分层处理混合口音语音识别：声学与语音层发音变异性研究

"混合口音语音识别中的声学和语音层发音变异性研究" 这篇论文深入探讨了混合口音语音识别中的发音变异性问题，尤其是在中文语音识别系统中的表现。发音变异是导致识别性能下降的关键因素，它可分为完全发音变异和部分发音变异。完全发音变异指的是某些音素完全转化为其他音素，而部分发音变异则是音素的部分特征发生变化。 论文提出了一种分层发音变异模型来应对这个问题。该模型结合了语音层和声学层的建模方法。在语音层，利用多发音字典来模拟完全发音变异，即同一个词可能有多种不同的发音方式。而在声学层，采用上下文无关的Phone Continuous Phone Model (PCPM) 来处理部分发音变异，这种模型能够捕捉到单个音素在不同上下文中可能的细微变化。 通过将这些模型整合到语音识别系统中，实现了对发音变异的分层处理，从而提高了识别的准确性。论文在带方言口音的汉语普通话朗读语音上进行了测试，结果显示，应用多发音字典可以提升音节准确率1.24%，而应用上下文无关PCPM则能进一步提高9.7%的音节准确率。此外，研究还分别使用了重庆、广州、上海三个地区的方言口音进行实验，以分析不同方言口音之间的发音变异特点和关联性。 关键词涉及到的关键概念包括口音语音识别、部分变异、完全变异以及分层发音变异模型。这项工作对于理解和改进口音语音识别系统的性能具有重要意义，尤其在处理跨方言口音的识别任务时，提供了有效的理论支持和技术手段。同时，对于语音信号处理领域，尤其是中文语音识别的研究也提供了有价值的参考。