2025年大学《僧伽罗语》专业题库- 僧伽罗语语音合成技术研究

2025年大学《僧伽罗语》专业题库——僧伽罗语语音合成技术研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、填空题（请将正确答案填入横线处，每空1分，共10分）1.僧伽罗语是一种声调语言，其声调模式主要包括______、______和______三种基本类型。2.根据发音原理，语音合成技术主要分为______合成、______合成和______合成三大类。3.在基于统计的语音合成中，通常使用隐马尔可夫模型（HMM）来建模声学单元的______和______。4.僧伽罗语音素中，元音根据舌位和唇形可以分为______个主要元音。5.语音合成系统的评测指标通常包括自然度、______、______和可懂度等。6.僧伽罗语语音合成面临的主要挑战之一是正确表达其独特的______系统。7.共鸣峰（Formant）是模拟人声时，尤其对于元音，需要重点合成的关键声学参数之一。8.语音合成技术可以应用于语音助手、文本转语音（TTS）系统、______等多个领域。9.为了提高合成语音的自然度，常采用波形拼接（WaveformConcatenation）技术，它需要解决语音片段间的______和______问题。10.深度学习在语音合成领域的发展，催生了如______等先进的合成方法。二、名词解释（请简要解释下列名词的含义，每题3分，共15分）1.音素（Phoneme）2.参数合成（ParametricSynthesis）3.声学建模（AcousticModeling）4.语音连贯性（SpeechContinuity）5.僧伽罗语音调（SinhalaTones）三、简答题（请简要回答下列问题，每题5分，共20分）1.简述僧伽罗语元音和辅音的主要分类特征。2.比较共振峰合成和参数合成的基本原理和主要区别。3.影响僧伽罗语语音合成质量的关键语音因素有哪些？4.简述语音合成技术中，文本分析（TextAnalysis）模块的主要功能。四、论述题（请围绕下列问题展开论述，每题10分，共20分）1.论述在僧伽罗语语音合成研究中，利用深度学习技术（如RNN、Transformer等）相较于传统方法的优势与潜在挑战。2.结合僧伽罗语语言特点，分析开发高质量语音合成系统所面临的主要困难，并提出可能的解决方案。五、设计题（请设计一个简单的方案，回答下列问题，15分）假设需要为一个基础的僧伽罗语文本转语音系统选择合成技术路线，并简述设计思路。请考虑以下方面：1.系统的目标（如：主要用于通知、简单对话等）。2.初步选择的技术类型（参数合成、统计合成或基于深度学习的合成），并说明理由。3.针对所选技术类型，列出需要解决的关键问题或需要收集的数据资源。4.简述性能评估的基本考虑。试卷答案一、填空题1.低平调（Sagging），高平调（Level），降升调（Falling-Rising）2.基于物理模型（PhysicalModeling），参数（Parametric），统计（Statistical）3.轨迹（Trajectory），概率分布（ProbabilityDistribution）4.125.流畅度（Fluency），鲁棒性（Robustness）6.声调（Tonal）7.共鸣峰（Formants）8.桌面排版（DesktopPublishing），信息无障碍（Accessibility）9.时间对齐（TemporalAlignment），相位对齐（PhaseAlignment）10.深度神经网络生成模型（DeepNeuralNetworkGenerativeModels，如WaveNet）二、名词解释1.音素：能够区分词义的最小语音单位，在语音中具有区别意义的作用，但实际上发音时可能存在差异，这些差异被称为音位变异。2.参数合成：一种语音合成技术，通过提取代表语音声音特征的参数（如共振峰频率、基频等），然后使用算法（如线性预测）根据这些参数实时生成语音波形。3.声学建模：在语音合成系统中，指建立模型来描述语音信号如何由输入的文本（或音素、音位）生成对应的声学特征（如音素时长、频率参数等）的过程。4.语音连贯性：指合成语音听起来自然、连续、没有断裂感的能力，包括语调的平滑过渡、连读现象的正确处理等。5.僧伽罗语音调：指僧伽罗语中，某些音节具有的、能够区别词义的高低起伏的音高模式，是僧伽罗语音系的重要特征。