人声模拟器是一种能够生成或模仿人类声音的设备或软件系统。它通过分析真实人类语音的声学特征和语流模式，构建出能够模拟特定说话者声音或创造全新语音风格的模型。这类技术广泛应用于多个领域，成为现代数字媒体和交互技术的重要组成部分。
从技术原理来看，人声模拟器通常基于语音合成技术，即文本转语音（TTS）系统。通过训练深度学习模型，系统学习语音单元、声调、节奏等要素，将文本内容转化为接近人类自然发音的音频输出。部分高级模拟器还结合了语音识别与合成技术，实现双向交互，如用户输入文本后生成对应语音，或通过语音输入进行文本转换。
在应用场景中，人声模拟器被广泛用于影视制作、游戏开发、虚拟助手等领域。在影视中，用于配音或角色声音设计；在游戏中，作为NPC（非玩家角色）的语音系统，提升沉浸感；在虚拟助手领域，如智能音箱或手机助手，提供自然的人声交互体验。此外，教育领域也利用人声模拟器制作教学音频，辅助语言学习或特殊教育。
技术实现上，现代人声模拟器多采用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer架构。这些模型能够捕捉语音的长时依赖关系和复杂声学特征，提升语音的自然度和流畅性。部分模拟器还引入了多模态数据，如面部表情、肢体语言等，实现更全面的语音与视觉同步，增强模拟的真实感。
随着人工智能技术的不断进步，人声模拟器的性能持续提升，声音自然度接近甚至超越人类真实发音。未来，人声模拟器可能进一步融合情感识别与表达技术，实现更丰富的情感传递，如喜悦、悲伤等复杂情绪的模拟。同时，个性化定制功能也将更加成熟，用户可根据需求定制专属声音，满足不同场景下的应用需求。
