大字符集汉字音声码方案与汉语语言模型研究

面向大字符集的汉字音声码方案是一种专门设计用于处理汉字发音和转写的语言模型，它结合了音节编码和形码来高效地表示汉字。汉字采用两个字节的二进制编码，其中前9位是音节序列码（YJC），用来表示最多512个不同的音节，而剩下的7位是形码，可以表示128种同音汉字。如果一个汉字有多于128种读音，就需要通过多个音节序列码来标识。 在该研究中，作者刘秉权关注的是汉语语言模型的研究及其在音字转换（如将汉字转换为语音或拼音）中的应用。计算机科学与技术学院的语言技术研究中心对此进行了深入探讨。研究内容包括： 1. 绪论：阐述研究的目的和意义，介绍计算语言学的基本概念，以及对相关领域过去研究的综述。计算语言学涵盖了基于统计的语言模型，这些模型利用概率分布来表示语言中的句子结构。 2. 统计语言模型：定义为给定所有可能句子的概率分布，可以采用条件概率的形式，如N-gram模型，它通过统计连续n个词的出现频率来预测下一个词。N-gram模型包括一元(n=1)、二元(n=2)、三元(n=3)等不同阶数的模型。 3. 语言模型的应用：在信源-信道模型中，语言模型作为信源，可以预测文本输出（如语言文本）在传输过程中可能产生的声音信号或字符图像。通过最大化条件概率或联合概率，可以找到最有可能的输出。 4. 建模方法：包括极大似然估计和贝叶斯方法，这两种方法被用来估计模型参数，以便更好地拟合语言数据。 5. 评价标准：语言模型的性能评估通常通过熵、交叉熵和复杂度（困惑度）等指标进行，如熵衡量不确定性，交叉熵衡量模型与实际数据的匹配程度，复杂度则反映模型的拟合能力。 6. 参数学习和数据平滑：模型参数的学习分为有指导学习（基于完全数据）和无指导学习（处理不完整数据），使用EM算法进行参数估计。数据平滑技术如Good-Turing估计、回退平滑和线性插值等，有助于处理数据稀疏问题。 7. 当前主流语言模型：除了N-gram模型，还包括决策树模型、指数模型（最大熵模型）、整句模型和文法模型，这些都是根据语言结构和统计规律构建的不同类型的语言模型。 这个研究不仅关注基础的统计语言模型，还强调了在实际应用中如何优化和调整模型，以提高汉字音声转换的准确性和效率。