在文本到语音合成（TTS）领域，“Zero-shot” 通常指的是模型在没有见过或未经过专门训练的情况下生成特定风格、音色或语言的语音的能力。具体来说，Zero-shot TTS可以理解为：

1. 新说话人：在训练数据中没有该说话人的声音数据，模型可以根据给定的参考音色（例如样本音频）直接生成这个说话人的语音。

2. 新语言或方言：即使在训练数据中未包含该语言或方言，模型可以根据给定的语言提示或特征生成相应语言的语音。这对多语言TTS系统尤其重要。

3. 新情感或风格：模型能够在没有见过特定情感或风格的情况下，根据输入文本的提示合成相应情感或风格的语音。

Zero-shot TTS的实现通常依赖于以下技术：

1. Speaker Embeddings：通过训练一个说话人嵌入（embedding）模型，将不同说话人的音色特征编码到一个向量空间中。然后在生成过程中使用这个嵌入向量来指导模型合成出对应音色的语音。

2. 参考音频或文本：有些Zero-shot TTS模型可以基于一个简短的参考音频或文本来推测该音色的特征，从而在后续的合成中模仿出类似的音色。

3. 多说话人训练：许多Zero-shot TTS模型是在大量多说话人的数据上进行训练的，以便能够学到一种通用的音色编码方法。这种泛化能力有助于模型在未见过的新说话人音色上应用。

Zero-shot的实现依赖于强大的表示学习和生成模型，比如大规模预训练的Transformer或扩散模型。这些模型通过学习泛化能力，能够在特征空间中捕捉到不同说话人、语言或情感的特征，从而在没有见过的情况下也能生成类似的语音效果。Zero-shot TTS在个性化语音合成、跨语言语音合成以及语音克隆等场景中有广泛应用。