语言多样性通过引入与发音、语调和特定于语言的规则相关的挑战，显著影响文本转语音 (TTS) 的准确性。TTS 系统依靠语言数据将文本映射到语音，但方言、口音和语言结构的变化使这个过程变得复杂。例如，在单一英语方言上训练的系统可能会错误地发音区域口音（例如，苏格兰英语与美国英语）中的单词，或者难以处理像普通话这样的声调语言，其中音调会改变含义。同样，具有复杂语音学的语言，例如阿拉伯语或印地语，需要精确处理其他语言中不存在的声音。这种多样性迫使 TTS 模型在跨语言的泛化与单个语言的专业化之间取得平衡，这通常会导致准确性的权衡。
资源可用性和数据质量进一步加剧了这些挑战。像英语或西班牙语这样的高资源语言拥有大量的训练数据集，从而能够实现更准确的模型。然而，低资源语言（例如，土著语言或少数民族语言）缺乏足够的标记数据，导致 TTS 性能较差。例如，冰岛语（一种使用者较少的语言）的 TTS 系统可能会错误地发音稀有辅音，或者难以处理语法性别规则。此外，代码转换（在语音中混合语言）在多语言地区很常见，但在 TTS 系统中很少解决。像“Let’s grab chai and then head home”（混合英语和印地语）这样的句子可能会混淆未在双语数据上训练的模型。开发人员通常通过组合数据集或使用迁移学习来补偿，但如果不仔细管理，这些方法可能会引入偏差或错误。
为了提高准确性，开发人员必须优先考虑特定于语言的调整。这包括创建针对每种语言的声音系统量身定制的音素清单，以及为语调模式训练单独的韵律模型。例如，日语 TTS 系统通常需要专门处理音高重音（例如，“hashi”表示“筷子”与“桥”）。像字素到音素转换器这样的工具也需要定制来解决拼写上的怪癖，例如法语联诵（“les amis”发音为“lez ami”）。像 Mozilla 的 Common Voice 这样的开源项目旨在众包不同的语音数据，但系统的验证仍然至关重要。使用母语人士（尤其是代表性不足的语言）测试 TTS 输出对于捕捉自动指标可能遗漏的细微差别至关重要。最终，语言多样性需要一种模块化方法，TTS 系统被设计为处理多种语言，而无需假设其规则或结构的一致性。