全球现存7000余种语言，其中超40%因数据稀缺面临“数字消亡”风险。低资源语音合成技术旨在通过算法创新，解决小众语言、方言及濒危语言合成中的数据匮乏难题，打破语言传播的壁垒。传统语音合成依赖大规模标注数据，而低资源场景下，数据采集成本高、标注质量参差，导致模型泛化能力弱。例如，非洲部分部落语言仅有数百小时语音数据，难以支撑深度学习模型训练。

技术探索聚焦三大路径：迁移学习通过预训练模型（如Wav2Vec 2.0）提取通用语音特征，再在少量目标语言数据上微调，实现知识迁移；半监督学习利用未标注数据扩充训练集，结合自训练（Self-Training）或对比学习（Contrastive Learning）提升模型鲁棒性；多语言联合建模将相关语言（如方言与标准语）共享底层表征，通过语言适配器（Language Adapter）动态调整参数，降低对单一语言数据的依赖。例如，Meta的Massively Multilingual Speech（MMS）模型支持1100余种语言合成，其中部分语言数据量不足1小时。

然而，挑战仍存：语言间音系差异导致特征迁移困难；未标注数据可能包含噪声，影响模型稳定性；伦理问题如数据主权与文化保护需重视。未来，少样本学习、物理模拟声学建模与社区协同数据采集将成为关键方向。