文本转语音 (TTS) 研究的道德准则应优先考虑同意、透明度和公平性。首先，研究人员必须确保用于训练模型的语音数据是在获得发言者明确许可的情况下获得的。这包括避免未经明确授权从公共来源抓取的数据库。例如，未经同意使用名人声音或私人录音会带来法律风险并侵犯隐私。开发人员应记录数据来源，并与贡献者建立明确的协议，明确规定如何使用他们的声音。这可以防止滥用，例如使用深度伪造音频进行虚假信息传播或冒充身份，并保持对 TTS 应用程序的信任。
其次，解决TTS系统中的偏差至关重要。在有限数据集上训练的模型可能难以处理不同的口音、方言或语言，从而导致排斥性的结果。例如，针对美式英语优化的 TTS 系统可能会错误地发音印度英语中的单词，或者不支持代表性不足的语言。开发人员应积极地多样化训练数据，并测试不同人口统计群体中的输出。诸如在多语言数据集上进行微调或结合说话人自适应等技术可以提高包容性。此外，研究人员必须避免强化刻板印象——例如，在没有正当理由的情况下，将某些音调与特定性别或角色相关联。积极的偏差缓解措施可确保 TTS 工具公平地为全球受众服务。
最后，透明度和责任至关重要。开发人员应清楚地披露声音何时是合成的，尤其是在客户服务或媒体等用户可能认为存在人际互动的环境中。例如，基于 TTS 的聊天机器人应事先声明它使用 AI 生成的语音。研究人员还必须实施保障措施，以防止恶意使用，例如生成有害内容或冒充个人。诸如为合成音频添加水印或部署检测工具等技术措施可以帮助识别滥用行为。公开沟通系统局限性（例如偶尔的错误发音或情感平淡）可以建立用户的信任。通过优先考虑这些原则，TTS研究可以负责任地推进，在创新与伦理责任之间取得平衡。