随着计算机技术的飞速发展,语音合成（Text-to-Speech,TTS）已经成为人机交互中不可或缺的一部分,并且在人机交互中扮演着重要角色。而目前针对于中文情感语音合成的研究还在萌芽阶段,大部分的研究还是中文语音合成,缺乏情感的加入。本文将研究基于循环神经网络的中文的情感语音合成。研究内容主要有如下工作:1.提出了一个基于循环神经网络的端到端的中文语音合成方法。该方法解决了在资源受限的条件下,经过模型的训练生成梅尔频谱图,梅尔频谱图通过声码器合成中文语音的方法。在实验中,使用“标贝数据集”对模型进行训练,最终得到的结果与真实语音相比,平均意见评分为4.1,与真实语音评分接近。2.提出了一个基于变分自动编码的情感语音合成方法。该方法在中文情感数据集较少的情况下,通过变分自动编码技术学习其情感并生成情感特征,进而与语音合成技术相结合,生成带有情感的语音。在实验中,使用小样本情感数据的“CASIA数据集”,对变分自动编码进行训练得到情感特征,结合前面的语音合成,最终得到的合成情感语音与真实情感语音相比,情感平均意见评分平均为4.0,与真实语音差别不大。3.设计并实现了中文情感语音合成并将其应用于服务机器人。该应用提供有声朗读的功能,用户可在浏览器界面对服务机器人进行文本输入,机器人会根据用户的文本以及情感等按钮的选择,进行带有情感的朗读。浏览器界面简洁明了,满足用户的易操作性。