本研究提出DiffCSS框架，解决了对话语音合成系统缺乏多样性和自然感的问题。DiffCSS结合扩散模型和语言模型，能够生成多样化且表现力丰富的语音，实验结果表明其在多样性和上下文一致性方面优于现有系统。

本研究提出JELLY框架，解决对话语音合成中的上下文和情感识别问题。通过微调大型语言模型，JELLY能够自然生成符合对话情感的语音，实验结果表明其在情感上下文建模方面表现优异。

本文提出了情感对话语音合成模型（ECSS）和共情式对话语音合成（EDSS），通过引入情感上下文和对比学习来提升情感理解与表达。研究表明，这些模型在合成自然语音和情感表达方面优于传统方法，强调了情感注释和上下文理解的重要性。