AIGC（人工智能生成内容）在构建语音生成过程时，主要依托大规模语音样本数据，把这些数据输入到深度学习算法中去，仔细学习语音特征以及语调波动等要素，如此一来便能以此为依据，打造出逼近自然原声的语音成果。

深度学习算法中的“神经网络”有着高度的自主学习能力，它能捕捉和解析各个层面的语言元素，如音调、发音方式、语速调整、语调起伏等等，然后依据所学到的各方面特性来进行模拟重构，最后再输出一份与原始样本接近程度极高的语音文件。

更为详细地说，AIGC模型采用了一种计费模式，即用户需要每年花费一定金额购买服务。用户只需上传相应文本文件，这个系统就能自动分析并生成相应的语音文件，用户还可对其进行在线试听或者下载保存。从语音合成这角度来看，AIGC技术的运用无疑使我们能够接触到更加自然、亲切且真实的声音效果。

相较于传统的语音合成技术而言，AIGC技术在自然语音感官体验以及连贯性上取得了巨大突破，不仅能够迅速而且准确地将海量文本信息转化为语音形式，而且具备更广阔的应用领域。不过要指出的是，尽管AIGC语音合成技术在诸多方面达到甚至超越了真人讲话的特点，但有时仍可能会出现口音不清或者语气不自然的情形，以至于不能像人类一样表达丰富的情感和进行自然的语调变换。这是因为目前的AIGC技术尚未完全把握住人类语言的繁复性及其微妙的变化之处，于是在某些方面难免留下一些局限瑕疵。

因此，在实际操作过程中，用户务必要根据实际需求挑选最恰当适宜的技术手段与解决方案。

一方面，他们可以选用AIGC技术完成语音的合成，借此提升语音的自然传达力以及连贯性；

另一方面，他们亦可选择使用实况演员配音或者其他先进的语音技术来制作语音，以便更为充分地实现情感氛围的表达及语调起伏的变化。

总而言之，AIGC构建语音的途径仰赖于深度学习与机器学习技术的帮助，使得文本内容得以成功转变为自然而流畅的语音表现，为此类语音合成技术开启全新的发展道路。尽管在个别地方存在口音含混或语气生硬等问题，但是不容忽视的是，这一技术在未来仍具备无限广阔的应用潜力。在技术演进的道路上，我们期待AIGC的下阶段发展可以取得更大的进步和提高，进而更好地满足用户日新月异的多样化需求。