东干语是汉语西北方言在中亚地区的特殊语言变体,是东干族民族使用的通用语音。东干语来源于晚清汉语西北方言,属于汉藏语系汉语语支,又分为甘肃和陕西方言。由于东干语音在较长的历史发展过程中与多民族语音影响下发生了一定变化,既保留了晚清西北方言特色也产生新的语言特色。东干语音对研究近代汉语、西北方言以及语言接触理论等都有弥足珍贵的学术价值。随着语音合成技术的越发成熟,方言语音合成关注也越来越多。语音合成技术可以有效的研究和保护东干语,但东干语语音是低资源语言,无法获取大量干净和标注的语音语料。本文针对陕西支东干语这种低资源东干语的语音合成展开研究。论文的主要工作和创新如下:1.提出一种基于Transformer的东干语文本分析方法。论文在分析东干语的声母、韵母、声调、词汇构成和句式等特点的基础上。首先输入东干语文本序列进行文本正则化、最大匹配法分词处理。然后将分词后的文本序列输入BiLSTM＿CRF韵律边界预测模型中预测带韵律边界信息的文本序列,最后采用基于Transformer将带有韵律边界信的文本序列转换成音素特征序列。实验结果表明,基于Transformer东干语文本分析模型优于其他模型,查准率可以达到90.12%,该方法可以在东干语合成文本分析中使用。2.实现了三种端到端的东干语语音合成模型。论文分别实现了基于Tacotron模型、基于Tacotron2模型和基于Transformer模型的东干语语音合成,并采用WaveRNN声码器合成东干语语音。实验结果表明,基于Tacotron2端到端语音合成模型合成的语音稍优于其他两种,MOS值为3.41。基于Tacotron和Transformer模型的MOS值分别是3.15和3.37。由于Tacotron2模型更容易适应新数据（不同的语言和说话者等）,基于Tacotron2模型的东干语合成效果稍微优于Tacotron和Transformer模型。低资源的东干语由于缺乏训练语料数据,直接采用端到端的方法训练语音合成模型,合成的语音自然度和清晰度较差。3.提出一种迁移学习的东干语语音合成方法,针对语音语料不足导致的端到端模型合成出的东干语语音效果差等问题。首先使用基于Transformer的东干语文本分析将东干文本序列转换成音素特征序列。然后预训练基于Tacotron2普通话声学模型,并采用迁移学习,通过学习普通话声学参数训练东干语声学模型。最后通过Wave RNN声码器合成东干语语音。实验结果显示,使用迁移学习方法合成的东干语语音MOS平均值为4.2,自然度和清晰度都优于其他端到端语音合成模型。实验证明迁移学习能有效解决语料缺乏的问题,显著的提升合成东干语语音的自然度和清晰度。