文本生成语音技术，也称为语音合成(Text-to-Speech，TTS)，是一种使计算机将文本转换为可听的语音输出的技术。通过结合自然语言处理和信号处理技术，它能够将书面信息转化为口头表达，为用户提供更自然、人性化的交互体验。近年来，基于深度学习和掉经网络的建模方法在机器学习领域各个任务上都得到了快速的发展，语音合成技术水平也在此基础上得到了显著提升。
目前，主流语音合成技术包含了文本前端、声学模型和声码器三个模块。文本通过文本前端转化为语义表示，再遇过声学模型转换为波形特征，最后通过声码器转换为波形。
以下是一些常见的语音合成技术：
(1)基于规则的合成。这种技术使用预定义的语音合成规则和模式来生成语音输出。它通常依赖于预定义的音库和发音规则，并且输出声音的自然程度可能有限。
(2)基于合成语音的拼接。这种技术基于事先录制的真实人类语音样本，将其切分成较小的单元(如音素、音节或单词)，然后通过将这些单元拼接在一起来生成语音输出。这种技术通常需要大量的语音样本，并且依赖于技术来平滑连接这些单元，以产生流畅的语音。
(3)基于统计模型的合成。这种技术使用统计模型和机器学习算法，通过分析大量的语音数据和文本数据来生成语音输出。这些模型可以学习语音和文本之间的关联性，并根据输入的文本生成相应的语音。
(4)基于神经网络的合成。这是最近兴起的一种技术，它使用深度学习和神经网络模型来生成语音输出。这种技术可以通过端到端的训练，直接将文本作为输入，输出对应的语音。其中，WaveNet、Tacotron等是一些常用的神经网络模型。
这些技术在过去几年中取得了显著的进展，使得生成的语音越来越自然和流畅。同时，一些大型科技公司(如Google、Microsoft和Amazon等)提供了强大的TTS引警和API接口，使开发者能够更轻松地集成文本生成语音功能到他们的应用程序中，例如 Amazon Polly、Google Text-to-Speech、Microsoft Azure Cognitive ServicesText-to-Speech、百度语音合成、阿里云语音合成等。在应用市场上，还有很多基于这些大型公司TTS API所开发的应用程序。