三、简答题1.僧伽罗语元音根据舌位和唇形可分为单元音和双元音。单元音按舌位分为前元音（如/i/,/e/,/æ/）、央元音（如/ə/）和后元音（如/a/,/ɔ/,/u/）；按唇形分为不圆唇元音（如/i/,/e/,/æ/,/a/,/ɔ/,/ə/）和圆唇元音（如/u/）。辅音根据发音部位（唇、齿龈、颚、软腭、喉）、发音方法（塞音、鼻音、擦音、边音、近音、塞擦音、颤音、边塞音）和声带振动情况（清音、浊音）等进行分类。2.共振峰合成基于物理模型，模拟人声道共鸣腔的滤波特性，通过计算声道传递函数或直接模拟共鸣峰随时间变化来合成元音等声道特性。参数合成（如HMM-based）将语音表示为一系列离散的音素或状态，并存储每个状态的特征参数（如MFCC、基频、共振峰），通过声道模型和声学模型生成语音。主要区别在于：物理模型侧重模拟声道物理特性，参数合成侧重统计建模和参数恢复。3.影响僧伽罗语音合成质量的关键语音因素包括：复杂的声调系统（特别是声调的准确表达和动态变化）；丰富的连读和变音现象（如元音连接、辅音连接）；辅音中送气音和非送气音的区别；特定的重音或语调模式，这些都对声学建模和韵律合成提出了较高要求。4.文本分析模块的主要功能是将输入的文本（通常是字符序列或句子）转换成合成系统后续处理所需的中间表示形式。这包括：分词（将句子切分成词语序列）；词性标注（标注每个词语的语法类别）；句法分析（分析词语间的语法结构关系）；语义分析（理解句子基本含义，有时需要）；韵律分析（预测句子的重音、停顿、语调等时序和节奏信息）；以及音系转换（将词语映射到对应的音素序列或发音）。四、论述题1.深度学习技术在僧伽罗语语音合成研究中的优势在于其强大的特征自动学习和非线性建模能力。相比传统方法（如HMM），深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、Transformer等模型能够自动从海量数据中学习复杂的声学模式，无需显式设计特征，对于处理僧伽罗语声调、连读等复杂现象可能更有效，有助于生成更自然、更具表现力的语音。潜在挑战包括：需要大量高质量的标注数据进行训练；模型训练计算资源需求大，耗时较长；模型通常缺乏可解释性，难以直接理解其内部工作原理；对于数据稀疏的音素或韵律现象可能难以建模；系统集成的复杂性增加。2.开发高质量僧伽罗语语音合成系统面临的主要困难包括：1)高质量、大规模的标注语料库匮乏：这是制约统计和深度学习方法发展的关键瓶颈，尤其是包含丰富韵律和情感标注的数据。2)复杂的声调系统建模：僧伽罗语音调不仅影响音高，还与音长、音质有关，准确模拟声调的动态变化和交互是难点。3)处理连读和变音：僧伽罗语中复杂的连读规则和辅音变音现象需要精确的韵律和声学模型来捕捉。4)词汇覆盖率和自然度：大词汇量、特定领域（如专业术语）的覆盖以及合成语音的整体自然度、韵律感仍需提升。5)多语种环境下的资源分配：在多语言环境下，如何为僧伽罗语分配足够的资源以获得与多数语种相当的性能。可能的解决方案包括：利用迁移学习或跨语言技术共享资源；开发更鲁棒的声学模型和韵律模型；探索半监督或无监督学习以缓解数据不足问题；社区参与共同构建和标注数据集；结合专家知识设计有效的文本分析和声学编码器。五、设计题1.系统目标：基础通知和简单交互。例如，用于手机通知、提醒、简单问答、朗读短文本等场景，对语音的自然度和表现力要求不是特别高，但要求准确、流畅。2.初步选择的技术类型：统计参数合成（StatisticalParametricSynthesis,SPS），特别是基于HMM的合成。理由是该技术相对成熟，对资源要求适中，能够处理较大的词汇量，并且有较好的鲁棒性。对于基础系统，HMM-based合成在性能和复杂度之间提供了较好的平衡。3.关键问题或数据资源：*数据：需要收集或获取发音清晰、标注完整的僧伽罗语音料，包括音素、字词、句子级别的标注。数据量需要足够支撑HMM模型的训练。同时需要包含不同说话人的数据以增加系统鲁棒性。韵律信息（如重音、停顿）的标注会进一步提升合成质量。*模型：需要建立或获取僧伽罗语音素HMM模型、声学模型（可能使用高阶统计模型如MCELP或MMDF）、以及韵律模型（基频模型、语速模型等）。可能需要针对僧伽罗语声调特点进行模型调整或设计。*韵律处理：如何根据文本分析结果（句法、语义、语气）生成合适的韵律模式（重音位置、语速变化、语调曲线）是关键问题。4.性