《藏文信息处理的原理与应用》课件 第7-13章 藏文句法分析-机器翻译

第7章

藏文句法分析句法概述7.1藏文句子边界识别7.2藏文句子分类7.3藏文句法分析7.4藏文句子语义分析7.5contents第7章

藏文句法分析课程引入（1）藏文分词（2）藏文词汇识别（3）藏语词性标注（4）藏文词汇自动校对7.1藏文句法概述7.1藏文句法概述结构规则规定词类（如名词、动词）如何通过特定顺序和嵌套关系构成符合语法规范的句子。010203‌成分关系分析句子中短语（如名词短语、动词短语）的边界及其内部组合方式。依存分析揭示句子中词语之间的主从关系（如主语-谓语、修饰语-被修饰语）。句法（Syntax）：语言中词汇组合成句子的结构规则体系，用于描述词语之间的层级关系、依存关系以及构成合法句子的约束条件。其核心关注点为：7.1.1成分语法理论概述句法分析是自然语言处理中的一项重要任务，在自然语言理解和生成过程当中具有十分重要的意义。在自然语言处理领域较为常用的句法理论有成分句法理论和依存句法理论。成分语法理论（ConstituencyGrammar）是一种以层级结构为核心的句法分析理论，强调句子由嵌套的短语成分（如名词短语NP、动词短语VP）构成。其核心思想来自传统语法当中的主谓二分法，认为句子可分解为若干相互关联的语法单位，并通过规则，组合形成合法的句子结构。7.1.1成分语法理论概述7.1.1成分语法理论概述成分语法就是指由句法范畴以及短语结构规则定义的语法。定义短语结构规则‌时，定义不同词类（名词N、动词V）和短语（NP、VP）的组合方式，例如：S→NPVP#句子由名词短语和动词短语构成

NP→DetN#名词短语由限定词和名词构成

VP→VNP#动词短语由动词和名词短语构成

7.1.1成分语法理论概述成分语法分析方法可以分为基于上下文无关语法（CFG）‌和概率上下文无关语法（PCFG）‌两类。CFG是通过‌短语结构规则‌定义句子的合法性。CFG由以下参数构成：‌N‌：非终结符集合（如NP、VP）

Σ‌：终结符集合（如词、标点）‌R‌：产生式规则集合（如VP→VNP）‌S‌：初始符号（如句子S）7.1.1成分语法理论概述1、CFG规则应用‌每个规则左部为单个非终结符，右部为终结符或非终结符组合。2、CFG‌句法树生成流程‌‌步骤1：词法分析，将句子切分为终结符序列。‌步骤2：规则匹配‌，通过自底向上或自顶向下匹配规则，构建句法树。CFG的特点‌：规则明确，但无法处理歧义（如“咬死了猎人的狗”存在多重解释）。7.1.1成分语法理论概述概率分配‌：为每条规则赋予概率值，反映其在实际语料中的使用频率。例如：VP→VNP[0.7]VP→VPP[0.3]概率计算‌：通过动态规划算法（如CKY算法）计算所有可能结构的概率，最终选择概率最大的树。PCFG在CFG基础上引入‌概率模型‌，用来消解歧义和最优结构选择。（1）核心改进7.1.2依存语法理论概述

依存语法理论由法国语言学家吕西安·泰尼埃（LucienTesnière）于1959年提出。依存语法理论的核心思想是动词中心论，即动词作为句子中心，支配其他成分（如主语、宾语）。依存关系的核心要素：（1）依存关系标签‌描述语法功能角色，例如：nsubj（名词性主语）：他

→

解决obj（直接宾语）：问题

→

解决

advmod（副词修饰）：快速

→

解决。7.1.2依存语法理论概述（2）配价理论（ValencyTheory）‌动词的“价”决定其可支配的动元数量。‌一价动词‌：仅需一个动元（如“睡觉”：“他睡觉”）。‌三价动词‌：需三个动元（如“给”：“他给我书”）。（3）约束公理‌投射性‌：依存关系在句子线性顺序上不交叉（如“他快速解决了问题”中“他”与“问题”不跨动词交叉）。‌无环性‌：依存树中不存在循环依赖。7.1.2依存语法理论概述依存分析方法根据技术框架可分为四类：基于图的模型、基于神经网络的图模型、基于转移模型和基于神经网络的转移模型。基于图的依存句法分析：（1）定义基于图的依存分析方法将句子视为完全图结构，通过动态规划算法寻找最大生成树（MST），以此确定全局最优的依存关系。7.1.2依存语法理论概述（3）优势和不足‌基于图的依存句法分析方法的优势在于全局优化能力突出，尤其适合处理长距离依存（如跨从句的修饰关系）和非投射现象（如嵌套结构）。但高阶模型的时间复杂度高达O(n⁴)，且依赖静态特征设计，难以动态调整语义关联，限制了其在实时场景的应用。（2）具体流程首先为所有词对生成候选依存弧，并赋予权重（通常基于特征函数或概率模型）；其次通过动态规划（如Eisner算法）计算所有可能的依存树总分，选择最高分的结构。7.1.2依存语法理论概述基于神经网络的图依存句法分析基于神经网络的图方法引入深度学习技术，利用预训练语言模型（如BERT、Transformer）自动提取句法和语义特征。其核心改进体现在上下文编码和端到端权重预测方面。7.1.2依存语法理论概述（2）端到端权重预测‌使用双向LSTM或自注意力机制直接预测依存弧权重，替代人工设计的特征函数，提升对复杂语言现象（如汉语虚词“的”隐含的修饰关系）的适应性。基于神经网络的图依存句法分析核心改进体现在两方面：（1）上下文编码‌通过词向量或上下文嵌入（如ELMo）动态表征词汇，捕捉某一具体词语在不同语境中的支配差异。如“解决问题”与“解决方案”中“解决”一词的语义角色变化。7.1.2依存语法理论概述基于转移的方法将依存树构建过程建模为状态机动作序列，通过“移进”“左规约”“右规约”等操作逐步生成结构。010203该方法的优势在于时间复杂度仅为O(n)，适合实时处理场景，且支持动态特征（如词性标签、语义角色）的灵活调用。该方法的不足之处为局部决策错误会传递至后续步骤（如误判“解决”的主语导致后续宾语关系错位），且无法处理非投射结构（如交叉依存）。基于转移的依存句法分析7.1.2依存语法理论概述（1）状态编码采用LSTM或Transformer编码当前栈顶词、缓冲区首词及历史动作序列，生成复合状态向量。例如在分析零形回指句“他买了苹果，吃了”时，模型能通过上下文记忆补全“吃→苹果”的隐含依存。基于神经网络的转移依存句法分析结合神经网络与转移系统的混合模型，通过端到端训练直接预测转移动作，显著降低对人工特征的依赖。关键技术包括：（2）动作分类‌使用双向LSTM或自注基于Softmax多分类器选择最优转移动作，同时引入注意力机制强化对长距离依赖的捕捉能力。7.2藏文句子边界识别7.2藏文句子边界识别基于规则的句子边界识别方法基于规则的方法利用藏文的语法规则和标点符号来划分句子边界。该方法简单易实现，但是需要人工编写规则，而且无法处理歧义和异常的情况。藏文句子边界识别是藏文信息处理的重要研究内容之一，目前，藏文句子边界识别方法有基于规则、统计和深度学习3种。7.2藏文句子边界识别基于统计句子边界识别方法利用机器学习的模型来自动学习句子边界特征。该方法可以处理复杂和多样的情况，但是需要大量的标注数据，而且对数据的质量和分布有要求较高。利用深度学习的模型来自动提取句子边界特征。该方法可以克服数据稀疏和低维的问题，而且可以捕捉句子边界的非线性和复杂的关系，但是需要大量的计算资源，而且对超参数的调节和模型的解释较困难。基于神经网络的句子边界识别方法7.2.1基于规则的藏文句子边界识别研究基于规则的藏文句子边界识别方面的研究主要有：2013年，当增卓玛等人通过分析藏文句子结尾形式和藏文句子边界规则，提出了一种通过结尾词表和非结尾词表来识别句子的方法。具体识别过程为：若垂符前的音节字在结尾词表中，则判断该字符串为一个句子，若在非结尾语词表中，则判断该字符串不是一个句子。

