为一种新语言开发文本转语音 (TTS) 模型需要三个主要资源：高质量的语言数据、计算基础设施和特定领域的专业知识。每个组件都起着至关重要的作用，以确保模型能够准确生成听起来自然的语音，同时考虑到目标语言独特的语音、句法和文化细微差别。下面，我们将详细分解这些要求。
首先，语言数据是基础。您需要一个大型的、注释良好的口语音频数据集，并附有相应的文本转录。对于一种新语言，这可能涉及录制母语人士阅读各种文本（例如，新闻文章、故事或对话），以捕捉发音、语调和节奏的变化。训练基线模型通常需要至少 20-40 小时的高保真音频，但更多的数据可以提高质量。转录本必须与音频进行时间对齐（使用 Praat 或 Montreal Forced Aligner 等工具），并包括说话者人口统计信息（年龄、性别、方言）等元数据，以支持多说话者模型。对于数字资源有限的语言，创建此数据集可能需要与当地社区或机构合作。
其次，计算资源对于训练和优化模型至关重要。现代神经 TTS 系统（如 Tacotron、FastSpeech 或 VITS）需要大量的 GPU 算力，通常涉及高端 NVIDIA GPU 集群（例如，A100 或 H100）或基于云的服务（AWS、Google Cloud）。训练单个模型可能需要数天或数周，具体取决于架构和数据集大小。需要 TensorFlow、PyTorch 等软件框架或 ESPnet 或 Coqui TTS 等特定领域的工具包来实现该模型。预处理步骤（例如，文本规范化（处理数字、缩写）和音素转换）也可能需要自定义脚本或 eSpeak-NG 等工具来处理字素到音素的规则，特别是对于没有现有语音词典的语言。
最后，语言学和机器学习方面的专业知识至关重要。开发人员必须了解目标语言的音韵结构（例如，普通话中的声调系统或科萨语中的咂嘴辅音）以设计适当的模型输入和损失函数。例如，声调语言需要将声调标记嵌入到训练数据中，而粘着语（例如，土耳其语）可能需要子词分词。与母语人士或语言学家合作有助于识别边缘情况，例如方言变体或罕见的音素。训练后，使用平均意见得分 (MOS) 和听众调查等指标进行严格评估，可确保模型符合可用性标准。通常需要根据社区反馈进行迭代改进，以解决覆盖范围或自然度方面的差距。