研究人员很快意识到拼接合成存在局限性。预先录制的片段通常缺乏在不同语境中生成自然语音所需的灵活性。因此，研究人员开始探索更先进的语音生成技术。
人工智能语音生成的突破之一来自于共振峰合成技术的发展。该技术专注于对人类声道进行建模，并通过操纵声道模型的参数来生成语音。通过调整共振峰（即声道的共振频率），研究人员能够生成更清晰、更像人类的语音。
然而，拼接和共振峰合成方法都有各自的缺点。它们很难捕捉自然语音的细微差别，例如语调和韵律，而这些对于传达情感和意义至关重要。这些局限性促使研究人员探索 AI 语音生成的新途径。
随着机器学习和深度神经网络的进步，现代人工智能语音生成器取得了重大进展。这些系统现在可以利用大量训练数据来改善语音质量、语调和流畅度，越南电子邮件列表 从而产生更自然的语音输出。
现代人工智能语音生成的关键突破之一是使用循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络。这些架构允许模型捕捉语音中的时间依赖性，从而生成更连贯、更符合语境的语音。
另一项重大进展是使用生成对抗网络 (GAN) 进行语音合成。GAN 由两个神经网络组成：一个生成语音样本的生成器网络和一个试图区分真实语音和生成语音的鉴别器网络。通过迭代训练过程，生成器网络学会生成越来越逼真的语音，而鉴别器网络则越来越善于区分真实语音和生成语音。这种对抗性训练可以生成高质量、听起来自然的语音。