7.2.2基于混合方法的藏文句子边界识别2012年，才藏太等人提出了一种基于最大熵分类器的藏文句子边界自动识别方法。该方法首先利用特殊规则和词表对藏文句子进行识别，然后利用最大熵模型对有歧义的句子进一步识别。实验结果表明，规则方法的准确率仅30.3%，而采用最大熵模型的准确率达到了81.3%；将规则方法和最大熵模型相结合后的准确率达到了97.51%；句子边界左侧第二个单词和第一个单词共现的特征模板对藏文句子边界识别的影响最大，效果最好。7.2.2基于混合方法的藏文句子边界识别

2012年，徐涛等人设计了一种基于统计和规则相结合的藏文句子识别方法，该方法首先对藏文标点符号进行分析，然后运用最大熵统计方法结合藏文句式规则进行了句子识别。2019年，却措卓玛等人提出了基于混合策略的藏文句子边界识别方法。该方法首先将藏文文本分割为音节序列；然后根据藏文句子边界的特征，采用基于规则和基于统计的两种策略进行了句子边界识别；最后根据不同策略的优劣，进行策略选择和结果融合。7.3藏文句子分类7.3藏文句子分类2015年，高定国等人从3000多万字符的语料中提取约7371条藏文单句，并对此进行词性标注和统计分析后，把藏文句型分成了7类，7类藏文句型和对应的统计结果如下表所示：基本句型统计的单句数占统计数量的百分比（%）及物动词谓语句165522.452不及物动词谓语句209528.422判断动词谓语句224030.389助动词谓语句100913.689形容词结尾的句子2793.785状态词结尾的句子70.096比喻词结尾的句子861.167合计73711007.3藏文句子分类《藏文文本分析与挖掘技术研究》中把藏文句型分为：动词谓语句、形容词谓语句、存在助词谓语句、判读助词谓语句、比喻助词谓语句、祈使助词谓语句、时态助词谓语句、语气助词谓语句、助动词谓语句、疑问代词谓语句和终结助词谓语句等11种句型。7.3藏文句子分类2015年，柔特等人为了提高自动问句分类识别效率，提出了一种基于藏文疑问虚词的问句分类方法。该方法首先提取问句中的藏文虚词；然后根据所得的虚词进行问句分类；其次，进一步将问句细分为12大类和76小类；最后，给问题贴上分类标签。使用藏语言文字网上收集的1785个问句进行了测试，实验结果表明，基于藏文虚词的问句分类方法具有一定的可行性和实用性。7.3藏文句子分类2019年，柔特等人又提出了一种基于循环卷积神经网络的藏文句类识别方法。该文构建的数据集中共有58,552条样本，包含陈述句、疑问句、祈使句和感叹句。实验对比了基于循环卷积神经网络、基于卷积神经网络和基于循环神经网络的藏文句类识别方法，结果表明，循环卷积神经网络模型的藏文句类识别效果最优。7.4藏文句法分析7.4.1藏文句法分析概述句法分析（Parsing）是解析句子中词语的语法功能及词语间的语法关系的一种自然语言处理技术，例如识别主谓宾补等成分或依存关系。句法分析可以帮助计算机理解句子中单词之间的关系，识别句子中的主语、谓语、宾语、定语等语法成分，并将它们组织成语法树或句法树。7.4.1藏文句法分析概述句法结构分析可称之为短语结构分析或成分句法分析，其目的或作用是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系。短语结构分析方法首先需要把句子划分成单独的短语结构，如动词短语或名词性短语等，再使用树形结构把句子表示出来，最后采用自顶向下剖析法和CYK方法等经典的规则算法，以及PCFG方法和CRF等经典的统计算法分析句子结构。另外，也有研究基于规则和统计相结合的方法进行句法分析，并解决句法分析中的歧义问题。（1）句法结构分析（syntacticstructureparsing）7.4.1藏文句法分析概述（2）依存关系分析（dependencysyntacticparsing）依存关系分析又称依存句法分析，简称依存分析，其作用为识别句子中词汇与词汇之间的相互依存关系。依存语法理论认为，词与词之间存在主从关系，是一种二元不平等的关系。在句子中，一个词修饰另一个词，则修饰词称为从属词（dependent），被修饰的词语为支配词（head），两者之间的语法结构关系称为依存关系。7.4.1藏文句法分析概述（2）依存关系分析（dependencysyntacticparsing）句子“ཚེ་རིང་ནི་མི་བཟང་ཡིན།”的依存关系如下图所示，图中箭头方向是从依存词指向从属词。将一个句子结构中所有词语的依存关系以有向边的形式进行表示，就会得到依存句法树(dependencyparsetree)。7.4.1藏文句法分析概述（3）深层文法句法分析深层文法句法分析即利用深层文法，例如词汇化树邻接文法、词汇功能文法、组合范畴文法等，对句子进行深层的句法以及语义分析。藏文依存树中，句子被表示为一个有向无环图，其中每个词语都是一个节点，每个节点之间都有指向其他节点的有向边。每个边都表示两个节点之间的依存关系，其中一个节点是依存词，另一个节点是中心词。树是一种用于表示深层藏文句子结构的语法分析方法。7.4.2传统的藏文句法分析2016年，丁海兰从句法结构层面比较详细地总结和归纳了属格助词在名词短语中的结构及功能。该方法首先对藏文属格结构进行了定义和分类，分析了藏文属格结构的功能和语义特征；然后利用包括教材、小说、散文、经书、传记、报刊和论文等体裁，共7.42MB，11篇分类文本，共计词性36202个。传统藏文句法分析方面7.4.2传统的藏文句法分析2016年，华却才让等人为了解决藏文复合句引起的依存句法分析性能下降问题，提出了一种基于判别式的藏文复合句切分标注方法，先根据藏文固有的虚词语法结构和连词特征，将复合句子切分标注为句法分析的基本单元，然后将句法分析之后的各个部分依据主分句关系进行合并，生成复合句的完整分析结果。实验结果表明，该方法降低了藏文复合句依存句法分析的复杂度，句法分析的准确率达到88.72%。传统藏文句法分析方面7.4.2传统的藏文句法分析2019年，多拉等人提出了一种基于RTN（递归转换网络）的藏文句法分析方法。该方法能够有效分析现代藏语的句子结构，并且该藏文句法分析器具有较高的准确率。传统藏文句法分析方面2020年，班玛宝构建了2500句的藏文句法分析语料库，通过对藏文疑问句进行分类和归纳，设计了一种基于句法树的藏文疑问句识别算法。根据藏文疑问句的分类和归纳的结构特征，训练了基于PCFG的藏文疑问句句法分析模型，完成了藏文疑问句句法分析，并开发了基于PCFG的藏文疑问句句法分析系统。7.4.2传统的藏文句法分析传统藏文句法分析方面2021年，索朗拉姆等人研究构建了一套藏文祈使句依存树库，并对其进行了实验验证。在依存树分析的流程上，首先利用已公开的词性标注器进行了分词和词性标注，然后采用MaltParser进行依存句法分析，最后利用Graphviz对依存句法分析结果进行了可视化。