语音生成是通过以下步骤实现的：

1. 数据收集与解决：需要收集大量的语音数据这些数据涵不同说话人、不同语速和不同情感的语音。收集到的数据需要实预应对如去噪、分割和标注。

2. 声学模型训练：声学模型是语音生成的核心部分，它将文本转化为音频波形。通过训练，声学模型可以学到语音的发音规律和音素特性。

3. 语言模型训练：语言模型用于理解和生成文本，它按照输入的文本信息预测下一个可能的字或词。通过训练，语言模型可以加强生成语音的流畅性和准确性。

4. 语音合成：将声学模型和语言模型结合起来将输入的文本转化为音频波形。这个过程常常涵文本到音素（Text-to-Phoneme, TTP）转换、音素到音频（Phoneme-to-Speech, P2S）转换等步骤。

5. 后应对与优化： 对生成的语音实后解决和优化，如调整音量、音调、语速等，以增进语音的自然度和可懂度。

语音生成是一个涉及数据收集、模型训练、语音合成和后应对等多个环节的复杂过程。

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