维吾尔语音库设计：最小合成单元提升效率与可懂度

该研究论文主要探讨了"基于最小合成单元的维吾尔音库设计"，针对维吾尔语语音合成系统的容量优化和自然度提升。维吾尔语作为一种独特的语言，其语音合成面临着特定的挑战，如音节和音素的复杂性。论文作者卡斯木江·卡迪尔、古丽娜尔·艾力和艾斯卡尔·艾木都拉来自新疆大学信息科学与工程学院，他们针对这些问题进行了深入的研究。 首先，他们强调了设计目标：构建一个容量小、可懂度高且自然度较好的波形拼接式维吾尔语语音合成系统。为了实现这一目标，他们结合维吾尔语的语言特性，进行了一系列关键步骤。这包括文本设计，确保合成的内容准确反映维吾尔语的语法和语义结构；录音阶段，收集高质量的维吾尔语语音样本；语音标注，对录制的音频进行精确的标记，以便于后续的处理和分析；以及音库建设，这是整个系统的核心部分。 在这个过程中，他们创新性地将音节作为基础的合成单元来建立音节语音库。这样做可以更好地保持维吾尔语的发音特点和节奏感，因为维吾尔语中的音节组合对于表达清晰度至关重要。然而，考虑到音节可能在实际语音中不完整存在的情况，他们进一步补充了音素语音库，以解决合成过程中可能遇到的缺失音节问题。 实验结果显示，这种以音节和音素为最小合成单元的波形拼接式维吾尔语语音合成系统不仅具有较小的存储需求，而且在可懂度上表现出色。这证明了他们的方法在兼顾效率和自然度方面的有效性。论文的关键术语包括维吾尔语（Uyghur）、语音合成（speech synthesis）、语料库（corpus）和特征提取（feature extraction），这些都是实现语音合成系统的重要技术手段。 总结来说，这篇论文在维吾尔语语音合成领域做出了贡献，通过最小合成单元的设计，不仅提高了系统的效率，还提升了维吾尔语用户的理解和接受度，对于推动少数民族语言的人工智能应用具有重要意义。