TTS（Text-to-Speech，文本到语音）声学模型是将文本信息转换为语音信号的关键技术。根据搜索结果，以下是一些关于TTS声学模型的重要信息：

  1. 神经网络基础的TTS模型：随着深度学习技术的发展，基于神经网络的TTS模型已经能够合成高质量的单说话人或多说话人的语音。

  2. 零样本（Zero-shot）TTS：零样本TTS的目标是在没有适应参数的情况下克隆任何未见说话者的声音。通过将语音波形量化为离散的声学标记，并使用语言模型对这些标记进行建模，最新的基于语言模型的TTS模型仅使用3秒的未见说话者的声学提示就能展示出零样本说话者适应能力。

  3. 多尺度声学提示：提出了一种基于神经编解码器语言模型VALL-E的新型零样本TTS模型，该模型使用多尺度声学提示。该方法通过一个说话者感知的文本编码器从由多个句子组成的风格提示中学习个人说话风格，并使用基于VALL-E的声学解码器从音色提示中建模音色，并生成语音。实验结果表明，该方法在自然度和说话者相似性方面优于基线，并可以通过扩展到更长的风格提示来实现更好的性能。

  4. 声学建模的挑战：尽管基于神经网络的TTS模型已经取得了显著进展，但它们仍然需要为新说话者提供足够的干净语音数据，这限制了个性化语音合成技术的发展。

  5. 说话者适应：适应TTS模型以支持新说话者，同时实现高说话者相似性和语音自然度，已经成为学术界和工业界的热点研究领域。一种常见的方法是使用少量适应数据对训练有素的多说话者TTS模型进行微调，以支持新说话者。

这些信息提供了TTS声学模型的基本概念、技术进展以及当前研究的热点和挑战。