本人从事歌声合成研究多年，有做过很多种方法。欢迎交流学习。歌声合成是一项涉及音频处理和人工智能技术的复杂任务，它通常包括声音采样、特征提取、建模以及合成等步骤。以下是入门歌声合成的步骤，以及涉及到的相关技术：

1. 了解基础知识：
   • 音乐理论：学习音乐理论，包括音高、音色、节奏和和声等基本概念。
   • 数字信号处理：了解数字信号处理的基本知识，特别是关于音频信号的采样、量化、时域和频域分析。
2. 学习编程语言：
   • 掌握至少一种编程语言，如Python、C++或Java。这些语言在音频处理和人工智能领域都有广泛应用。
3. 熟悉音频处理工具：
   • 学习使用音频处理工具和库，例如Python的librosa库，用于音频特征提取。
   • 熟悉音频编辑软件，如Audacity，进行音频样本的剪辑和处理。
4. 声音采样与特征提取：
   • 收集大量的音频样本，这些样本通常来自不同的歌手和歌曲。
   • 使用音频处理工具提取样本的特征，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）。
5. 模型训练与评估：
   • 学习机器学习和深度学习算法，如神经网络、循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
   • 使用标注好的音频数据训练模型，并对模型进行评估和调优。