注意力机制在现代文本转语音（TTS）系统中主要负责处理输入文本与生成的语音声学特征之间的对齐关系。与依赖预定义规则或固定对齐方式的传统 TTS 方法不同，注意力机制允许模型动态学习在生成每个音频片段时应重点关注输入文本的哪些部分。这一点至关重要，因为语音的时间具有可变性——单词、音节和音素与固定的音频时长之间不是线性映射关系。注意力机制使系统能够自适应地将文本标记（如字符或音素）与它们对应的梅尔频谱图帧或原始音频样本对齐，从而确保生成自然流畅的节奏和语调。
一个关键示例是 Tacotron 等序列到序列的 TTS 模型。这些系统利用注意力机制在输入文本序列和输出声学序列之间建立软性的、可学习的对齐关系。例如，在生成梅尔频谱图时，模型在生成音频的第五帧时可能会关注文本中的第三个单词，然后在生成下一帧时将焦点转移到第四个单词。这种灵活性使得系统能够处理复杂的发音、停顿和重音，而无需依赖人工设计的规则。基于 Transformer 的 TTS 模型通过使用自注意力机制捕捉文本中的长距离依赖关系，进一步完善了这一点，从而提高了跨句子的语调和措辞的一致性。
然而，注意力机制也带来了一些挑战。早期的 TTS 模型由于训练过程中注意力不稳定，有时会遭受对齐错误，例如重复或跳过单词。因此，开发了单调注意力（monotonic attention）或位置敏感注意力（location-sensitive attention）等技术来强制执行更严格的对齐模式，从而减少了此类错误。此外，注意力计算的计算成本可能很高，特别是对于长文本。开发者通常通过优化注意力层或使用像 conformers 这样平衡效率和准确性的替代架构来解决这个问题。尽管存在这些权衡，注意力机制仍然是现代 TTS 的基础组成部分，它使得系统能够生成流畅、类似人类的语音，并适应各种语言环境。