7.4.3基于深度学习的藏文句法分析基于深度学习的藏文句法分析研究成果2021年，多杰才让根据藏语依存句法分析方面已有的经验和理论基础上，结合藏语句法特征提出了基于转移+深度学习的藏语依存句法分析模型，通过对标注好的藏语句子序列利用栈和队列原理进行转移，将转移结果融入神经网络模型中。实验结果表明，在测试集和验证集上准确率分别达到了94.59%和86.44%。7.4.3基于深度学习的藏文句法分析基于深度学习的藏文句法分析研究成果2022年，仁青诺布等人提出了一种藏文依存树构建方法。该文首先从互联网上爬取了80000条藏文句子，其次，其中人工筛选具有藏文典型结构和意义的句子进行分词后，用BiLSTM+CRF模型为分好的词进行了词性标注；最后以树库的格式进行标注，标注时根据依存句法树约束公理，以及根据藏文句法结构为本，找出句中能做中心词的词语，再分析中心词与其他词之间的关系。7.4.3基于深度学习的藏文句法分析基于深度学习的藏文句法分析研究成果2022年，仁青诺布等人提出了一种藏文依存树构建方法。该文首先从互联网上爬取了80000条藏文句子，其次，其中人工筛选具有藏文典型结构和意义的句子进行分词后，用BiLSTM+CRF模型为分好的词进行了词性标注；最后以树库的格式进行标注，标注时根据依存句法树约束公理，以及根据藏文句法结构为本，找出句中能做中心词的词语，再分析中心词与其他词之间的关系。7.4.3基于深度学习的藏文句法分析基于深度学习的藏文句法分析研究成果2022年，卓玛扎西等人提出了一种基于组块分割的无监督藏文句法分析方法。该方法先对藏文句子进行组块分割，再将划分后的组块按照组块类型进行句法分析。文章的实验包括：分词、词性标注、组块划分、句法优化和句法树输出。其中，分词和词性标注采用了基于深度双向LSTM的句子分析模型，而组块划分则采用了基于非导向的组块分割方法。句法优化采用了基于上下文的规则模板匹配和启发式搜索相结合的方法，而句法树输出则采用句法广义表的树形结构进行输出。7.4.3基于深度学习的藏文句法分析基于深度学习的藏文句法分析研究成果2023年，李铂钧等人结合藏文的特点，构建了CoNLL-U格式的藏文依存树库，提出了一种基于双向LSTM的依存句法解析器，并采用注意力机制学习转移解析过程中解析器状态的表示，通过捕获更多的信息特征来对解析器的全局状态进行建模。在构建的藏文依存树库上进行实验，将堆栈信息、词性信息、历史转移动作信息作为模型的辅助信息，进行更深层次句法特征信息学习。7.5藏语句子语义分析7.5.1语义角色标注什么是语义角色标注？语义角色标注是指通过自动识别谓词论元并标注其语义角色的自然语言处理技术。该技术作为连接语言与人工智能的桥梁，被广泛应用于问答系统、信息抽取、机器翻译等领域。7.5.1语义角色标注藏文句子语义角色标注研究成果2014年，祁坤钰等人制定了藏文语义角色标注体系，提出了建立高质量的藏语句法树库TTB、语义角色标注库TPB和藏语动词语义框架库TVN等知识库的方案；结合藏文句法结构特征和语言习惯，挖掘藏文句法结构属性，阐明了藏语语义角色标注的理论和原理。该文将依存语法、格语法、论元结构和FrameNet等思想结合起来，建立了一个面向藏语句法、语义分析的语义角色标注体系。7.5.1语义角色标注藏文句子语义角色标注研究成果2018年，珠杰等人按照PropBank标注规范对藏语简单句进行了语义角色标注；依据藏语动词的语义类别，研究了藏文语义角色框架文件建设的可行性；结合藏语动词分析理论和格语法理论，在PropBank标记基础上研究了藏语特殊语义角色标记规范和标记方式。7.5.2语义分析什么是语义分析？语义分析作为NLP的重要分支之一，主要目的是解决人类对文本的真实意图和含义。语义分析更加注重语言中的情感和语境含义，并从中尝试提取正真有价值的信息。7.5.2语义分析藏语语义分析方面的研究成果2019年，多杰卓玛等人以举例分析的方法对“N1+G+N2”型短语的组成成分、句法结构、语义关系等方面进行了解析，发现藏文“Ｎ1＋G+Ｎ2”短语结构的内部组成成分之间具有一定规律可寻，Ｎ1主要从从属、聚集、质料、来源、属性等方面来修饰或限制Ｎ2的，也可以通过Ｎ1和Ｎ2之间的依存关系，探寻出Ｎ1和Ｎ2两个名词的词义搭配及紧密情况，又可以从它们的规律中找出统一的格式和形式创建固定模式。7.5.2语义分析藏语语义分析方面的研究成果2020年，柔特等人提出了一种藏文句义分割方法。在对句子进行分词和标注的基础上，重新组合分词结果，将句子分割为若干个语义块，并采用空洞卷积神经网络模型对语义块进行识别。实验结果表明对藏文句义分割的准确率达到94.68%。且可以与藏文句法树分析、藏文依存句法分析、藏文句子语义角色标注等进行相互转化。7.5.2语义分析藏语语义分析方面的研究成果2023年，班玛宝等人通过详细分析La格的用法及特征，在研制La格浅层语义标记规范的基础上，提出一种端到端的长短时记忆神经网络藏文La格浅层语义分析方法。实验结果表明，该方法在测试集上的藏文La格浅层语义分析准确率达到90.59%。本章小结1.句法概述2.藏文句子边界识别3.藏文句子分类4.藏文句法分析5.藏文句子语义分析谢谢大家！第9章藏语语音处理Contents第9章藏语语音处理藏语语音识别9.1藏语语音合成9.2藏语语音转换9.3总结与展望9.4课程引入模拟信号与数字信号的转换信号的频谱分析在日常生活中，我们接触过哪些语音识别技术？（如手机的语音助手、智能音箱等）这些语音识别技术是如何实现的？对于藏语这种特殊的语言，其语音处理又有哪些特点和技术呢？语音处理技术概述研究和实现语音发声过程语音信号的统计特性语音的自动识别机器合成以及语音感知语音处理数字计算微处理器信号处理器通用计算机数字语音信号处理语音处理技术概述02གྲོགས་པོ་ཆ་ཚང་འཛོམས་པར་དགའ་སྤྲོ་ཆེ།TTSASR人与机器的语音交互机器能够准确识别人类语言，这好比为机器装上了一双灵敏的“人工耳朵”，称之为“语音识别”。机器能够模拟人类发声“开口说话”，这就像给机器装上了一张会说话的“人工嘴巴”，这就是“语音合成”。语音处理技术在人机语音对话系统中的应用场景语音处理技术概述人机交互智能语音助手语音翻译语音识别系统应用领域9.1藏语语音识别9.1.1语音识别技术概述语音识别技术定义语音识别技术，又称自动语音识别（ASR），是让机器“听懂”人类语言，将语音信号转为文本或指令的智能技术。9.1.1语音识别技术概述研究目的与涉及领域目的是实现人机自然语言通信，是模式识别研究领域的一个分支，涉及生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域。9.1.1语音识别技术概述发展历程与国内外概况始于20世纪50年代，国外发展领先，我国近年发展快，紧跟国际水平，研究工作也从实验室逐步走向实用。9.1.1语音识别技术概述藏语语音识别技术的发展最早见于中国社科院鲍怀翘等人建立藏语语音数据库，为藏语语音识别研究奠基。近几年，西北民族大学、西藏大学与中科大讯飞公司开展了藏语语音识别和合成的项目，取得了比较好的成绩。