隠れマルコフモデル (Hidden Markov Model; HMM) を生成モデルに用いた音声合成。統計的パラメトリック音声合成の先駆けであり、東京工業大学のチームによって1999年に提案された。比較的少数のパラメータで音声の特徴を表現でき、モデルの大きさや、モデルの学習および音声の合成に要する計算コストは比較的小さい。携帯電話（フィーチャー・フォン）や電子手帳など、ハードウェアの制約が比較的大きい端末でも十分に動作が可能である。また、必要な録音時間も（商用の）単位選択型音声合成に比べて一般に短くて済む。隠れマルコフモデルは音声波形そのものを出力するのではなく、メル周波数ケプストラム係数 (Mel Frequency Cepstral Coefficients; MFCC) や線スペクトル対 (Linear Spectral Pairs: LSP) といった音声のスペクトルを表現する特徴量、および基本周波数などの特徴量系列を出力し、それをボコーダーによって音声波形に変換する。統計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。
録音された音声から音声の特徴を学習したパラメトリックな生成モデルを作り、その生成モデルの出力を元に音声を合成する。生成モデルから人工的に音声波形を生成するために従来は肉声感に劣っていたが、2013年以降、深層学習（ディープラーニング）を利用することにより急速な改善が見られている。波形接続型音声合成では条件次第で合成された音声の滑らかさに問題が生じうるが、統計的音声合成では基本的には常に滑らかな音声を合成することが可能である。また、手法によっては例えばAさんの声とBさんの声の中間の声を合成するなど、音声を柔軟に加工することが可能である。また、比較的変化の激しい音声も合成可能であり、ニュートラルな話し方だけでなく、感情を込めた話し方など多様な表現が可能である。主な手法は以下のとおり。
録音された単語や文節を連結して音声を合成する。これは特定分野のテキスト読み上げ、例えば駅の案内放送などで用いられる。この方式は分野を限定しているので、自然に聞こえる音声を合成するのは簡単である。しかし、どのような入力テキストでも合成できるわけではなく、特定の合成器を別の分野で使用するのは極めて困難である。データベースが保持している単語や文節しか合成できないため、入力テキストはそれらによって限定される。新しい入力テキストに対応する場合（例えば、新駅が設置された場合など）は、追加の録音を行う必要がある。また、フランス語におけるリエゾンなど、前後の単語などとの関係で発音が変わるのを再現するのは難しい。この場合、文脈を考慮して録音および合成を行う必要がある。
音声データベースに目的言語のダイフォン（diphone、音素のペア）を保持し、それを使用して合成する。ダイフォンの個数はその言語の音素配列論により決まる（例えば、スペイン語なら約800、ドイツ語なら約2,500のダイフォンを持つ）。ダイフォン音声合成では、データベースは1つのダイフォンにつき1つの音声素片を保持しておけばよいので、データベースの大きさが単位選択合成と比較して圧倒的に小さくて済む。音声を合成する際には、ダイフォンを並べたものに線形予測分析法（PSOLA、MBROLAなど）のようなデジタル信号処理を施して韻律を作る。合成された音声は、単位選択型音声合成と比べて音質が劣る。単位選択型音声合成の発展などのため、近年では使われることが少ない。
コーパスベース音声合成とも呼ばれるが、生成モデル型音声合成でもモデルの学習にコーパスを使用する。データベースの作成では、音声を録音し、その録音した音声に対して、文・フレーズ・アクセント句・形態素・音素・アクセントなどを表すラベルを付与するとともに、音声認識や人手での調整により、ラベルと音声区間の対応を取る。音声を合成する際には一般に、まず入力テキストをテキスト解析器により解析し、そのテキストの文・フレーズ・アクセント句・形態素・音素・アクセントなどの情報（言語特徴量）を得る。次いで、得られた言語特徴量から基本周波数や音素継続長などを予測し、それに最も合致する（ターゲットコスト）音声素片を、接続部分の滑らかさ（接続コスト）も考慮しつつ、データベース中から選んで接続する。これにより、肉声に近く自然な音声を合成することを可能としている。しかし、あらゆる入力テキストに対してより自然に聞こえる音声を合成するには、想定される入力テキストに応じて録音する音声を増やす必要があり、その分データベースが巨大になる。波形接続型音声合成では合成器が音声素片を保持しておく必要があるため、容量の小さな補助記憶装置しか持たないシステムではこれが問題になることがある。
録音された音声の素片を連結して合成する。録音された音声の素片を利用するため、入力テキストに近いものが録音された音声中にあれば肉声に近く自然な合成音声になるが、そうでなければ接続部分などで自然性を損なうことがある。また、発話速度や声の高さを多少調整することはできるものの、それ以外の音声の柔軟な加工は原理的に困難である。あまり変化の激しい音声の合成は技術的に困難であり、そのため話し方はニュートラルなものがほとんどである。例えば以下のようなものがある。
人間の声道の構造をモデル化して、それを元に音声を合成する。商用でも使われた例があり、NeXTで使われていたシステムは、カルガリー大学の研究チームがスピンオフして作ったTrillium Sound Research Inc.が開発したものである。Trilliumはこれをフリーなgnuspeechとして公開しており、GNU savannah siteで入手可能である。
1912年、当時22歳のドロシーは母ポーリン（当時45歳）とともに、6週間の休暇をイタリアで過ごした。休暇の終わった後、ニューヨークで新たな映画シリーズの撮影に入るために、2人はシェルブール港からタイタニック号に1等船客として乗船した。4月14日の深夜、タイタニック号は氷山に接触して沈没した。そのときドロシーと母は、同じく1等船客のフレデリック・キンバー・スワードとウィリアム・T・スローパー と一緒にラウンジでトランプ遊びを楽しんでいた。4人は最初に発進した7番救命ボートに乗り込んで、生還を果たした。この事故の後、ドロシーは自ら脚本を執筆して、事故発生から1ヵ月後に公開された映画『Saved from the Titanic』に主演した。この映画はアメリカのみならずイギリスやフランスなどでも大成功を収めた。この映画は、タイタニック号事故を映像化した最初の作品となったが、フィルムは現存していない。『Saved from the Titanic』の成功によって、ドロシーは同年輩のメアリー・ピックフォードと並んでドル箱スターの座に着いた。しかし、1912年5月には映画スターとしての一線を早々に退き、声楽家としてのキャリアを模索することになった。彼女が出演した有名な作品には、メトロポリタン・オペラハウスで初演されたオペラ『Madame Sans-Gêne』（1915年）がある。