深度学习语音合成技术是一种基于深度学习的语音合成方法，它极大地简化了传统语音合成方法的复杂流程，降低了合成难度，为语音合成的研究开辟了一条新的道路。
与传统的语音合成技术相比，深度学习语音合成技术不再依赖于复杂的流水线和大量音频领域的专业知识，而是通过使用大量的语音数据训练语音合成模型，如HMM、RNN、CNN、LSTM等，来实现文本到语音的转换。这种方法可以自动地学习语音信号中的特征和规律，从而生成更加自然、逼真的语音。
深度学习语音合成技术的核心在于神经网络模型，它可以从大量的语音数据中自动地学习语音信号的特征和规律，并根据输入的文本生成相应的语音信号。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的神经网络模型，它们可以有效地处理语音信号中的时序信息和局部特征。
此外，深度学习语音合成技术还可以结合其他技术，如注意力机制、生成对抗网络等，来进一步提高语音合成的质量和自然度。例如，注意力机制可以使模型更加关注输入文本中的重要信息，从而生成更加准确的语音；生成对抗网络则可以通过对抗训练的方式，使生成的语音更加逼真。
总之，深度学习语音合成技术是一种基于深度学习的语音合成方法，它通过使用大量的语音数据训练语音合成模型，实现了文本到语音的自动转换，为语音合成的研究和应用带来了新的机遇和挑战。
