文/标贝（北京）科技有限公司

长久以来，传统的语音合成技术，主要围绕着统计参数合成和拼接合成展开，两种方法虽各有利弊，但基本满足了可懂度的要求，语音合成技术得以在多种场景下应用，尤其是导航播报这样的强需求场景。

最近几年，基于深度学习的语音合成技术快速发展，语音合成系统中的模型逐步被深度学习模型所替代。

尤其是年，随着wavenet技术的问世，将参数合成技术带入了一个新的阶段。神经网络声码器的合成效果，逐步接近拼接合成的音质，而其流畅度明显好于拼接合成。从wavenet，parallelwavenet，到waveglow,wavernn等,神经网络声码器技术持续进步，算法复杂度不断下降，逐渐让工程化应用成为可能。

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