文本转语音 (TTS) 技术使虚拟助手和聊天机器人能够将书面文本转换为口语，从而使它们能够以听觉方式与用户进行交流。此功能对于创建基于语音的交互至关重要，例如在智能扬声器（例如，亚马逊 Alexa）或语音响应移动应用程序中。通过合成听起来自然的语音，TTS 弥合了基于文本的系统与人类听觉通信之间的差距，使交互更易于访问和直观，尤其是在免提或屏幕受限的场景中。
TTS 通过启用动态的、实时的语音响应来增强用户体验。例如，汽车中的导航聊天机器人可能会使用 TTS 来提供逐向导航指示，而无需驾驶员看屏幕。在客户服务中，虚拟助手可以通过电话读出帐户余额或订单状态更新。开发人员使用 Google Cloud Text-to-Speech、Amazon Polly 或 Microsoft Azure Speech 等 API 将 TTS 集成到这些系统中，这些 API 提供预先训练的模型，用于生成多种语言和口音的语音。这些 API 通常包括自定义选项，例如调整语速、音高或情感，以使输出与特定用例保持一致。延迟和语音质量是关键的考虑因素——开发人员必须平衡处理速度与自然度，以避免发出机器人般的声音。
从技术角度来看，实现 TTS 需要处理发音准确性、处理特殊字符和管理多语言支持等挑战。例如，服务于全球用户的聊天机器人可能需要在对话中途切换语言，这需要支持代码切换的 TTS 模型。开发人员还可以使用语音合成标记语言 (SSML) 来微调韵律、添加停顿或强调特定词语。此外，缩写词（例如，“NASA”与“nasa”）或同形异义词（例如，过去时与现在时的“read”）等边缘情况需要仔细配置以确保正确的输出。虽然基于云的 TTS 服务简化了集成，但设备上的 TTS（例如，在 IoT 设备中）需要轻量级模型来节省资源。通过解决这些因素，开发人员可以创建与用户期望相符的无缝的、具有上下文感知能力的语音交互。