语音合成 (TTS) 的最新研究侧重于提高自然度、效率和适应性，同时应对伦理挑战。 当前的趋势集中在先进的神经架构、更好地控制语音输出以及减少计算需求的方法上。 这些发展旨在使 TTS 系统更适合实际应用，同时保持高质量的结果。
一个主要趋势是使用端到端神经模型结合细粒度的控制机制。 像 VITS（用于端到端语音合成的对抗学习的变分推断）和 FastSpeech 2+ 这样的模型将基于 Transformer 的架构与调整音高、语速和情感色调的技术相结合。 例如，扩散模型（最初在图像生成中流行）现在被应用于 TTS，通过迭代地对音频信号进行降噪来提高语音质量。 研究人员还在探索如何解开潜在空间中的说话人身份、情感和语言内容，从而实现更精确的定制。 像 NVIDIA 的 RAD-TTS 和 Meta 的 Voicebox 这样的工具展示了模块化架构如何让开发者调整特定的语音属性，而无需重新训练整个模型。
另一个重点领域是资源效率和可扩展性。 像 TensorFlowTTS Lite 或 ONNX 兼容变体这样的轻量级模型正在针对边缘设备进行优化，在保持保真度的同时减少推理时间。 诸如知识蒸馏（训练较小的模型来模仿较大的模型）和动态量化之类的技术正在受到关注。 对于多语言用例，像 Amazon 的 UniWave 或 Google 的 MURMUR 这样的模型使用跨语言的共享潜在表示，从而降低了训练成本。 此外，零样本和少样本学习方法（例如 Meta 的 VALL-E）能够以最少的数据生成新声音的语音，这对于无需大量数据集的个性化应用非常有用。
最后，伦理和实际挑战正在塑造研究。 检测合成语音以打击深度伪造已经催生了像 ASVspoof 数据集和反欺骗模型这样的工具。 还有一种推动更好韵律控制以避免单调输出的力量； 像 Microsoft 的 ProsodyLab 这样的工具让开发者以编程方式调整强调和停顿。 开源框架（例如，Coqui TTS、ESPnet）现在包括用于偏见缓解的模块，确保声音反映不同的受众特征。 这些努力突出了 TTS 开发中对能力和责任的平衡关注。