Для синтеза речи чаще всего используются рекуррентные нейронные сети (RNN) и сверточные нейронные сети (CNN).
RNN - это тип нейронной сети, который хорошо подходит для работы с последовательными данными, такими как текст или речь. Основное преимущество RNN заключается в том, что они способны "запоминать" информацию о предыдущих состояниях сети и использовать эту информацию при обработке новых входных данных. Это свойство позволяет RNN успешно справляться с задачами, связанными с синтезом речи, так как они способны учитывать контекст и последовательность звуков при генерации речи.
CNN - это другой тип нейронных сетей, который также может применяться для синтеза речи. Основное преимущество CNN заключается в их способности эффективно извлекать признаки из входных данных. Это делает их хорошим выбором для задач обработки аудиосигналов, так как они способны выделять характеристики звуковых волн и использовать их для генерации речи.
Оба типа нейронных сетей - RNN и CNN - могут быть успешно применены для синтеза речи, и выбор конкретного типа зависит от конкретной задачи и требований проекта.