(untitled) (ВЕСТНИК НАУКИ ЮЖНОГО КАЗАХСТАНА, 2026)
В данной статье всесторонне рассмотрено текущее состояние и функциональные возможности технологий преобразования текста в речь (Text-to-Speech, TTS). Проанализированы качество озвучивания, языковая поддержка, параметрическая гибкость и возможности технической интеграции различных TTS-сервисов, а также показан их потенциал применения в сфере образования. Проведённый анализ доказывает, что технологии TTS могут играть важную роль в озвучивании учебных материалов, поддержке пользователей с особыми образовательными потребностями и совершенствовании цифровой образовательной среды. Кроме того, в работе исследованы архитектура и принципы работы нейронной сети LSTM (Long Short-Term Memory). Способность модели LSTM эффективно обрабатывать временные зависимости обосновывает её пригодность для использования в адаптивных обучающих системах. Эта модель позволяет анализировать динамику обучения учащегося, учитывать его предыдущие действия и формировать индивидуальную траекторию обучения. Результаты проведённого исследования показывают, что интеграция технологий TTS и LSTM является перспективным направлением для создания современных, адаптивных и ориентированных на пользователя обучающих систем, а также может служить основой для дальнейших исследований в этой области.