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TTS，即文本转语音技术，是将文字信息转换为语音输出的技术。它的发展历程从早期的参数合成到现代的神经网络方法，经历了多个阶段。
传统TTS技术主要包括两类方法：参数合成和拼接合成。参数合成通过数学模型生成语音参数，再通过声码器合成语音，如共振峰合成、线性预测合成。拼接合成则从语音库中选择合适的语音单元进行拼接，如单元选择合成。
统计参数合成是基于统计模型的TTS方法，其中最具代表性的是HMM，即隐马尔可夫模型合成技术。HMM合成流程包括声学模型训练，使用大量语音数据训练模型；参数生成，根据文本生成语音参数；以及声码器重建，将参数转换为波形输出。这种方法显著改善了语音质量和自然度。
现代TTS技术主要基于深度学习方法，包括Tacotron、WaveNet和FastSpeech等经典模型。Tacotron采用编码器-解码器结构，引入注意力机制，实现端到端合成。WaveNet使用因果卷积和残差网络，通过自回归方式生成高质量波形。FastSpeech采用前馈网络结构，实现非自回归并行生成，显著提高了合成速度。
端到端TTS系统直接从文本生成语音，无需复杂的中间处理步骤。其主要优势包括简化流程，减少模块间误差传播；更高质量，通过端到端优化整体性能；更快训练，统一模型便于优化。代表性模型有基于Transformer的模型、FastSpeech2和VITS等。
各种TTS技术路线在不同维度表现各异。传统参数合成优点是计算简单、实时性好，缺点是语音自然度较低。拼接合成优点是语音质量高，缺点是需要大量语音库且灵活性差。深度学习方法优点是高质量、灵活性强，缺点是计算复杂且需要大量数据。