文本转语音（TTS）技术的未来将侧重于提高自然度、适应性和与其他系统的集成。神经网络和深度学习的进步将推动更像人类的语音合成，更好地控制语调、情感和节奏。例如，Tacotron 和 WaveNet 等模型已经展示了生成接近人类语调语音的潜力。未来的迭代可能会使用扩散模型或基于 Transformer 的架构等技术来完善韵律——即语音的节奏和重音。这将减少某些系统中仍然存在的“机械”声音，使合成声音更难与真实人声区分。
一个关键的发展领域将是扩展 TTS 的可访问性和定制性。开发者可以期待开源框架（例如 Coqui TTS、Mozilla TTS）整合用于创建特定领域语音或适应资源匮乏语言的工具。例如，一个医疗保健应用可以训练一个 TTS 模型来强调医学术语的清晰度，而一个游戏平台可以实时生成动态角色语音。多语言支持将通过代码切换等技术得到改善，其中单个模型可以无缝处理多种语言。此外，资源匮乏的语言将受益于迁移学习，即在大型数据集上预训练的模型可以使用少量本地化数据进行微调。设备端 TTS（例如 Android 的 Text-to-Speech API）也将取得进展，实现更快、注重隐私的语音生成，而无需依赖云。
伦理和技术挑战将影响 TTS 的采用。未经同意的语音克隆和合成虚假信息等问题需要强大的保障措施，例如对合成音频进行水印处理或实施使用政策。从技术角度来看，降低高质量合成的计算成本仍然至关重要——特别是对于实时应用。结合神经渲染和传统拼接方法的混合方法可能会在质量和效率之间取得平衡。开发者还应该预见与其他 AI 系统的更紧密集成，例如将 TTS 与语音识别相结合以实现双向语音接口。随着 TTS 变得越来越普遍——从语音助手到辅助工具——重点将转向使该技术足够适应性强、符合道德且高效，以处理各种用例，同时不损害用户信任。