WaveNet 通过直接在样本层面建模原始音频波形，助力实现自然流畅的语音合成，使其能够捕捉人类语音的细微细节。与依赖预录语音片段或参数声码器的传统文本转语音（TTS）系统不同（这些系统通常会产生机械或含糊不清的输出），WaveNet 顺序生成音频，根据先前的样本预测每个样本。这种方法避免了旧方法中常见的伪影，例如不自然的停顿或不一致的音调。例如，WaveNet 不是将固定的音素片段拼接在一起（如在拼接式 TTS 中），而是从零开始构建音频，使其能够处理音高、时机和呼吸声等微妙变化，从而使语音感觉更加自然流畅。
在技术上，WaveNet 使用了膨胀因果卷积和自回归结构。膨胀卷积扩展了模型的“感受野”，使其无需成倍增加层数即可分析更广泛的音频上下文。例如，一个每层膨胀率加倍（例如 1、2、4、8）的网络可以处理数千个历史样本，同时保持计算成本可控。自回归组件确保每个生成的样本都依赖于先前的输出，模仿语音的顺序性。这种结合使得 WaveNet 能够高精度地建模语韵——即语音的节奏和语调。例如，它可以通过从训练数据中学习模式来自然地渲染疑问句（升调）或强调句（更响亮的音节）。
WaveNet 的有效性也源于其训练过程。它在高质量语音数据集上进行训练，学习预测给定上下文中每个音频样本的可能性。这使其能够重现细微的声学特征，例如气泡音或地域口音，这是简单模型难以做到的。此外，WaveNet 可以基于说话人嵌入进行条件化，使其能够使用相同的架构生成多种声音或语言的语音。对于开发者而言，集成 WaveNet 风格的模型（例如通过 Google Cloud Text-to-Speech 等 API）意味着可以获得比旧系统更能流畅处理复杂句子、同形异义词（例如“read”和“read”）和情感语气的语音。通过专注于原始波形生成，WaveNet 为听起来不那么合成、更像人类的 TTS 系统奠定了基础。