aicy语音TTS是一种基于深度学习的语音合成技术，其实现借鉴了WaveNet和深层循环生成模型（deep recurrent generative models）的思想。相比于传统的TTS技术，aicy语音TTS具有更加自然、流畅的语音输出效果。

aicy语音TTS的核心在于模型的建立，具体步骤分为以下几个部分：

1. 数据集的准备

为了训练TTS模型，需要构建包含语音F0、语音谐波、韵律轮廓等信息的语音数据集。这些信息需在语音处理过程中被提取出来，并用于训练TTS模型。

2. 特征提取

将语音数据集转换为特征向量，这些向量包含声道特性、语音韵律等信息。这些特征向量将作为TTS模型的输入。

3. 模型设计

基于提取出的特征向量，构建深度学习模型。该模型一般包含以下几个模块：声码器（vocoder）、韵律模型（prosody model）、声学模型（acoustic model）。

其中声码器用于将模型输出的频域信息转换为时域波形。韵律模型和声学模型将模型输入特征向量转换为输出的语音波形。

4. 模型训练

使用收集的数据集，基于设计的TTS模型进行训练。训练过程中要注意建立合理的损失函数，使得输出的波形与真实的语音样本最为接近。训练结束后，要进行模型效果评估，以检查模型的性能和泛化能力。

5. 模型应用

训练完成后，就可以将TTS模型部署到实际应用中。您可以使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架来轻松地部署TTS模型。

以下是一个简单的Python代码示例，用于训练一种基于WaveNet的TTS模