9.1.1语音识别技术概述20世纪50年代当时AT&TBell实验室实现了第一个可识别10个英文数字的语音识别系统——Audry系统。语音识别技术的发展20世纪60年代该时期提出了动态规划和线性预测分析技术，其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题。20世纪70年代LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术基本成熟，特别是提出了矢量量化和隐马尔可夫模型理论。实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。连接词识别的分层构筑技术得到发展9.1.1语音识别技术概述20世纪80年代以后语音识别技术的发展开发出各种连接词语音识别算法研究重点由孤立词的语音识别转为连接词的语音识别词汇量逐渐增多由于很难对自然的连续语音进行分割语音单元间的协同发音现象十分普遍基于模板匹配结构的识别系统不再适用。9.1.1语音识别技术概述20世纪80年代以后语音识别技术的发展基于统计模型（SLM）的识别技术从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在统计模型的框架下寻找令模型参数最大化的词汇作为识别结果。人工神经网络（ANN）模型隐马尔可夫（HMM）模型语音识别9.1.1语音识别技术概述20世纪80年代以后语音识别技术的发展1988年美国CMU大学用VQ/HMM方法实现世界上第一个高性能、非特定人、大词汇量（997词）连续语音识别系统SPHINX。AT&T公司、Bell实验室以L.R.Rabiner为首的科研集团在连接数字识别和语声响应（VoiceResponse）等方面的工作。IBM公司以F.Jelink为首的研究组在语音打字机方面所做的工作（Tangora系统）。美国国防部的高级研究规划局（ARPA）重新制订的新五年计划——DARPA。以HMM为基本框架的统计途径9.1.1语音识别技术概述20世纪90年代后语音识别技术的发展IBM的ViaVoice听写机AT&T的电话系统剑桥大学的HTK系统剑桥大学的OGI系统剑桥大学的DARGON系统Microsoft的Whisper系统模式识别、机器学习方面的新技术也被应用到语音识别中，如支持矢量机（SupportVectorMachine）技术和进化计算（EvolutionaryComputation）技术等。市场实用9.1.1语音识别技术概述语音识别技术的发展我国语音识别研究工作要比先进国家晚一些，但近年来发展很快，一直紧跟国际水平，研究工作也从实验室逐步走向实用。清华大学“863”计划大词汇量语音识别的研究中科院自动化所中科院声学所北京航空航天大学北京邮电大学西部工业大学哈尔滨工业大学复旦大学具有代表性的研究单位9.1.1语音识别技术概述藏语语音识别技术的发展中国社会科学院民族研究所鲍怀翘等人建立《藏语拉萨话语音声学参数数据库》是第一个藏语拉萨话语音声学参数数据库。该数据库是在分析测量了藏语拉萨话733个单音节基础上形成的。全部声学数据分为声母（辅音）、核心元音、鼻音和声调四个数据库，共30项特征。该数据库同时还配置了排序检索、统计分析和绘图功能。01郑玉玲、孙宏开等人在藏语方言15个调查点、3000～5000词规模的语音数据库的基础上，对各方言的词汇语音特征进行了单项统计、综合统计和方言亲属关系的计量描述。02近几年，西北民族大学也开展了藏语语音方面的项目。西藏大学与中科大讯飞公司开展了藏语语音识别和合成的项目，取得了比较好的成绩。039.1.1语音识别技术概述藏语语音分元音和辅音，气流受阻与否决定其类别。藏语发音机制元音与辅音分类气流在口腔或咽头受阻而形成的音叫辅音；气流震动声带，在口腔、咽头不受阻而形成的音叫元音。9.1.1语音识别技术概述藏文将辅音字母和元音字母分开排列，称辅音字母为“父音”（ཕ་ཡིག），元音字母为“子音”（བུ་ཡིག）。藏语发音机制藏文对字母的划分藏文又是一种准确拼写语音的音素拼音文字。从声学角度看，语音中元音都带有乐音，辅音都带有噪音。9.1.1语音识别技术概述藏语有8个发音部位，这8个部位产生的声音在时长、频率和频谱上都各不相同。藏语发音机制藏语发音部位胸部（ཁོག་པ།）、喉部（མགྲིན་པ།）、上颚（རྐན།）、舌（ལྕེ།）、鼻腔（སྣ།）、脑腔（སྤྱི་བོ།）、齿（སོ།）、唇（མཆུ།）。9.1.1语音识别技术概述藏语发音机制藏语自身的发音规则是藏语语音识别研究的基础，助于准确识别语音。发音规则的作用9.1.2语音识别方法的原理及其关键技术深度学习技术的引入，比如DNN、LSTM、Transformer等，显著提高了语音识别的性能，成为当前的研究热点。基于神经网络的技术包括预处理、特征提取、模式匹配等环节，如DTW、HMM等算法，适用于小词汇量和特定人语音识别。基于模式匹配的技术利用统计模型对语音信号进行建模，如HMM、最大似然估计等，适用于大词汇量和非特定人语音识别。基于统计模型的技术9.1.2语音识别方法的原理及其关键技术图9-1语音识别的实现语音识别系统含特征提取、模式匹配和参考模式库三个基本单元。模式识别系统单元按说话方式、依赖程度、词汇量大小，可分多种识别系统。语音识别系统分类9.1.2语音识别方法的原理及其关键技术将输入的语音信号与计算机中存储的语音模板进行匹配，找出最优的匹配结果。系统实现原理图9-2语音识别技术的原理9.1.2语音识别方法的原理及其关键技术实现过程涉及语音信号预处理、特征参数提取、模式匹配算法等关键步骤。系统实现过程图9-2语音识别技术的原理9.1.2语音识别方法的原理及其关键技术语音信号预处理包括语音增强、基音检测、端点检测等，目的是提高语音信号的质量，减少噪声干扰。常用的特征参数有MFCC、LPC等，通过提取语音信号的频谱、时域等特征，为后续的识别提供关键信息。模式匹配算法比如DTW、HMM、CTC等，通过计算输入语音与参考模板之间的相似度，实现语音识别。特征提取语音信号预处理预处理步骤Part05加窗处理减少帧间的不连续性，平滑语音信号的频谱。Part04分帧处理将连续的语音信号划分为多个短暂的帧，每帧包含一定数量的采样点，以便进行逐帧处理。Part03预加重通过一阶高通滤波器提升语音信号的高频部分，使信号的频谱变得平坦，有利于后续的频谱分析。Part02数字化处理对连续的模拟语音信号进行采样和量化，得到数字化的语音信号。Part01语音信号采集通过麦克风等音频设备采集声音波形，并将其转换为电信号。利用小波变换检测基音周期，降低检测复杂度，提高精度。语音信号预处理语音增强语音增强作为识别系统的前端预处理器，其在各种背景噪声中尽可能地提取出纯净语音是语音增强的根本目的。采用基于信号子空间和卡尔曼滤波算法等，提高信号信噪比。人的声道易变形，而且声道特征因人而异，而基音周期的范围又很宽，同一个人在不同情态下发音的基音周期也不同，导致基音检测难度加大。