深度学习通过使模型能够学习语音数据中传统方法难以捕获的复杂模式来提高文本到语音 (TTS) 的质量。深度神经网络不是依赖于手工规则或简单的统计模型，而是自动发现文本输入和相应音频输出之间的关系。例如，像 Tacotron 2 这样的模型使用带有注意力机制的序列到序列架构，将文本音素与梅尔频谱帧对齐，从而确保准确的计时和韵律。这消除了手动特征工程的需求，例如预定义音高轮廓或持续时间规则，这些规则通常导致旧系统中出现机器人声音。通过对大量人类语音数据集进行训练，这些模型可以生成更自然的语调和节奏。
另一个关键改进来自神经声码器的使用，它将中间声学表示（如梅尔频谱图）转换为原始音频波形。传统的声码器，如 STRAIGHT 或 WORLD，由于过度简化的信号处理假设，会产生嗡嗡声或模糊声音等伪影。基于深度学习的声码器（如 WaveNet、Parallel WaveGAN 或 HiFi-GAN）利用卷积或生成对抗网络 (GAN) 直接对原始波形进行建模。这些模型捕获语音中的细微细节，如呼吸声或细微的音高变化，从而产生更高保真度的输出。例如，HiFi-GAN 缩短了推理时间，同时保持了质量，使其适用于实时应用。从基于规则的合成到数据驱动的波形生成的转变对于实现类似人类的自然度至关重要。
最后，深度学习支持端到端训练，其中单个模型学习直接将文本映射到音频，而无需依赖多个断开连接的组件。旧的 TTS 管道涉及单独的文本规范化、声学建模和波形合成阶段，每个阶段都会引入错误。像 FastSpeech 2 或 VITS 这样的端到端模型统一了这些步骤，提高了整体一致性并减少了累积错误。此外，像迁移学习这样的技术允许模型以更少的数据适应新的声音或语言。例如，可以在新说话者声音的小数据集上微调预训练模型，从而在最大限度地减少录音工作量的同时保留表现力。这些进步使 TTS 系统更具可扩展性、灵活性，并能够为虚拟助手或有声读物等应用生成多样化的高质量语音。