作者：禅与计算机程序设计艺术
一般来说，人们通过各种渠道获取咨询信息、购物建议、支付需求等。在日常生活中，遇到不懂或不能解决的事情都可以向人求助，而传统的客服方式通常需要事先准备好的问答内容或者电话号码，用户只能选择相信服务提供商的服务质量并对结果满意。因此，为了更加贴近用户的心声、帮助用户解决实际问题，数字化时代的公司往往会推出基于机器学习的智能客服系统。这些智能客服系统的目标是让用户只要说出自己的疑问或请求，就可以得到专业、及时的回答。但是，由于聆听能力限制，用户多半不具备自然语言理解的能力，因此，除了语音识别技术之外，还需要引入其他技术手段，例如语音合成（Text-To-Speech，TTS）技术，把文字转化为人类可理解的语音信号，帮助客户与服务提供商进行交流。 但目前市面上关于TTS技术的研究并不多，主要集中在以下几个方面：
如何选取合适的TTS模型？不同模型之间的性能比较以及相应的优缺点分析；训练数据是否足够规模，以及如何有效地扩充训练数据；TTS模型的效率问题——哪些环节耗费时间最长？如何降低运行时间？
本文将讨论TTS技术在智能客服中的作用，结合具体场景，阐述如何利用TTS技术设计符合用户需求的产品。
2.基本概念术语说明
TTS（Text-to-speech，文本转语音），即把文本转换为语音输出的技术。常用的方法包括合成方法、声码器方法、参数编码方法等。下面简要介绍一下合成方法。
合成方法又称为直接合成方法，也叫纯文本合成方法。这种方法通过使用统计语言模型或概率语言模型等技术，把输入的文本转化为连续的音频信号&
