隠れマルコフモデル (HMM) を音響モデルに用いた音声合成である。HMMにより音響特徴量系列を確率的に生成し、これをボコーダーにより音声波形へと変換する。
モデルの単純さからスペクトルが人間の音声と比べて平滑なものになりがちであり、このため合成された音声は肉声感に乏しい。また、基本周波数の軌跡も単純なものになりがちである。
ニューラルネットワーク音声合成.
ニューラルネットワーク音声合成はニューラルネットワークを音声合成モデルに利用した音声合成である。
音響モデル（言語特徴量 to 音響特徴量）をニューラルネットワークでモデル化する、言語特徴量で条件付けられる音声波形確率分布（生成モデル）自体をニューラルネットワークでモデル化する等の方法がある。ニューラルネットワークモデルは隠れマルコフモデルに比べて表現力が高く自然性が高い一方、モデルのパラメータ数、学習・音声合成計算コストは大きい。
分類.
音声合成はいくつかの観点から分類できる。
音声変換.
音声変換（）は入力音声がもつ特徴の一部を変換するタスクである。言語内容を維持したまま話者を変える話者変換、声のトーンのみを変える感情変換など、様々なサブタスクに分類できる。話者性や音色を維持し言語内容のみを外国語に変えるタスクは音声翻訳タスクとも音声変換タスクとも捉えられる。
帯域拡張.
帯域拡張は狭帯域音声を入力として広帯域音声を合成するタスクであるため、条件付け音声合成の一種と見做せる。
属性.
音声合成では特性の属性を指定した合成音声を生成する場合が多い。属性には音響的特徴から音声認知的特徴まで以下のようなものがある。属性の組み合わせにより個人性や訛りが生まれる。
課題.
テキストの読み方の正しい推定.
テキスト音声合成においては、入力されたテキスト（文章）の読み方を正しく推定することが必要である。一般には規則・辞書・統計的手法などを組み合わせて行う。しかし、これには様々な困難がある。例えば日本語では、漢字の音読み・訓読みの区別（あるいはそれぞれが複数ある場合にどの読み方か推定する）、同形異音語の区別、アクセントの推定、人名や地名の読み方の推定などを正しく行うには困難が伴う。
品質の客観評価.