训练自定义文本转语音 (TTS) 模型需要平衡灵活性、易用性和访问高级架构的工具。 存在几种开源框架、云服务和专用库来支持此过程。选择取决于诸如定制需求、计算资源和集成要求等因素。
像 TensorFlow TTS 和 ESPnet 这样的开源框架因从头开始构建自定义 TTS 模型而广受欢迎。 TensorFlow TTS 提供了现代架构（如 Tacotron 2、FastSpeech 和 MelGAN）的实现，允许开发人员使用自己的数据集来训练模型。 它与 TensorFlow 生态系统集成，从而更轻松地在各种平台上部署模型。 ESPnet 构建在 PyTorch 之上，为 TTS 提供端到端管道，并支持 Transformer-TTS 和 VITS 等模型。 它包括预训练的模型和数据预处理脚本，可以加速开发。 另一个选择是 Coqui TTS，这是一个基于 PyTorch 的库，专注于可访问性，具有像 Glow-TTS 这样的预训练模型以及用于使用小型数据集微调声音的工具。 这些框架非常适合需要完全控制模型架构和训练工作流程的具有技术专长的团队。
像 Google Cloud Text-to-Speech、Amazon Polly 和 Microsoft Azure Speech 这样的云服务提供了 TTS 定制，而无需深入的深度学习专业知识。 例如，Google 的自定义声音允许用户上传录音以训练独特的语音模型，尽管它需要批准并遵守严格的使用政策。 Amazon Polly 的神经 TTS 支持通过 SSML 微调韵律和重点，而 Azure 提供了用于有限语音适应的“语音实验室”。 这些服务处理基础设施和扩展，但与开源工具相比可能缺乏灵活性。 它们适用于优先考虑快速部署和最少维护的开发人员，尽管成本和数据隐私注意事项可能存在限制。
对于以研究为中心或高性能的用例，像 NVIDIA NeMo 和 PaddleSpeech 这样的工具提供了优化的管道。 NeMo 为 FastPitch 和 RadTTS 等 TTS 模型提供模块化组件，并支持多 GPU 训练。 PaddleSpeech 是 PaddlePaddle 的一部分，包括像 VITS 这样的最先进的模型，并与语音识别工作流程集成。 这些库适用于需要混合 TTS/ASR 系统或实时合成等高级功能的开发人员。 在选择工具时，请考虑权衡：开源框架提供控制，但需要大量资源，而云服务简化了部署，但限制了定制。