基于小波变换的基音检测端点检测概念与重要性端点检测是找语音起止点，可减少计算，提高系统效率。LPC美尔倒谱特征检测法用LPC美尔倒谱系数作特征参数，判断语音起止点。检测具体过程包括噪声估计、倒谱距离计算，以检测语音端点。藏语语音信号端点的检测特征参数提取提取语音关键信息，是语音识别的关键步骤。特征参数提取作用线性预测系数用于描述频谱包络特性，梅尔频率倒谱系数则结合人耳听觉特性，反映频谱和听觉特性。常用提取方法通过特定公式计算，反映语音动态变化特性。差分倒谱参数计算基于特征提取算法，提取出符合藏文字或词的一组矢量数据，并将矢量数据进行降维，形成线性数据链T，以加快运算速度为目的。藏语语音语料库的建立语音库建立基础用户语音训练库保存用户特有信息，与标准库结合，提高识别率。02标准语音库采集多人语音样本，提取基础数据，作标准样本。01用户实时录入库临时保存录入语音，识别后清空，用于下次录入。03语音库模式匹配算法通过计算两个时间序列之间的最小累积距离，实现不同长度序列之间的匹配。能够处理时序不一致的问题，鲁棒性强但计算复杂度较高。动态时间规整（DTW）引入隐状态和转移概率，描述语音信号的统计特性。HMM能够处理动态特性的语音信号，但需大量训练数据和计算资源。隐马尔可夫模型（HMM）借助神经网络强大能力，在语音识别中效果良好。深度学习算法（DeepLearning）9.1.3基于统计模型的语音识别技术基本原理主要依赖于对语音信号的统计特性进行建模。这些统计特性包括但不限于频谱特征、能量分布、时长信息等。统计模型通过训练过程学习语音信号的统计规律，形成一组模型参数，用于在识别阶段对输入的语音信号进行匹配和分类。9.1.3基于统计模型的语音识别技术统计建模过程主要包括特征提取、模型训练和识别三个阶段。特征提取是从输入的语音信号中提取出对识别有用的特征参数；练阶段使用大量语音数据进行模型参数估计和优化；识别阶段将输入语音信号提取特征后，与模型匹配，选择最优结果。9.1.3基于统计模型的语音识别技术关键技术隐马尔可夫模型（HMM）描述语音信号的动态特性，最大似然估计（MLE）用于模型参数估计，而贝叶斯决策理论则利用贝叶斯公式计算各个类别的后验概率，并选择后验概率最大的类别作为识别结果。9.1.3基于统计模型的语音识别技术相关研究案例语料稀缺、语言学知识缺乏的限制、传统基于HMM模型的声学建模方法存在训练和解码的复杂性问题。采用基于链接时序分类技术的端到端声学建模方法，结合藏语的语言学知识，使用绑定的三音子作为建模单元，避免数据稀疏性问题。在IFLYTEK-TIBET藏语数据库和Swahili语数据库上，与传统方法相比，该方法的识别率分别提高了0.91%和2.93%，解码速度也提高了约50%。9.1.4基于神经网络的语音识别技术神经网络具有强大的非线性建模能力和自学习能力，能够自动学习语音信号的高级特征表示，在语音识别中展现出了卓越的性能。随着人工智能技术的飞速发展，基于神经网络的语音识别技术已成为该领域的研究热点和前沿方向。神经网络技术优势9.1.4基于神经网络的语音识别技术随着深度学习技术的不断发展，各种高效的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等不断涌现，支持复杂神经网络模型的开发和部署，推动了语音识别技术的发展。2011年，微软用深度神经网络（DNN）替代GMM生成HMM观测概率，首次证明深层网络对语音时序特征的建模优势。深度学习应用9.1.4基于神经网络的语音识别技术特征提取可沿用传统方法如MFCC、LPC等，或用CNN等结构从原始信号中学习特征表示，为后续的分类和识别提供有力支持。语音识别本质上是一个序列到序列的映射问题。用RNN等结构处理序列数据，捕捉时序依赖关系。识别与解码通过连接层和分类器将学习到的特征表示映射到对应的文本或命令上。还需要结合语言模型解码，以提高识别的准确性和流畅性。序列建模主要依赖基于深度学习的藏语语音识别研究进展低资源场景下的技术突破针对藏语复杂音节结构、方言多样性和资源受限等特点，采用迁移学习、多任务学习、多模态融合等方法，提高模型的鲁棒性和适应性，推动藏语语音识别技术在噪声适应、跨模态融合和多方言泛化等维度的发展。方言识别研究藏语不同方言（如安多、卫藏、康巴三大方言）的语音特征，构建方言识别模型，提高方言间的语音识别性能。端到端的藏语语音识别在藏语安多方言的应用多维度技术融合，解决低资源语言识别挑战。03在藏语拉萨方言的应用周刚、王松等采用不同模型，取得良好识别效果。02端到端概念与优势端到端模型如LSTM-CTC、Transformer等，摒弃传统多模块系统，直接将原始语音信号映射到文本序列，简化了传统语音识别系统的复杂度，显著提高了识别效率和性能。01端到端的藏语语音识别基于Transformer的语音识别及多任务学习与迁移学习语音识别基于Transformer的模型特点多头注意力计算，并行能力强，长程依赖建模出色。迁移学习应用利用预训练模型，加速小数据集训练，提升效果。多任务学习应用同时优化多任务，提升模型泛化能力与性能。藏语语音识别案例贡保加等提出模型，于昕可等探索多模态识别。课程引入语音识别的概述基于模式匹配等的识别技术通用语音处理技术在面对藏语这类具有独特发音和方言特点的语言时，会面临哪些挑战？需要进行哪些针对性调整？在语音识别让机器“听懂”语言之后，如何让机器“输出”语言？不同方言或语言之间的语音如何互通？9.2藏语语音合成9.2.1语音合成技术概述语音合成定义语音合成，又称文本转语音（TTS），将输入的文本信息转换为可听懂的语音，类似人类嘴巴发声，赋予机器“开口说话”的能力。涉及领域开发高效的TTS系统，不仅需要深厚的语言学和人类语音生成方面的知识，还涉及声学、数字信号处理以及计算机科学等多个学科领域，是一门典型的交叉学科。应用场景广泛应用于智能语音助手、语音播报系统、语音翻译等领域，为人们的生活和工作提供了便利。发展历程语音合成技术的起源可以追溯到18、19世纪，至今已有200多年的发展历史。随着时间的推移和科学技术的革新，语音合成技术的发展经历了机械式合成器、电子式合成器和基于计算机的语音合成三个阶段。9.2.1语音合成技术概述9.2.1语音合成技术概述发展历程基于计算机的语音合成技术根据所采用的不同模型，又可以进一步分为共振峰参数语音合成技术、波形拼接语音合成技术、统计参数语音合成和基于深度学习技术的端到端语音合成，技术不断进步。9.2.1语音合成技术概述9.2.1语音合成技术概述1960共振峰参数语音合成1980波形拼接语音合成1990统计参数语音合成2013基于深度学习的参数语音合成2016端到端语音合成2020非自回归的语音合成在发展历程中，具有实用性的TTS系统始于基于计算机的波形拼接语音合成方法，随后逐渐发展到基于统计参数的语音合成技术，再进一步发展到如今主流的深度学习语音合成方法。9.2.1语音合成技术概述语音合成的整体流程通常包括前端文本分析（TextFrontend）、声学模型（AcousticModel）和

