馬來語廣泛使用于馬來西亞、新加坡等東南亞國家，目前使用人數(shù)約有2億多人。本文研究馬來語語音合成系統(tǒng)的前端文本分析與處理方法、以及基于HMM的后端語音合成方法。在前端文本分析與處理環(huán)節(jié)，研究并實現(xiàn)了馬來語語料的收集與挑選、文本歸一化、以及音節(jié)自動劃分；在后端語音合成環(huán)節(jié)，研究并實現(xiàn)了馬來語音子列表確定、文本標注、上下文屬性和問題集設計、HMM聲學模型訓練、以及語音波形產(chǎn)生。實驗結(jié)果表明：本文提出并實現(xiàn)的前端文本分析與處理方法可滿足后端語音合成的要求，采用本文構(gòu)建的后端語音合成系統(tǒng)可合成出完整的馬來語語句。

　　隨著信息科學的進步，語音合成技術(shù)在近幾年得到了飛速發(fā)展。合成語音的自然度、可懂度等各種指標都得到了明顯的改善，并被廣泛的應用于導航、手機語音交互等實際系統(tǒng)中。

　　現(xiàn)如今，語音合成的應用主要集中在漢語、英語等常用語言，而小語種的研究相對缺乏。作為使用人數(shù)較多的馬來語是東南亞地區(qū)一種重要的民族語言，因此研究馬來語語音合成系統(tǒng)對中國與東南亞地區(qū)交流互動有積極的意義。

　　本論文主要研究了馬來語語音合成系統(tǒng)的前端文本分析的方法和后端語音合成。從文本層面，通過規(guī)則、音節(jié)列表、正則表達等方法對馬來語的文本進行分析和處理，完成了語料庫構(gòu)建、文本歸一化、文本音節(jié)化等工作。在系統(tǒng)后端根據(jù)音子列表和上下文屬性的信息設計問題集，利用HTS工具包進行模型訓練，最后生成馬來語的語音。