参数合成法（Parametric Synthesis）在语音合成中通常依赖于隐马尔可夫模型（HMM）或类似的统计模型来生成语音参数（如基频、频谱包络等）。
HMM在参数合成法中的主要缺点**
1. 长时信息建模能力弱
HMM本质上是基于马尔可夫假设的，即当前状态仅依赖于前一个状态。这种局部依赖性限制了模型对语音中全局性、长时相关性（如语调、韵律、情感等）的捕捉。
例如，句子级别的语调轮廓（prosody）需要跨越多个音素甚至单词的上下文信息，而HMM难以有效建模这种跨帧的长时关系。
2. 过平滑问题（Over-smoothing）
HMM生成的参数轨迹（如基频、频谱）倾向于过度平滑，导致合成的语音缺乏自然性和表现力。这是因为HMM通过统计平均生成参数，无法保留真实语音中的细微动态变化。
3. 对上下文依赖的局限性
虽然HMM可以通过上下文相关的建模（如基于决策树的聚类）引入部分上下文信息，但其灵活性远不如现代神经网络。复杂的语音特征（如协同发音、重音变化）可能被简化处理。
4. 参数化过程的误差传播
参数合成法需要将语音分解为多个参数（如MFCC、F0），再通过HMM建模和重新合成。这一过程中，参数分离和重建会引入误差，尤其是相位信息的丢失（需通过Griffin-Lim等算法重建），进一步影响音质。
为什么神经网络（如RNN、Transformer）更适合？
现代神经网络（如WaveNet、Tacotron、FastSpeech）逐渐取代HMM-based方法，主要原因包括：
1. 长时建模能力：循环神经网络（RNN）或自注意力机制（Transformer）能直接捕捉远距离依赖关系，例如句子级别的韵律。
2. 端到端训练：避免手工参数分解的误差，直接从文本或语言特征生成语音波形或频谱。
3. 表现力增强：神经网络能建模更复杂的非线性关系，生成更自然的语音动态变化。
总结
HMM的马尔可夫假设确实是参数合成法难以处理长时信息的关键原因，但其他因素（如过平滑、上下文限制、参数误差）也共同导致了其合成语音不够自然。神经网络的兴起从根本上解决了这些问题，成为当前主流的语音合成方法。
