以下技术通常用于微调文本转语音 (TTS) 模型，以提高性能或使其适应特定用例
使用预训练模型的迁移学习 大多数现代 TTS 系统都从 Tacotron 2、FastSpeech 或 VITS 等预训练模型开始。开发人员在特定领域的数据（例如，医学术语或区域口音）上微调这些模型，同时保持基本架构不变。例如，保留编码器层，同时在自定义音频-文本对上重新训练解码器，有助于在适应新的语音特征的同时保持语言理解。与从头开始训练相比，这种方法减少了数据需求。
数据增强和多说话人自适应 使用音高变换、时间拉伸和背景噪声添加等技术来增强有限的训练数据，可以提高模型的鲁棒性。对于多说话人 TTS，全局风格令牌 (GST) 或说话人嵌入层等方法使单个模型能够模仿多个声音。 像 MAML 这样的元学习方法也可以帮助模型以最少的样本快速适应新的说话人。
专门的训练目标 除了标准的均方误差 (MSE) 损失之外，还包括
- 对抗训练：使用 GAN 使合成语音与真实录音无法区分
- 韵律控制：添加持续时间/音高预测器以显式建模语音节奏和语调
- 知识蒸馏：将大型 TTS 模型压缩成更轻的版本，同时保持质量
开发人员通常结合使用这些方法——例如，使用对抗训练和说话人嵌入微调预训练的 FastSpeech 2 模型，以创建用于有声读物生成的多语音系统。选择取决于诸如可用数据、目标硬件约束以及部署环境的特定质量要求等因素。