蘇 麗
(山東外事職業(yè)大學(xué),山東 威海 264504)
藏族是我國(guó)少數(shù)民族之一,藏語(yǔ)是一門(mén)古老的語(yǔ)言,分為安多方言、拉薩方言、康方言。其中,安多方言是保留藏語(yǔ)古面貌較多的方言,有其特殊的語(yǔ)言現(xiàn)象。藏族豐富的古籍著作文化僅次于漢族,漢語(yǔ)和藏語(yǔ)同屬于漢藏語(yǔ)系,如果能夠借助語(yǔ)言技術(shù)分析研究安多方言,可促進(jìn)漢藏語(yǔ)言的交流,對(duì)保護(hù)藏族文化,推動(dòng)藏族科技、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、文化的發(fā)展具有重要意義。
目前,安多方言主要從語(yǔ)言學(xué)進(jìn)行研究,例如,安多語(yǔ)料的設(shè)計(jì);安多方言音調(diào)習(xí)得的研究[2];安多方言農(nóng)區(qū)話(huà)的研究[3];安多尖扎話(huà)的音位的研究[4]等。但是,從工程語(yǔ)言的角度對(duì)藏語(yǔ)安多方言進(jìn)行建模分析的研究比較欠缺。
將目前語(yǔ)音合成的[5-9]發(fā)展技術(shù)運(yùn)用于藏語(yǔ)的合成中,加快藏族的快速發(fā)展。
將文本信息通過(guò)計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)換成自然流暢的語(yǔ)音是語(yǔ)音合成的基本原理。語(yǔ)音合成包括三個(gè)系統(tǒng)模塊,即文本分析、韻律預(yù)測(cè)和語(yǔ)音合成。文本分析是將文本進(jìn)行預(yù)處理、規(guī)范語(yǔ)法信息;韻律預(yù)測(cè)是控制語(yǔ)音的重音、時(shí)長(zhǎng)等信息。HMM語(yǔ)音合成的框架圖如圖1所示。
圖1 HMM 語(yǔ)音合成的框架圖Fig.1 Framework of HMM speech synthesis
基于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的語(yǔ)音合成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,通過(guò)對(duì)藏語(yǔ)安多方言文本進(jìn)行文本分析,得到安多方言文本的單因素(聲韻母)標(biāo)注信息和上下文標(biāo)注信息;在合成階段將單因素標(biāo)注信息、上下文標(biāo)注信息進(jìn)行轉(zhuǎn)換合成輸出語(yǔ)音。單因素標(biāo)注是提取藏語(yǔ)安多方言的聲韻母信息;上下文標(biāo)注主要標(biāo)注了每個(gè)基元上下文的相關(guān)信息,主要指其位置信息。我們的研究思路是:通過(guò)對(duì)藏語(yǔ)安多方言文本的字丁分解和拉丁轉(zhuǎn)型[10]的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)其聲韻母的分離(如圖2所示),從而獲得藏語(yǔ)安多方言文本的聲韻母信息;再通過(guò)藏語(yǔ)安多方言書(shū)寫(xiě)的特殊分隔符,得到詞、短語(yǔ)、句子的分割信息;最后通過(guò)設(shè)計(jì)標(biāo)注信息算法生成標(biāo)注信息,提供語(yǔ)音合成的必要參數(shù)。如圖3所示,此過(guò)程主要包括訓(xùn)練和合成兩個(gè)階段[11-17]。
圖2 SAMP A-ADT轉(zhuǎn)換流程圖Fig.2 Flow chart of SAMPA-ADT conversion
圖3 基于HMM的統(tǒng)計(jì)參數(shù)語(yǔ)音合成原理圖Fig.3 Schematic diagram of statistical parameter speech synthesis based on HMM
