口音和方言在文本转语音 (TTS) 合成中起着重要作用，它们会影响合成语音对用户而言听起来是否自然、亲切和在语境上是否恰当。 口音指的是与特定地区或群体相关的独特发音模式，而方言则包含更广泛的语言特征，例如词汇、语法和语调。 在 TTS 系统中，准确地对这些元素进行建模对于创建符合用户期望和文化背景的声音至关重要。 例如，为美国南部用户设计的客户服务聊天机器人可能需要与为伦敦用户设计的聊天机器人不同的声音风格，无论是在发音（例如，“y’all” 与 “you lot”）还是节奏方面。
从技术角度来看，将口音和方言集成到 TTS 中需要仔细处理语言数据。 系统通常使用语音数据集进行训练，这些数据集包括来自特定地区或社会群体的演讲者的录音。 语音建模必须考虑元音、重音模式或辅音发音的变化，例如西班牙语中的轻拍“r”或英语“-ing”结尾中“g”的省略（例如，“runnin’”代替“running”）。 方言增加了复杂性，因为它们涉及词汇差异（例如，“lift”与“elevator”）和句法规则（例如，非裔美国人白话英语中的双重否定）。 开发人员经常使用特定地区的语言模型或发音词典来将文本输入映射到正确的口语形式。 例如，针对苏格兰英语的 TTS 系统可能会优先选择单词“aye”而不是“yes”，并调整韵律以匹配地区语调模式。
然而，在平衡准确性、计算效率和包容性方面存在挑战。 训练单个 TTS 模型来支持多种口音或方言可能会导致语音表示冲突，除非该架构明确分离这些特征。 一些系统使用说话者嵌入或口音 ID 模块来动态切换语言规则。 此外，训练数据中的偏差可能导致少数族裔方言的代表性不足，从而导致合成语音对这些群体听起来不自然。 使用不同的用户群体进行测试并整合反馈循环至关重要。 例如，印度使用的 TTS 系统可能需要将英式英语的影响与当地口音（例如，卷舌“t”声音）以及印地语和英语等语言之间的代码转换相结合。 解决这些细微差别可确保该技术满足实际需求，同时尊重语言多样性。