声码器（Vocoder）

三大核心模块。单元选择与波形拼接技术波形拼接合成方法由于合成的语音单元都是来自自然的原始声音，一般不经过更多的语音处理过程，因此它的优势在于保持了高质量的原始声音，合成出来的音质比较好，有着强大的生命力。单元选择与波形拼接技术单元挑选和波形拼接的方法由于其合成质量取决于原始音库的规模和质量，录制成本高，占用磁盘空间大，在嵌入式设备上很难使用。合成系统受挑选代价（也叫目标代价）和拼接代价计算（也叫连接代价）方法等限制，最后合成的语音并没有达到很好的效果，且无法灵活地改变声音的特性，在应用上存在一定的局限性。基于统计参数的语音合成技术基于统计参数的语音合成技术基于深度学习的端到端语音合成技术端到端（End-to-End，E2E）模型通常指对输入数据不做任何语言层面的预处理直接作为模型的输入（如字符、音素等序列），通过深度学习模型自动学习文本和语音之间的对齐后系统直接输出最终的音频波形，使整个语音合成流程得到极大简化，降低了对语言学知识的要求，并且具有更好的语种扩展性。基于端到端的语音合成模型基本流程完全端到端的语音合成流程基于深度学习的端到端语音合成技术端到端模型语音合成的关键技术声学建模涉及音素和发音建模、声音合成，将字符转为声学特征与语音波形。02语音质量优化采用去噪、增强及后处理技术，提高语音质量与自然度。04语音生成通过波形合成或神经网络合成，把声学信息转化为语音信号输出。03语音个性化借助音色建模与风格迁移，生成特定音色与风格的语音。0501文本分析含文本预处理与韵律建模，确保语法正确、韵律自然，提升可懂度。藏语语音合成的关键技术包括分词、规范化、字音转换、同形异音词消歧等，为语音合成提供准确的文本输入。文本分析藏语语音合成的关键技术构建声学模型，预测语音的声学参数，如基频、共振峰等，生成自然的语音波形。声学建模藏语语音合成的关键技术通过声码器将声学参数转换为语音波形，实现最终的语音输出。语音生成语音合成常用的效果指标MOS值测试由业内专家对合成音频打分，1-5分，平均得分评判合成效果。01ABX测评对比相同文本、音色下不同TTS系统合成效果，选更适配场景的。02效果指标藏语语音合成的研究进展藏语语音语料库的建立构建了多个藏语语音语料库，如拉萨话语音库、安多藏语语料库等，为语音合成提供了丰富的数据支持。01早期数据库鲍怀翘等人建立“藏语拉萨话语音声学参数数据库”，含多特征数据。藏语语音合成的研究进展藏语语音语料库的建立02方言数据库2006年和2009年，西北民族大学的李永宏等人分别建立了“安多藏语语音合成语料库”和“基于半音节的藏语连续语音语料库”，语料的设计考虑了音段和韵律，并进行了声韵母分离等处理。2015年，韦向峰等人公开了我国少数民族语言的言语数据集136MB近800句，包括内蒙古、藏语和维吾尔语；2019年，韦向峰等人在“中国少数民族地区蒙藏维言语录音2015数据集”的语音数据基础上，得到一个句子语音的多个语音片段文件，其中藏语语音片段666个。2022年，仁曾卓玛等人以喜马拉雅FM听音软件，内容包含新闻、法律知识、生活常识、小故事等构建数据集，提供10多小时约8.02GB的音频及对应的文本数据，共4684条句子。藏语语音合成的研究进展藏语语音语料库的建立03情感语音数据库2023年彭毛扎西等人在分析汉、英等语言语音情感类型划分方案及数据库基础上，提出一种藏语情感语音数据库构建方案，包括藏语语音情感分类、情感语音采集、情感语音标注以及有效性分析等，并建立面向藏语语音情感分析的情感类型集(TESCS-9)，用录音法和剪辑法采集2786句藏语情感语音，并对其进行标注，利用改进的模糊综合评价法评估情感语音得到含2745句藏语情感语音数据库(TESDB-2745)。02发音规则分析如拉巴顿珠对同形异音词的频率统计与构词形式研究、尼玛对语音结构与同音字发音规律的解析，聚焦藏语语音特征的系统性建模。藏语语音合成的研究进展藏语文本分析研究者们针对不同方面进行了深入探索，这些研究方向共同构建了藏语语音合成的文本分析框架，为语音合成的自然度与准确性奠定了技术基础。01基础文本处理‌高璐等人提出的分词与规范化方案、索南扎西本对格助词兼类问题的形式化描述，和庞哨苧基于统计词典库的分词算法，旨在解决藏语文本的切分与标准化问题。04特定语言现象处理如贡保加、拉巴顿珠分别提出的藏语文本规范化方法、祖漪清对连读变调及SE单元的探索，针对藏语特有的语法和韵律现象进行优化。藏语语音合成的研究进展藏语文本分析03标注与语料库构建孔新杰通过五层标注格式获取上下文信息，索南扎西本建立语音语料库，为语音合成提供结构化数据支撑。05音素转写模块拉巴顿珠等人通过拉丁字母转写规则实现现代藏语文本的音素转换。藏语语音合成的研究进展基于规则的藏语语音合成藏语语音合成技术早期以规则驱动方法为核心，其技术框架涵盖文本分析、基元选择、韵律建模等关键环节。通过分词规则与基元定义，实现从藏语文本到语音的映射。文本分析与基元选择构建上下文相关与声调控制规则，生成自然韵律的藏语语音。韵律规则建模采用SAMPA-T标注实现藏文到音标的自动化转换‌；制定藏文拉丁化算法，统一语料标注格式‌。标注与转换体系藏语语音合成的研究进展基于规则的藏语语音合成2005年，才智杰的《藏语文语转换系统的开发研究给出了藏语语音合成技术中文语转换(Text-To-Speech)系统的设计方法和系统模块。2011年，刘博等人提出了一种藏语的SAMPA标注的设计方案SAMPA-T，以藏语拉萨话为例列出了它们的辅音和元音对应的国际音标与SAMPA-T标注，并实现了面向SAMPA-T的藏语字音转换。2015年，才让卓玛通过分析藏语言文字的属性特征，设计了藏语语音合成系统模型，提出以构件、组合构件、字、词及句单元相融合的藏语语音合成方法。同时，给出语音合成的单元选择策略与算法。2017年，卓玛立足于藏语言文字本体，从语言学和语音学角度研究藏文的文本特征和藏语韵律特征，并基于语料库语音合成技术，设计实现了一个实用的基于混合基元的藏语语音合成系统。

