一种端到端实时语音合成方法,通过对音频和文本数据进行预处理,整理成平行语料,通过词嵌入转换成特征向量,输入到基于高斯混合模型注意力机制的序列到序列生成模型,以生成预测的梅尔谱;将梅尔谱进行归一化处理,输入到基于生成对抗网络的声码器后端,经过对抗训练来提升合成语音的质量,最后输出合成语音。本发明方法在保证合成语音的质量的同时,可以提高注意力机制的对齐速度,并且在长语音的合成中表现优秀;通过对音频进行分频带编码,可以提高模型的训练速度,降低语音生成时耗,同时使用多尺度短时傅里叶变换损失函数,提高合成语音的质量与实时率。