人工智能语音合成技术是一种能够将文本信息转换为自然人声的技术。这种技术在很多领域都有广泛的应用，比如智能家居、智能客服、智能导航等。实现自然人声交互，需要解决以下几个关键技术问题：
1. 语音识别：这是实现语音合成的第一步，需要将用户的语音输入转换为计算机可以理解的文本格式。目前，语音识别技术已经取得了很大的进步，但是仍然存在一些挑战，比如噪音干扰、口音差异等问题。
2. 语音合成：这是将计算机生成的文本转换为自然人声的过程。目前的语音合成技术主要有基于规则的语音合成和基于统计的语音合成两种类型。基于规则的语音合成需要大量的训练数据，而基于统计的语音合成则可以通过学习大量的语音样本来生成语音。
3. 声音处理：为了实现自然人声交互，还需要对生成的语音进行一定的处理，比如调整音调、语速、停顿等。这些处理可以通过机器学习的方法来实现。
4. 自然语言理解：自然语言理解是实现自然人声交互的关键，它需要理解用户的意图和情感，然后根据这些信息生成相应的语音输出。目前，自然语言理解技术还存在一定的挑战，比如如何处理复杂的语境、如何理解和生成抽象的概念等。
5. 多模态交互：除了语音和文本，还可以通过图像、视频等其他方式与用户进行交互，这被称为多模态交互。例如，可以让用户通过手势控制设备，或者通过面部表情来表达情感。
6. 个性化定制：不同的用户有不同的需求和偏好，因此，语音合成系统需要能够根据用户的个性化需求进行定制。这可以通过深度学习的方法来实现，即让系统根据用户的反馈不断优化自己的性能。
总的来说，实现自然人声交互需要解决多个关键技术问题，包括语音识别、语音合成、声音处理、自然语言理解、多模态交互和个性化定制。随着技术的不断发展，这些问题都有望得到解决，从而推动人工智能语音合成技术的发展。
