通过计算机或特殊设备由人为的工艺流程生成出使人能听得懂的话音称之为语音合成。目前,主流的语音合成系统采用了基于统计参数的语音合成方法,该方法具有合成效率高,对不同语音情境、风格、语言的依赖度小等优点。马来语属于南岛语系印度尼西亚语族,广泛使用于马来西亚联邦、印度尼西亚、文莱、菲律宾、新加坡等国家,使用人数约有2亿多人。本文采用基于隐马尔科夫模型(HMM)的统计参数语音合成技术,探索马来语语音合成系统的实现方法。本文的主要工作有:(1)查阅大量关于语音合成的文献,总结了隐马尔科夫模型(HMM)的原理、基于HMM的语音合成系统框架和马来语语音合成研究现状。(2)以440MB的发音语料和402KB的文本语料为基础,从中挑选了1000句作为马来语语音合成语料库,并对其进行了音子列表的确定、音子自动切分、上下文属性和问题集的设计,完成数据准备工作。(3)通过Cygwin平台,运用HTS语音合成工具包,对准备好的数据进行马来语语音合成系统的声学模型训练和后端合成框架的构建,最后根据STRAIGHT合成器生成其马来语语音文件。实验结果表明,基于HTS的音子自动切分能节省大量人工语料库标注的时间,提高语音合成效率,其切分结果也能满足合成系统要求,而且利用HTS工具包能切实可行的搭建完成马来语语音合成系统。未来需要投入精力研究系统改善,以期对自然度、可懂度和音质方面的逐步改善。