45、阿拉伯语语音识别与发音建模技术解析

阿拉伯语语音识别与发音建模技术解析

1. 阿拉伯语发音与声学建模进展

阿拉伯语语音识别面临诸多挑战，其中之一是大部分阿拉伯语文本书写时不带有变音符号，而这些符号对发音建模和高级处理有重要作用。为解决这一问题，研究人员采取了一系列措施。

在发音建模方面，对于“tanwin”（词尾元音后加“n”的现象），通过在音素集中添加三个代表“tanwin”音素（in、an、un）的音素，并构建声学模型进行测试。结果显示，这些模型与非“tanwin”模型的词错误率相当，且系统组合实现了0.4%的绝对增益。同时，构建了允许“tanwin”有多种形式的对比模型，性能与之前的模型集相近，这表明对“tanwin”采用合理连贯的表示方式即可。

为了在信息不完整的情况下进行训练，研究人员使用Buckwalter形态分析器及其改进版本来推导许多带元音的词形。对于Buckwalter无法处理的单词，提出了用通用元音生成发音的规则。这种方法显著促进了对非带元音数据的训练，LIMSI GALE系统中使用的所有声学模型都采用了这种训练方式。训练词典中16%的单词和识别词典中11%的单词的发音带有通用元音。

此外，对双辅音和定冠词“Al”的发音变体进行显式建模，以及对埃及阿拉伯语中的“g”音、黎巴嫩数据中词尾/a/发音为前元音/i/的趋势、口语阿拉伯语中词尾元音为“Sukoun”的趋势等变体进行建模，都取得了性能提升。

2. 发音词典的统计建模

现代语音识别系统依赖语言模型和声学模型，而发音词典则将二者联系起来。传统的发音词典通常由人工专家手工制作，成本高且资源有限。

在字母书写系统中，单词的拼写形式可以在一定程度上反映发音，但不同语言