语音建模对于文本到语音（TTS）系统至关重要，因为它直接决定了合成语音听起来有多自然、富有表现力以及适应性强。语音建模的核心是创建人类语音模式的数学或算法表示，包括音高、节奏、发音和情感语气。如果没有准确的建模，TTS 输出听起来会很机械、单调或不一致，从而限制其在实际应用中的可用性。例如，一个建模不良的语音可能会错误地发音单词，无法强调关键短语，或者缺乏人类在对话中使用的自然停顿。通过捕捉这些细节，语音建模弥合了原始文本输入和逼真音频输出之间的差距。
语音建模的一个关键好处是能够针对特定用例进行定制。开发人员可以在专门的数据集上训练模型，以创建针对特定口音、语言或品牌标识量身定制的语音。例如，导航应用程序可能会使用针对清晰街道名称发音优化的语音模型，而有声读物服务可以对叙述者的声音进行建模，以匹配某种类型的音调。语音建模还支持多语言 TTS，允许系统在特定于语言的语音规则和语调模式之间切换。诸如迁移学习之类的技术使开发人员能够使用最少的数据将基础模型适配到新的说话者，这对于为小众应用程序或具有独特声音特征的用户创建语音来说是一个实际优势。
从技术角度来看，现代语音建模在很大程度上依赖于神经网络，神经网络可以学习文本输入和声学特征之间的复杂关系。像 Tacotron 或 FastSpeech 这样的模型将语音分解为诸如梅尔频谱图之类的组件，然后将其转换为波形。这种方法可以对韵律（音高，速度）和情感进行细粒度控制。例如，调整模型的潜在空间参数可以使合成语音听起来更愉快或更紧急。此外，与依赖于大型音频数据库的串联系统相比，参数语音模型减少了存储需求。通过平衡计算效率与质量，语音建模可确保 TTS 系统可以扩展用于诸如实时语音助手或高容量内容生成之类的应用程序。