AI语音生成器通过深度学习技术将文本转化为自然流畅的人声，其技术链路可分为四个核心环节：文本预处理、韵律预测、声学建模与声码器转换。

文本预处理是技术链路的起点。输入文本需先经过分词与符号处理，将连续字符拆分为音素序列（如中文“你好”转化为“n-ǐ-h-ǎo”），同时处理标点符号与特殊符号以明确停顿边界。针对多音字问题，系统通过上下文语义分析（如基于BERT等预训练模型）判断正确读音，例如“银行”中的“行”读作“háng”，而“行走”中的“行”读作“xíng”。此外，数字与日期需转换为口语化表达，如“2025年”转为“二零二五年”，避免机械朗读。

韵律预测赋予语音节奏感。系统通过分析文本的语法结构（主谓宾、从句）、情感倾向（高兴/悲伤）与句式（陈述/疑问），预测基频（音调高低）、音素时长与停顿位置。例如，疑问句结尾音调升高，重读音节发音时间延长，逗号处停顿短于句号。这一环节依赖Transformer等模型学习文本与韵律的关联，确保语音抑扬顿挫。

声学建模将文本特征转化为声学特征。主流模型如Tacotron 2通过LSTM与注意力机制，直接从音素序列生成梅尔频谱（Mel-Spectrogram），这是一种模拟人耳感知的频谱表示，记录不同频率声音能量随时间的变化。FastSpeech系列则引入“长度调节器”，解决自回归模型速度慢的问题，实现并行生成。

声码器转换将频谱还原为波形。WaveNet通过逐样本生成波形，音质高但速度慢；HiFi-GAN采用生成对抗网络（GAN），在保持高保真的同时提升效率；WaveRNN结合RNN与采样技术，平衡速度与音质。最终，声码器输出20Hz-20kHz的可播放音频，完成从文本到人声的转化。