针对不同市场对文本到语音 (TTS) 系统进行本地化改造，需要调整技术，以适应每个地区的语言、文化和技术要求。该过程通常包括三个主要阶段：数据收集和准备、模型训练和调整以及验证和部署。每个步骤都确保 TTS 输出符合目标受众对发音、语调和自然度的期望。
首先，数据收集侧重于收集目标语言的高质量语音样本和文本语料库。这包括来自代表不同人口统计特征（例如，年龄、性别、区域口音）的母语人士的录音，以及涵盖常用词汇、习语和特定领域术语的文本。例如，用于法语的 TTS 系统可能需要用于欧洲法语和加拿大法语的单独数据集，以解决诸如“soixante-dix” (70) 与比利时法语中的“septante”之类的发音差异。语音注释对于准确地将文本映射到声音至关重要，特别是对于具有复杂规则的语言，例如普通话的声调系统或阿拉伯语的基于词根的形态。字素到音素转换器和发音词典等工具可帮助标准化输入。
接下来，模型训练包括使声学和语言模型适应目标语言。可以使用收集的数据来微调预训练的多语言模型，但具有独特功能的语言通常需要自定义架构。例如，土耳其语或芬兰语等粘着语受益于可以处理长复合词的模型，而越南语等音高敏感语言则需要显式的声调建模。使用诸如持续时间预测器和音高轮廓生成器之类的工具来调整韵律（语音的节奏和重音）。在此阶段测试合成语音的自然性和清晰度至关重要。开发人员可能会使用平均意见得分 (MOS) 之类的指标或自动化系统来检测发音错误，例如日语 TTS 系统错误地强调“arigatou”中的错误音节。
最后，验证和部署需要与母语人士进行严格的测试，并集成到目标基础设施中。用户研究会识别诸如不自然的停顿或文化不匹配（例如，韩语中的正式与随意语音）之类的问题。通过基于规则的后处理或附加数据来解决诸如外来词或混合语言短语之类的边缘情况。部署还涉及针对区域技术约束进行优化，例如在带宽有限的区域中支持低延迟流传输，或者遵守诸如欧洲的 GDPR 之类的数据隐私法。启动后的持续监控可确保系统通过定期的模型更新来适应不断变化的语言使用，例如俚语或新术语。例如，西班牙语 TTS 系统可能需要进行调整以处理美国市场中的西班牙语短语。