文字转语音（TTS）技术通过模拟人类发声机制，将书面文本转化为自然流畅的语音输出。其核心流程分为三步：文本预处理、语音合成与后处理优化。首先，系统对输入文本进行分词、断句和语义分析，处理多音字、标点符号等细节；随后，基于深度学习模型（如Tacotron、FastSpeech）生成声学特征，包括音高、节奏和音色参数；最后，通过声码器（如WaveRNN、HiFi-GAN）将特征转换为可播放的音频波形。

技术突破点在于自然度提升。传统TTS依赖拼接式合成，语音机械感强；而现代AI模型通过端到端训练，直接学习文本与语音的映射关系，结合对抗生成网络（GAN）优化音质，使输出更接近真人发音。此外，多语言支持、情感表达（如愤怒、喜悦）和个性化定制（如调整语速、音调）进一步拓展了应用场景。

目前，TTS已广泛应用于无障碍辅助（为视障者读书）、智能客服、有声内容制作等领域，成为人机交互的重要桥梁。