國(guó)際通用的機(jī)讀音標(biāo) SAMPA(Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet),可表示音標(biāo)所有符號(hào),藏語(yǔ)和漢語(yǔ)屬于漢藏語(yǔ)系,根據(jù)漢語(yǔ)音標(biāo),標(biāo)注安多方言音標(biāo)。
根據(jù)漢語(yǔ)國(guó)際音標(biāo) SAMPA-SC[18](Speech Assessment Methods Phonetic Alphabet for standard-Chinese),設(shè)計(jì)安多出音標(biāo) SAMPA-ADT(Ando dialect Tibetan)漢語(yǔ)和藏語(yǔ)中部分語(yǔ)法相同[19]。音標(biāo)一致時(shí)直接轉(zhuǎn)寫(xiě),不一致時(shí)利用鍵盤(pán)上已有的符號(hào),設(shè)計(jì)安多方言的SAMPA-ADT進(jìn)行標(biāo)記。其流程圖如4所示。
圖4 SAMP A轉(zhuǎn)寫(xiě)規(guī)則Fig.4 The rules of SAMPA's transliteration
2.1.1 聲母的SAMPA-ADT設(shè)計(jì)
藏語(yǔ)安多方言中,聲母有55個(gè),包括27個(gè)單輔音與28個(gè)復(fù)輔音,其中有19個(gè)單輔音與漢語(yǔ)音標(biāo)相同,有7個(gè)單輔音與28個(gè)復(fù)輔音與漢語(yǔ)國(guó)際音標(biāo)不同。
聲母SAMPA-ADT的設(shè)計(jì)如下:(1)漢語(yǔ)國(guó)際音標(biāo)可直接用ASCII字符表示。安多方言聲母的SAMPA-ADT機(jī)讀音標(biāo)與漢語(yǔ)國(guó)際音標(biāo)一致的可直接進(jìn)行表示,輔音聲母 b、x、g、z、d、dz在SAMPA-ADT中與國(guó)際音標(biāo)字母相同,其對(duì)應(yīng)的機(jī)讀音標(biāo) SAMPA-ADT 分別標(biāo)記為/b/、/x/、/g/、/z/、/d/、/dz/;(2)其他藏語(yǔ)安多方言音標(biāo),在漢語(yǔ)國(guó)際音標(biāo)的基礎(chǔ)上用鍵盤(pán)上其它符號(hào)表示與其關(guān)聯(lián)的 SAMPA-ADT;(3)送氣與不送氣的發(fā)音效果不同,為區(qū)別這一特征,定義了送氣符號(hào)。例如,/sh/所定義的具體機(jī)讀音標(biāo) SAMPA-ADT則標(biāo)記為/s_h/。
2.1.2 韻母SAMPA-ADT的設(shè)計(jì)
安多方言中共有35個(gè)韻母,其中包含6個(gè)單元音韻母/a/、/o/、/i/、/u/、/?/、/e/,3 個(gè)復(fù)元音韻母/ao/、/ai/、/eo/ 以及26個(gè)帶輔音韻尾的韻母。元音中帶韻尾的韻母分別為/e/、/o/、/a/、/?/與韻尾 l、p、?、m、n、r相結(jié)合所形成,而/u/、/i/這兩個(gè)元音與任何韻尾都不能相結(jié)合。
安多方言中除/o/、/a/、/e/、/i/、/u/這 5 個(gè)可直接輸入,/?/SAMPA-ADT設(shè)計(jì)為“^”我們分兩步設(shè)計(jì)元音和帶輔音韻尾的韻母。安多方言韻母的設(shè)計(jì)方式與拉薩方言的基本一致。
綜上可知,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)人力資本與企業(yè)價(jià)值關(guān)系的研究大多采用單一維度的時(shí)間序列數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù),聚焦于具體的行業(yè)或企業(yè)進(jìn)行分析。由此,本文針對(duì)商業(yè)銀行這一特殊金融服務(wù)行業(yè),采用包含時(shí)間序列與截面兩個(gè)維度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析。
