本文系统阐述让Python发声的三条路径：本地音频播放、文本转语音与云端神经TTS。核心建议是依据场景在质量、延迟与成本间权衡：轻量提示音用sounddevice/playsound，离线需求用pyttsx3等，本地化且稳定；追求自然度与多语种用Google Cloud TTS或Azure Speech并结合SSML控制。通过统一采样率、并发与缓存优化、模块化工程与协作平台管理，可将声音输出稳定落地并可持续迭代。

本文系统阐述在Python中实现“发声”的三条主线：播放现有音频、实时合成输出以及文本转语音，并围绕库选型、缓冲与延迟、跨平台部署进行了工程化解析。核心建议是依据场景选择合适库：快速播放选用轻量方案，低延迟与实时合成采用基于PortAudio的sounddevice或PyAudio，文本朗读则使用pyttsx3或在线TTS。文章强调采样率、比特深度、包络与滤波对音质与稳定性的影响，给出对比表帮助选型，并提示在部署时关注依赖、设备枚举与权限。同时提出以项目管理工具协作推进音频模块落地的实践思路。最后预测AI TTS与更友好的高层封装将提升Python音频应用的交付效率与跨端一致性。