藏语语音合成的研究进展基于统计的藏语语音合成藏语语音合成的统计方法以参数建模和语料驱动为核心，通过数据拟合实现语音生成。统计参数语音合成（SPSS）框架‌‌HMM模型‌：针对藏语拉萨方言，基于隐马尔可夫模型（HMM）构建统计参数合成系统，通过上下文相关的音素建模生成时长与基频参数‌。‌前端文本处理‌：结合藏语拼写规则（如复辅音、元音符号组合）设计音素转换规则，并采用威利转写方案统一语料标注格式，提升统计模型的输入一致性‌。藏语语音合成的研究进展基于统计的藏语语音合成语料库驱动的统计建模利用语料库数据，为藏语语音合成提供统计模型支持。韵律参数生成‌决策树聚类‌：利用上下文属性（音素类型、音节位置）构建问题集，通过决策树聚类生成藏语声调与连读变调的统计规则库‌。‌动态基频建模‌：针对藏语声域对立特征（高调域/低调域），设计基于统计的基频轨迹生成算法，优化语调自然度‌。藏语语音合成的研究进展基于统计的藏语语音合成21世纪以来，藏语语音合成研究逐步形成了以隐马尔可夫模型（HMM）为核心的技术体系，并围绕语言学特性持续深化。早期研究将HMM应用于藏语重音预测，奠定统计模型基础。随着技术进步，学者们针对藏语特点展开多维创新。Part04张金溪通过构建拉萨话语料库，验证三音素模型在自动切分中的优越性，并完成可训练合成系统的工程实现。Part03周雁系统整合前端文本处理与后端声学建模，形成完整解决方案。Part02徐世鹏引入DAEM算法优化时间标注流程，并建立语音质量评测体系。Part01王海燕团队基于汉藏语音相似性构建双语混合模型，开创跨语言自适应训练方法。藏语语音合成的研究进展基于深度学习的藏语语音合成深度学习技术为藏语语音合成提供了新的技术范式，显著提升了语音自然度与跨方言适应性。采用Seq2Seq模型，直接实现藏语文本到声学参数的映射。端到端模型架构构建音节库、设计音素嵌入，减少误差，提升声调捕捉能力。前端文本处理优化结合WaveNet与HiFi-GAN、通过迁移学习与多方言联合训练提升效果。后端声学建模与声码器藏语语音合成的研究进展基于深度学习的藏语语音合成04高效架构创新‌构建端到端模型跳过传统声学特征提取，采用非自回归网络（NAR）和Transformer优化长时依赖建模，兼顾合成质量与实时性。01神经网络建模引入Seq2Seq框架与注意力机制，结合WaveNet声码器增强频谱重建，显著提升语音自然度和情感表达。03通过藏文分词、构件转写及语义分析，提升音素对齐精度与合成系统领域适应性。前端文本处理优化‌02低资源语音转换针对藏语语料稀缺，采用DNN-GAN混合模型，实现非平行语料下的跨语言特征迁移与风格适配。9.3藏语语音转换9.3.1语音转换概述语音转换的定义实现不同语言之间的语音转换，如汉藏跨语言转换，解决了不同语言之间的沟通障碍。跨语言转换语音到语音转换（Speech-to-SpeechTranslation,S2ST）指将源语言语音信号转换为目标语言语音信号的技术过程，包括跨语言转换、跨说话者转换、语音风格迁移等。在保持语义不变的情况下，将一种风格的语音转换为另一种风格，如情感迁移、说话人转换等。语音风格迁移9.3.1语音转换概述技术框架01传统级联系统A[源语音]-->B(ASR识别)-->C(机器翻译)-->D(TTS合成)-->E[目标语音]通过语音识别、机器翻译、语音合成等模块实现语音转换，但存在误差累积、无法保留副语言信息等问题。02端到端深度学习框架直接波形转换：使用WaveNet、WaveGlow等生成模型，可以避免频谱不连续问题，但需要大量平行语料。联合建模方法：采用编码器-解码器架构，如Wave2Vec、HiFi-GAN等，直接将源语音映射到目标语音，提高了转换的自然度和准确性。藏语语音转换的研究进展探讨和研究研究藏语不同方言之间的语音转换，构建方言转换模型，提高方言间的语音转换性能。方言转换构建汉藏双语语料库，研究汉藏语音识别、机器翻译等技术，实现了汉藏跨语言转换。汉藏跨语言转换研究语音增强、降噪、口吃修正等技术，提高语音的质量和可懂度。语音增强与修复从早期的实验语音学分析到基于深度学习的转换方法，再到汉藏跨语言转换技术的研究，以及跨语言转换技术的进一步发展。藏语语音转换的研究进展研究的案例2018年，西北师范大学郭颖将藏语的安多方言和卫藏方言作为研究藏语方言之间语音转换的研究对象，分别建立了藏语安多方言和卫藏方言平行的语音语料库，并对安多方言和卫藏方言进行了实验语音学分析，在实验语音学分析的基础上建立了安多方言到卫藏方言语音转换的转换模型，通过STRAIGHT算法完成藏语安多方言到卫藏方言语音转换的研究。该方法使用五度字调模型实现的藏语语音转换，修改基频曲线。图9-12方言转换流程图藏语语音转换的研究进展研究的案例2020年，邢晓天利用深度学习方法，使用深度神经网络分别在平行语料和非平行语料情况下实现藏语的安多方言到卫藏方言语音转换。主要分析两种方言的差异性，分别建立平行语料库和非平行语料库；利用平行语料方法实现安多方言到卫藏方言的语音转换时，在训练阶段，提取了两种方言语音语料的声学特征参数，利用DNN训练了转换模型。在转换阶段，输入安多方言语音的声学特征参数，经过转换模型可得到转换后的卫藏方言语音的声学特征参数，最后经过声码器合成卫藏方言语音。平行语料下安多方言到卫藏方言的语音转换框图藏语语音转换的研究进展研究的案例利用非平行语料方法实现安多方言到卫藏方言的语音转换时，根据两种方言的发音差异，设计了两种方言的发音映射表。根据发音映射表，设计了识别阶段的发音字典和合成阶段的上下文相关标注，然后利用DNN作为安多方言语音识别和卫藏方言语音合成的网络模型。如右图所示。实验结果表明，非平行语料方法比平行语料方法转换后的卫藏方言的语音质量更好。非平行语料下安多方言到卫藏方言语音转换系统的基本框架藏语语音转换的研究进展研究的案例2023年，张敏针对语音到文本的汉藏跨语言转换着重研究了藏语语音识别技术和汉藏机器翻译技术，旨在提高汉藏跨语言转换的整体性能。建立了藏语的识别语料库以及汉藏双语平行语料库。根据藏语的语言学知识，以声韵母为单位来构建识别语料库并建立了发音词典。2024年，孔振兴跨语言转换技术可以实现不同语言之间相互转换，旨在解决不同语言之间沟通障碍问题。建立了机器翻译模块所需的汉藏平行语料库30000句汉藏平行语料。建立了卫藏方言的藏语语音识别语料库，以声韵母为建模单元，识别语料库包含了18400句藏语，整理了20000句卫藏方言的语音合成语料库。构建基于DFSMN-SAN-CTC的藏语语音识别模型。9.4藏语语音处理的挑战与未来主要成果藏语语音处理在语音识别、语音合成、语音转换等方面取得了显著成果，为藏语信息处理和语言保护提供了有力支持。语音识别成果基于多种模型的藏语语音识别技术取得进展，如基于链接时序分类技术的声学建模方法识别率提升。语音合成成果从规则到深度学习的语音合成技术不断发展，如端到端模型在卫藏方言和安多方言语音合成表现出色。语音转换成果实现藏语方言间及汉藏跨语言语音转换，如安多方言到卫藏方言转换及汉藏跨语言转换。方言多样性藏语存在多种方言，不同方言之间的语音特征差异较大，增加处理难度，影响技术通用性。语料库稀缺藏语语料库资源相对不足，尤其是高质量的标注语料，限制了模型的训练和优化，难以提升系统性能。技术适应性问题现有的语音处理技术多基于汉语或英语等语言开发，直接应用于藏语时存在适配性问题，部分通用语音处理技术在藏语中需调整，以适应其独特语言结构。面临的挑战藏语语音处理在语音识别、语音合成、语音转换等方面取得了显著成果，为藏语信息处理和语言保护提供了有力支持。未来发展方向进一步改进深度学习模型，提升藏语语音处理的准确性与效率。结合语音、文本、图像等多种模态信息，提高语音识别和合成的准确性和自然度。多模态融合加大语料库建设力度，丰富语料库资源，涵盖更多方言、场景，为模型训练提供支撑。研究低资源条件下的语音处理技术，充分利用有限的语料进行模型训练和优化。低资源技术突破提高技术在实际场景中的性能，如增强语音转换实时性与稳定性。探索藏语与其他语言之间的语音转换技术，促进不同语言之间的交流与融合。跨语言应用拓宽应用前景藏语教育领域助力藏语教学，如开发语音学习软件，提升学习效率与效果。文化传承方面通过语音记录、合成等，保护和传承藏语文化，如古籍语音化。人机交互场景实现藏语人机自然交互，如藏语智能助手，提升便捷性。深入研究意义推动语音技术发展藏语语音处理研究为通用语音技术提供新思路，促进其发展。01保护藏语言文化有助于保护和发展藏语言文化，增强文化多样性。02研究意义本章小结1.藏语语音识别2.藏语语音合成3.藏语语音转换4.藏语语音处理的挑战与未来谢谢大家！第10章

