语音合成技术运用了多种方法和算法，常见的有以下几种：单元选择合成，这是一种基于数据库的语音合成方法，合成过程中会根据输入的文本选择最匹配的语音单元进行拼接，生成自然流畅的语音输出；隐马尔可夫模型合成，这种方法使用统计模型来建模语音的生成过程。通过训练隐马尔可夫模型，将文本映射到相应的语音单元，并根据这些单元的概率分布生成语音波形；深度神经网络合成，使用深度神经网络模型，如循环神经网络或变种，将文本序列映射到音频输出序列。深度神经网络能够学习文本和语音之间的复杂映射关系，提供更加自然和流畅的合成语音。

语音合成技术架构

语言合成技术的架构包含文本处理、文本转换、声学建模和合成语音生成几个部分。文本处理：输入的文本首先需要进行处理，包括分词、标点符号处理和语音标注等。文本转换：处理后的文本被转换成音频信号。声学建模：在语音合成过程中，需要使用预先训练好的声学模型来生成语音波形。这些模型可以是基于统计模型或基于深度学习的神经网络模型。合成语音生成：根据文本的音频表示和声学模型，语音合成引擎生成相应的语音波形。这些波形可以通过音频设备播放出来，供用户听取。

语音合成技术

LPC

LPC 技术是指线性预测编码技术，该技术简单直观，充分降低了时间域信号的传输速率，通过简单的解码和拼接完整地保留了语音的信息。但 LPC 需要和其他技术结合使用才能达到较好的合成质量。

PSOLA

PSOLA 技术对于语音信号超时段特征的控制进行了着重加强，因此有着更强的可修改性，合成的声音自然度更高。但 PSOLA 技术在保持平稳过渡和对频域参数的影响问题还未解决。

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