语音合成技术是一种将文本转换为自然语言的技术，其核心目标是使得生成的语音具有良好的自然度和流畅度，以便于人们更好地理解和接受。语音合成技术主要由以下几个关键组成部分构成。 

首先，语音合成技术的基础是语音合成模型。这个模型能够将输入的文本转换为语音信号，其性能直接影响到语音合成的质量。

其次，语音合成技术中的韵律建模至关重要。它在很大程度上决定了生成的语音的韵律特征是否自然。韵律建模主要关注语音信号的时长、强度和音调等韵律参数，通过预测这些参数的分布，使得生成的语音在韵律上更符合自然语言的规律。现有的韵律建模方法包括基于统计模型的方法、基于深度学习的方法等。  

第三，语音合成技术还需要处理语音信号中的发音问题。发音建模是模拟人声发音过程的一种技术，它能够根据输入的文本信息生成相应的发音序列。通过发音建模，语音合成技术能够生成更加准确、自然的发音，提高语音识别的准确性。  

最后，语音合成技术还需关注语音信号的音质问题。这些技术通过对语音信号的波形、频谱等特征进行分析，能够生成更加清晰、饱满的语音信号。 

这些技术使得语音合成技术越来越完善，大家也可以通过搜索在线文字转语音网页版进行使用。