信息抽取Contents第10章

信息抽取藏文命名实体识别10.2信息抽取概述10.1藏文关系抽取10.3藏文事件抽取10.4课程引入（1）语音识别概述（2）语音识别技术（3）语音合成概述（4）语音合成方法10.1信息抽取概述10.1信息抽取概述什么是信息抽取？信息抽取（InformationExtraction，IE）是自然语言处理的核心任务之一，旨在从非结构化或半结构化文本中提取结构化数据，包括实体、关系、事件等要素。其技术范畴涵盖命名实体识别（NER）、关系抽取（RE）、事件抽取（EE）等子任务，并依赖语言学规则、统计模型与深度学习技术‌。10.1.1信息抽取概述通过信息抽取技术，可以更有效地从大量的藏文文本中提取关键信息，帮助研究人员更好地理解和传承藏族文化，而且藏文信息抽取有助于建立知识库，整理和归纳获得的信息，使得相关知识更易于管理和检索。0102信息提取技术中将文本、Web文档、多媒体等信息作为输入，根据某些特定的领域特征，提取结构化的数据或根据某种模板提取实体和实体之间的各种关系，并通过结构化的数据存储和管理数据。为什么要做信息抽取？10.1.1信息抽取概述根据各种不同的信息抽取原理和方法，大致将信息抽取方式分为五类：基于自然语言处理方式的信息提取包装器处理归纳方式的信息提取基于Ontology方式的信息提取基于HTML结构的信息提取基于Web查询的信息提取10.1.2信息抽取发展历史信息抽取技术研究始于上世纪60年代中期，历经60多年的发展取得了很大的成果。按照信息抽取技术，可以把信息抽取历史划分为基于规则、基于统计机器学习、基于深度学习的端到端技术和基于预训练模型四个阶段。10.1.2信息抽取发展历史基于规则和字典的信息抽取方法采用语言学家依据数据集特征构建的特定规则模板，或词典来实现的。规则包括关键词、位置词、方位词、中心词、指示词、统计信息、标点符号等。词典是由特征词构成的词典和外部词典共同组成。制定好规则和词典后，通常使用匹配的方式对文本进行处理以实现命名实体识别。（1）基于规则的信息抽取（1980-1990年）‌10.1.2信息抽取发展历史（2）基于统计的信息抽取方法（2000-2010年代）当时，人们把命名实体识别当作序列标注问题来进行可处理的，与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与之前的预测标签相关，即预测标签序列之间具有强相互依赖关系的。当时采用的统计方法主要为:隐马尔可夫、最大熵、支持向量机和条件随机等。10.1.2信息抽取发展历史（3）基于传统深度学习的信息抽取方法（2010-2020年代）该阶段，人们开始利用深度学习模型识别命名实体，深度学习模型主要有LSTM－CNNs架构，BiLSTM－CNNs－CＲF体系结构，LM－LSTM－CＲF的任务感知型神经语言模型。部分学者将辅助信息和深度学习方法混合后进行命名实体识别。在基于神经网络的结构中加入注意力机制、图神经网络、迁移学习、远监督学习等热门研究技术也成为当时的一种主流研究方向。10.1.2信息抽取发展历史（4）预训练语言模型的信息抽取方法（2020年代至今）基于Transformer的预训练模型（如BERT、GPT-3）通过自注意力机制实现上下文感知的特征表示，在少样本关系抽取任务中达到SOTA性能‌。‌大模型多任务统一框架‌基于参数共享的联合抽取模型，实现了实体、关系、事件的一体化提取‌。10.1.3信息抽取任务信息抽取是从非结构化或半结构化的文本中提取结构化数据的过程，其核心任务包括以下内容：识别文本中预定义类别的实体，包括人名、地名、组织机构名、日期、时间、货币数值等，并将其分类至特定类别（如“人物”“地点”“时间”等）。‌例如：在句子“TomCruise在迪拜拍摄了《碟中谍》”中，识别“TomCruise”（人名）、“迪拜”（地点）和《碟中谍》（作品名）‌。（1）命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）10.1.3信息抽取任务（2）关系抽取（RelationExtraction,RE）‌从文本中识别实体之间的语义关系，形成结构化三元组（实体1-关系-实体2）。‌例如：在句子“苹果公司由史蒂夫·乔布斯创立”中，抽取出关系三元组（苹果公司-创始人-史蒂夫·乔布斯）‌。10.1.3信息抽取任务（3）事件抽取（EventExtraction,EE）‌‌识别文本中描述的事件及其组成要素，包括事件类型、触发词、参与实体（主体、客体、时间、地点等）。‌例如‌：在新闻“特斯拉宣布上海工厂投产”中，抽取事件类型为“投产”，主体为“特斯拉”，地点为“上海工厂”‌。10.1.3信息抽取任务（4）实体链指（EntityLinking,EL）‌‌将文本中提及的实体链接到知识库中的唯一标识符，解决同一实体的不同表述问题。‌例如：将“北航”链接至知识库中的“北京航空航天大学”‌。10.1.3信息抽取任务（5）属性抽取（AttributeExtraction）‌‌从文本中提取实体的属性或特征，如人物的职业、产品的价格、事件的持续时间等‌。‌例如‌：在“华为Mate60售价6999元”中，抽取“华为Mate60”的属性“价格=6999元”10.2藏文命名实体识别10.2藏文命名实体识别什么是藏文命名实体识别？‌藏文命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是确定藏文文本中人名、地名、机构名和数词等名词短语的过程。命名实体识别是藏文分词、机器翻译、跨语言检索和文档摘要等自然语言处理中的关键技术，也是自然语言处理的基础任务，是完成网络舆情检测和知识图谱构建等任务的前提。10.2藏文命名实体识别1.基于统计的藏文命名实体识别研究成果2013年，华却才让等人提出基于音节特征感知机训练模型的藏文命名实体识别方案。该文重点研究了利用藏文紧缩格识别音节的方法，命名实体内部和边界音节的模型训练特征模板，训练模型以及命名实体分类识别方法。该文中训练集大小为15001句，测试集大小为1016句，最终F值为86.03%。10.2藏文命名实体识别1.基于统计的藏文命名实体识别研究成果2014年，加羊吉等人

通过分析藏文人名的起名规律、人名用词特征、边界信息等特征，提出了最大熵和条件随机场模型相融合的藏文人名识别方法。该方法融合了最大熵和条件随机场两种方法的优势，提高了系统的性能。实验结果表明，该方法可以获取较好的识别效果，在所用的测试集数据上F-测度值到达了93.08%。10.2藏文命名实体识别1.基于统计的藏文命名实体识别研究成果2016年，加羊吉等人又提出了CRF与规则相结合的藏文人名识别方法。2016年，珠杰等人利用条件随机场方法研究藏文人名识别技术，重点探讨藏文人名的内部结构特征、上下文特征、特征选择和数据预处理等内容，并通过实验分析不同特征的有效性。10.2藏文命名实体识别1.基于统计的藏文命名实体识别研究成果2017年，贡保才让等人根据人名的结构和用字(syllable)信息，提出了一种基于朴素贝叶斯的藏文人名性别自动识别方法。构建了含有3463个藏族人名的数据集，其中2449条人名数据为训练语料，1014条人名数据为测试语料。实验表明，男女综合人名的准确率达到了99.31%。2017年，刘飞飞等人提出了无需分词，仅在藏文音节粒度上，基于藏文人名三层特征（内部特征、上下文信息和并列关系特征）和条件随机场的藏文人名识别方法。10.2藏文命名实体识别1.基于统计的藏文命名实体识别研究成果2018年，夏吾吉等人提出了基于混合策略的藏文人称代词指代消解方法，通过对藏文人名、人称代词的形态特征和构词规律的研究，制定了三类消解规则和有效统计特征，采用基于规则、最大熵模型以及规则与最大熵模型相结合的三种方法实现了藏文人称代词的指代消解系统。在包含2306个待消解对的藏文句子集上，分别获得76.02%、86.21%和88.16%的F值。10.2藏文命名实体识别1.基于统计的藏