维吾尔语方言语音识别：多发音字典的构建与提升效果

本文主要探讨了多发音字典在维吾尔语方言语音识别中的应用，针对基于标准语音的识别系统在处理带有发音变异的口语语料时面临的低识别率问题。论文的发表在《清华大学学报(自然科学版)》2011年第51卷第9期，由杨雅婷、马博、王磊和吐尔洪·吾司曼李晓等人合作完成。 研究的核心是提出了一种创新的方法，即在标准维吾尔语发音字典的基础上构建多发音字典。这种方法结合了专家的经验和数据驱动的分析策略。首先，通过对维吾尔语方言口音的发音变异规则进行深入研究，构建了一个发音变异集合，以此为基础生成初始的多发音字典。这个过程涉及到对专家对口音变化规律的理解，以及通过大量数据收集和分析来发现实际使用的变体。 接下来，作者采用了自动数据处理算法和阈值法，进一步优化多发音字典，使其能够从包含方言口音的训练语音数据中自动提炼出更为精确和精简的字典。这种自动化处理手段显著提高了识别系统的效率和准确性，减少了人为干预的需求。 实验结果显示，该方法对于提升维吾尔语方言口音的识别性能具有显著效果，意味着在处理日常口语或非标准发音时，识别系统的性能得到了显著提升。这对于提高维吾尔语的语音识别系统在实际应用中的鲁棒性和适应性至关重要。 关键词包括“语音识别”、“多发音字典”、“发音变异”和“维吾尔语”，这些词汇突出了论文的核心研究内容和目标。该研究的中图分类号为TP391，文献标志码为A，文章编号为1000-0054(2011)09-1303-04，表明这是一篇自然科学领域的学术论文，具有较高的学术价值和实用性。 这篇文章为解决维吾尔语方言语音识别中的挑战提供了有效的解决方案，对于推动语音识别技术在少数民族语言处理中的应用具有重要意义。