提取不同語音合成技術的優缺點。
語音合成系統最重要的特點是自然度和可懂度。自然度描述輸出語音與人類語音的相似程度，而可懂度則是指輸出語音被理解的容易程度。理想的語音合成器既自然又可懂。語音合成系統通常試圖最大化這兩個特點。

產生合成語音波形的兩種主要技術是串聯合成和共振峰合成。每種技術都有優點和缺點，合成系統的預期用途通常決定使用哪種方法。

串聯合成
主要文章：串聯合成
串聯合成基於記錄的語音片段的串聯（連線）。一般來說，串聯合成產生的合成語音聽起來最自然。然而，語音的自然變化與自動分段技術的性質之間的差異有時會導致輸出中出現可聽的故障。串聯合成有三種主要的子型別。

單元選擇合成
單元選擇合成使用大型的記錄語音資料庫。在建立資料庫時，每個記錄的話語都被分成以下一些或全部：單個音素、雙音素、半音素、音節、詞素、單詞、短語和句子。通常，分段是使用一個特殊修改的語音識別器在「強制對齊」模式下完成的，之後進行一些手動校正，使用如波形和頻譜圖等視覺化表示。然後，基於分段和聲學引數（如基頻（音高）、持續時間、音節位置和相鄰音素）建立語音資料庫中的單元索引。在執行時，透過從資料庫中確定最佳的候選單元鏈（單元選擇）來建立所需的目標話語。這個過程通常是透過使用一個特殊加權的決策樹來實現的。

單元選擇提供了最大的自然度，因為它只對記錄的語音應用了少量的數字訊號處理（DSP）。DSP通常會使記錄的語音聽起來不太自然，儘管一些系統在串聯點處使用少量的訊號處理來平滑波形。最好的單元選擇系統的輸出在某些情況下往往與真實的人類聲音無法區分，特別是在TTS系統被調整的情況下。然而，最大的自然度通常需要單元選擇語音資料庫非常大，在一些系統中達到幾千兆位元組的記錄資料，代表數十小時的語音。此外，即使在資料庫中存在更好的選擇，單元選擇演演算法也已知會選擇從結果不理想的地方選擇片段（例如，小的單詞變得不清晰）。最近，研究人員提出了各種自動方法來檢測單元選擇語音合成系統中的不自然片段。

雙音素合成
雙音素合成使用包含語言中所有雙音素（聲音到聲音的轉換）的最小語音資料庫。雙音素的數量取決於語言的音位學：例如，西班牙語有大約800個雙音素，德語有大約2500個。在雙音素合成中，語音資料庫中只包含每個雙音素的一個示例。在執行時，透過數字訊號處理技術（如線性預測編碼、PSOLA或MBROLA）將句子的目標韻律疊加在這些最小單元上。或者使用更近期的技術，如在源域中使用離散餘弦變換進行音高修改。雙音素合成遭受串聯合成的聲音故障和共振峰合成的機器人般的聲音特點，除了體積小之外，幾乎沒有任何優點。因此，它在商業應用中的使用正在下降，儘管仍然在研究中使用，因為有許多免費的軟體實現。雙音素合成的一個早期例子是一種教學機器人Leachim，由Michael J. Freeman發明。Leachim包含有關課程和被程式設計教授的學生的某些個人資料的資訊。它在紐約布朗克斯區的一個四年級教室中進行了測試。

特定領域合成
特定領域合成將預錄的單詞和短語串聯起來建立完整的話語。它用於應用程式，其中系統將輸出的文字的種類限制在特定領域，例如公交車時刻表公告或天氣預報。這種技術非常容易實現，並且已經在商業上使用了很長時間，例如在說話的時鐘和計算器中。這些系統的自然度水平可以非常高，因為句子型別的多樣性是有限的，並且它們與原始錄音的韻律和語調非常相似。[需要引證]

因為這些系統受到其資料庫中的單詞和短語的限制，所以它們不是通用的，只能合成它們已經預程式設計的單詞和短語的組合。然而，在自然語言中單詞的混合仍然可能會導致問題，除非考慮到許多變化。例如，在英語的非r音方言中，像「clear」/ˈklɪə/這樣的單詞中的「r」通常只在下一個單詞的第一個字母是母音時發音（例如，「clear out」實現為/ˌklɪəɹˈʌʊt/）。同樣，在法語中，許多最後的子音如果後面跟著一個以母音開頭的單詞，就不再是無聲的，這種效應稱為連音。這種交替不能由簡單的單詞串聯絡統重現，需要額外的複雜性來具有上下文敏感性。

共振峰合成
共振峰合成在執行時不使用人類語音樣本。相反，合成的語音輸出是使用加性合成和聲學模型（物理建模合成）建立的。基頻、語音和噪聲水平等引數隨時間變化，以建立人工語音的波形。這種方法有時被稱為基於規則的合成；然而，許多串聯絡統也有基於規則的元件。基於共振峰合成技術的許多系統產生人工的機器人般的語音，永遠不會被誤認為是人類語音。然而，最大的自然度並不總是語音合成系統的目標，共振峰合成系統具有串聯絡統的優點。共振峰合成的語音可以在非常高的速度下可靠地理解，避免了常見於串聯絡統的聲學故障。視力受損的人使用高速合成語音快速導航計算機，使用螢幕閱讀器。共振峰合成器通常比串聯絡統更小，因為它們沒有語音樣本資料庫。因此，它們可以用於嵌入式系統，其中記憶體和微處理器功率特別有限。因為基於共振峰的系統可以完全控制輸出語音的所有方面，所以可以輸出各種韻律和語調，傳達不僅是問題和陳述，還有各種情感和語氣。

共振峰合成中非實時但高度準確的語調控制的例子包括在20世紀
生成合成語音波形的兩種主要技術是串聯合成和共振峰合成。

串聯合成基於將錄製的語音片段串在一起。它通常會產生聽起來最自然的合成語音。然而，語音的自然變化和用於分割波形的自動化技術的本質之間的差異有時會導致輸出中出現可聽見的毛刺。最大自然度通常要求語音資料庫非常大，在某些系統中記錄資料達到千兆位元組，相當於數十小時的語音。

共振峰合成在執行時不使用人類語音樣本。相反，合成語音輸出是使用加法合成和聲學模型建立的。許多基於共振峰合成技術的系統都會生成機器人般的人工語音，永遠不會被誤認為是人類語音。它們通常是比串聯絡統更小的程式，因為它們沒有語音樣本資料庫。因此，它們可以用於記憶體和微處理器功率特別有限的嵌入式系統中。