为了最大限度地减少文本转语音（TTS）系统中听起来像机器人的语音，开发人员主要致力于改善韵律、添加自然停顿以及改进语调模式。 韵律是指语音的节奏、重音和语调，这对于使合成语音听起来像人声至关重要。 例如，根据上下文调整音节的音高和持续时间（例如，提高问题的音高或放慢强调的速度）可以产生显着差异。 诸如语音合成标记语言（SSML）之类的工具允许开发人员手动插入停顿（<break time="500ms"/>）或控制音高（<prosody pitch="high">）。 现代 TTS 模型（例如使用 Tacotron 或 WaveNet 的模型）还通过训练大量人类语音数据集来预测听起来自然的节奏，从而自动进行韵律调整。
另一种技术包括将上下文和情感线索融入语音生成中。 机器人的语音通常缺乏人类用来传达情感或上下文的细微变化。 开发人员可以通过在包含情感基调（例如，快乐、悲伤、中性）或情境上下文（例如，正式与非正式）的标记数据集上训练模型来解决此问题。 例如，客户服务机器人可能会在问候语中使用更温暖的语气，而在陈述事实的回复中使用更中性的语气。 一些系统使用基于规则的框架将特定短语映射到预定义的语调模式，而神经网络则隐式地学习这些映射。 此外，注入轻微的瑕疵（如偶尔的呼吸声或微停顿）可以模仿人类的语音模式，这在 Amazon Polly 的“神经”语音等平台上可以看到。
最后，提高数据质量和预处理至关重要。 机器人语音通常源于在同质或过于干净的数据集上进行训练。 使用不同的语音样本（包括不同的口音、年龄和说话风格）有助于模型更好地泛化。 例如，LJSpeech 数据集包括不同的句子结构和声音变化。 开发人员还可以对原始音频数据应用降噪和标准化，以确保一致性，而不会剥夺自然的语音特征。 后处理步骤（例如，调整特定单词的速度或添加动态强调）进一步完善输出。 诸如 Mozilla TTS 之类的开源工具或商业 API（Google Text-to-Speech）提供了可定制的管道来实施这些优化，从而使开发人员能够在自动化和对语音自然度的精细控制之间取得平衡。