基于规则和统计的文本转语音（TTS）系统在生成语音的方式上有根本区别。基于规则的系统依赖手工编写的语言规则和算法来模拟语音，而统计系统则使用数据驱动模型，这些模型通过对录制语音进行训练来预测和合成音频。核心区别在于它们的方法：基于规则的方法优先考虑对语音参数的显式控制，而统计方法通过从数据中学习模式来优先考虑自然度。
基于规则的 TTS，例如共振峰合成，通过模拟人类声道的物理属性来生成语音。开发者定义音素（语音）、韵律（节奏和语调）和发音的规则。例如，20世纪80年代的 Klatt 合成器使用数学公式模拟共振峰（共振频率）和声带振动。这些系统允许进行精确调整，例如通过编程修改音高或持续时间。然而，输出通常听起来很机械，因为人类语音包含难以手动编码的细微变化。基于规则的系统也具有语言特异性，需要大量的语言学专业知识才能适应新的语言或方言。
统计 TTS，包括拼接法和参数法，依赖于大量录制的语音数据集。拼接系统根据统计模型将预先录制的语音单元（如音节或音素）拼接在一起，以最大程度地减少不匹配。参数系统，例如基于隐马尔可夫模型（HMM）的合成，通过从文本预测声学特征（例如，音高、频谱包络），然后使用声码器将这些特征转换为音频来生成语音。现代神经网络 TTS 模型如 Tacotron 2 使用深度学习直接将文本映射到语音波形。统计系统产生更自然的声音，但需要大量的训练数据和计算资源。它们也可能难以处理训练数据中没有的罕见词或说话风格。例如，一个基于中性英语训练的模型可能难以处理情感语调，除非对其进行此类数据的专门训练。
在实践中，基于规则的系统对于需要对输出进行严格控制的场景非常有用，例如针对数据有限的小众语言的辅助工具。统计系统因其自然性而在主流应用（例如虚拟助手）中占据主导地位。混合方法，例如使用规则对统计输出进行后处理，也在探索中。开发者根据优先级在这两者之间进行选择：灵活性和数据效率（基于规则） vs 自然度和可扩展性（统计）。