目前,信息科技飞速发展,人工智能智能发展方兴未艾。语音处理技术在新时代的推动下,取得了令人夺目的成绩。语音合成技术经历了从最初的机械、电子器件的语音合成,到后来的基于参数统计、波形拼接、深度学习等方法。近两年,端到端技术开始兴起,该技术在语音合成上实现从训练到合成都是同一个模型,旨在从一端的输入直接输出到模型的另一端。序列到序列就是其中一个经典的技术,序列到序列的语音合成实现了从输入文本到直接输出波形文件。在研究藏语拉萨话音合成技术背景的基础上,阐述了语音合成技术和藏语语音合成的发展历程,研究藏语语音合成技术的理论并进实现。分析了目前藏语语音合成技术发展的现状和之后需要改进的方面,通过应用序列到序列的模型结构实现藏语拉萨话的语音合成。该技术合成的语音相比较于真人的语音,合成语音在听感上有一定相似度,减少了以往技术存在的卡顿、不连续等现象,在韵律反面也更符合人的听感舒适度,自然度上相比较于传统的HMM和DNN-HMM的语音合成技术也有所提高,达到了MOS评分3.92的自然度和4.20的相似度。通过与汉语实验对比,分析了藏语语料应该改进的方面。序列到序列的藏语语音合成研究的最大优点是它节省了大量的前端文本处理、文本语音的对齐工作和时间成本,它在一定程度上促进了语音合成技术的广泛应用,为计算机研究人员开辟了一条可以涉及其他不同语言研究领域的研究道路,从而实现更多交叉领域的研究成果。