计算机合成语音（Computer - Generated Speech），是依托算法与模型，将文本信息转化为可听语音信号的技术体系。其核心并非简单的“声音复刻”，而是模拟人类发声机制、韵律逻辑与情感表达，让机器输出的语音兼具语义准确性与听觉自然度。从早期基于规则的拼接式合成，到如今深度学习驱动的端到端建模，技术迭代持续拓宽着语音合成的边界。
波形拼接合成法，通过预存海量语音基元（如音素、音节片段），依据文本序列拼接生成语音。优势在于音质保真度高，却受限于基元库规模与拼接逻辑的复杂度。参数合成法则聚焦声带振动、声道共鸣等声学参数建模，以LPC（线性预测编码）为代表，虽灵活性强，但初期音质生硬。
基于神经网络的端到端模型（如Tacotron系列、FastSpeech），打破传统模块分割，直接映射文本到梅尔频谱，大幅提升合成效率与自然度。同时，情感语音合成通过挖掘文本情感标签（喜悦、悲伤、严肃等）与声学特征的关联，让合成语音从“机械发声”迈向“情感传递”，如在有声读物场景中，可根据剧情适配语气。
智能音箱、车载语音助手等设备，依赖合成语音实现信息反馈的“拟人化”。以车载场景为例，合成语音需在嘈杂环境中清晰传递导航指令，同时通过语速、语调调节（如拥堵时放缓播报节奏）提升交互友好度，成为驾驶场景中“无声向导”的核心载体。
在知识付费、听书平台，合成语音支撑海量文本的快速有声化。针对不同内容体裁（小说、财经分析、学术论文），定制化语音风格（悬疑类的低沉沙哑、财经类的沉稳理性），既降低人力录制成本，又满足用户“随时听”的碎片化阅读需求。
为语言障碍群体（如渐冻症患者）提供语音输出工具，通过文本输入合成自然语音，重建社交沟通渠道。此外，多语种合成技术助力跨境客服、国际教育场景，实现“文本输入 - 多语言语音输出”的无缝转换，突破语言交流的物理壁垒。
当前，合成语音仍面临方言适配精度不足、超长文本韵律把控欠佳等问题。未来，技术将向“超自然度”（接近真人录音的听觉混淆度）、“个性化定制”（复刻特定用户声纹与语气）、“多模态融合”（结合文本情感、视觉场景动态调节语音）方向演进。例如，元宇宙场景中，虚拟数字人需依托高精度合成语音，实现与用户的沉浸式对话交互。
计算机合成语音并非孤立的技术孤岛，而是串联起人工智能、声学工程、语言学的交叉领域。其持续进化，正深度改写信息传播、人机交互乃至社会沟通的底层逻辑，勾勒出“语音即界面”的智能未来图景。