本研究提出了一种轻量级端到端文本到语音合成模型（LE2E），旨在解决现有模型在低资源设备上无法实时应用的问题。该模型在保持高音质的同时，计算资源消耗减少90%，实时处理速度提升10倍，展示了在低资源环境中实现高质量语音合成的潜力。

本研究提出了MoonCast，旨在解决现有文本到语音合成系统在生成长时间、多发言者和自发对话中的局限性。MoonCast结合了长上下文语言模型和自发性脚本生成模块，能够合成自然的播客风格演讲，实验结果表明其在自发性和连贯性方面显著优于传统方法。

本研究综述了文本到语音合成(TTS)领域中可控语音生成的现状，提出了系统方法并分类了控制技术。同时首次汇总了相关数据集和评估指标，展示了可控TTS的未来发展潜力。

本文介绍了多种文本到语音合成模型，如StyleSpeech、GenerSpeech和StyleTTS，强调它们在生成自然语音风格和提高合成质量方面的创新。同时，提出了Style-Talker框架，显著提升了对话生成的自然性和速度。

本文介绍了基于Vall-E语言模型的文本到语音合成方法，能够通过少量录音生成高质量个性化语音。VALL-E 2和ELLAA-V模型在语音自然度和说话者相似性方面表现优异，具有广泛的应用潜力。此外，研究还提出了跨语言合成和声学增强方法，以提高语音合成的准确性和稳定性。

本文介绍了一种基于面部图像的零样本文本到语音合成模型（Face-StyleSpeech），通过结合面部编码器和韵律编码器来生成自然语音。实验结果表明该模型在生成面部图像对应的自然语音方面胜过基准模型，甚至对未训练过的面部图像也有效。