文本分析模塊是對(duì)輸入的文本信息進(jìn)行處理,使其成為計(jì)算機(jī)可理解的語(yǔ)言,其主要工作是對(duì)文本規(guī)范化處理。分析文本中的詞邊界、句子邊界信息,是將文本或文字中約定俗成的書(shū)寫(xiě)形式,轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)書(shū)寫(xiě)形式,確定其正確讀音。因此,通過(guò)語(yǔ)法規(guī)范知識(shí)庫(kù)對(duì)文本進(jìn)行規(guī)范化處理,可轉(zhuǎn)換成為標(biāo)準(zhǔn)書(shū)寫(xiě)格式,如濾除系統(tǒng)不能識(shí)別的字符,全角轉(zhuǎn)換成半角,檢查字符的規(guī)范性等。
韻律處理主要是對(duì)句子的重音、時(shí)長(zhǎng)、停頓、語(yǔ)調(diào)以及韻律結(jié)構(gòu)的處理。對(duì)語(yǔ)音韻律的時(shí)長(zhǎng)、基頻、普參數(shù)等信息進(jìn)行處理,可確定經(jīng)文本分析后語(yǔ)句的輕重音、停頓以及具體發(fā)音,將每個(gè)特征參數(shù)存儲(chǔ)形成語(yǔ)音庫(kù)。
基于HMM的語(yǔ)音合成系統(tǒng)中,需準(zhǔn)備訓(xùn)練的標(biāo)注文件。文本標(biāo)注是將語(yǔ)言環(huán)境的信息符號(hào)化處理,主要是不同位置音節(jié)的重音、時(shí)長(zhǎng)等語(yǔ)境信息,利用文本分析程序自動(dòng)生成標(biāo)注文件,需對(duì)上下文標(biāo)注格式進(jìn)行設(shè)計(jì)。我們選取安多方言的所有聲韻母為合成基元。設(shè)計(jì)安多方言的上下文標(biāo)注格式。共6層,分別是聲韻母層、音節(jié)層、字層、詞層、短語(yǔ)層和語(yǔ)句層。各層描述分別如下:
聲韻母層:描述當(dāng)前聲韻母、前一聲韻母、后一聲韻母的信息。
音節(jié)層:描述當(dāng)前音節(jié)、前一音節(jié)、后一音節(jié)的信息及音節(jié)的位置。
字層:描述當(dāng)前字、前一字、后一字的信息及字在詞、詞組中的位置。
詞層:當(dāng)前詞、前一詞、后一詞的信息、詞的個(gè)數(shù);當(dāng)前詞組中詞的位置。
短語(yǔ)層:描述當(dāng)前短語(yǔ)、前一短語(yǔ)、后一短語(yǔ)的信息及聲調(diào)信息。
將各層描述的信息用符號(hào)表示,用程序識(shí)別,如表1所示。
標(biāo)注中還涉及停頓和靜音的相關(guān)標(biāo)注。表 2是對(duì)停頓和靜音的表示。
標(biāo)注的文本分析程序,自動(dòng)生成單因素標(biāo)注文件和上下文相關(guān)的標(biāo)注文件。HTS訓(xùn)練合成過(guò)程中,mono.lab(單因素的標(biāo)注文件)及 full.lab(上下文相關(guān)的標(biāo)注文件),與wav(音頻)文件是相對(duì)應(yīng)的。單因素文件是文本語(yǔ)料所包含的所有音素信息,上下文相關(guān)的標(biāo)注文件是各層級(jí)的相關(guān)語(yǔ)境信息。圖5和圖6分別是mono.lab文件和full.lab文件的部分示例。
表1 上下文的相關(guān)標(biāo)注格式Tab.1 Context-r elated annotation formats
表2 停頓和靜音符號(hào)表Tab.2 Symbol table of pause and mute
圖5 m ono.lab(單音素標(biāo)注文件)部分示例Fig.5 Some examples of mono.lab(monophone labeling file)
圖6 full.lab(上下文相關(guān)的標(biāo)注文件)部分示例Fig.6 Some examples of full.lab(context-related annotation labeling file)
由圖5可得,單因素的標(biāo)注文件中,記錄了每句中的聲韻母信息,其中sil為靜音段,pau為句中停頓。圖6得出fuii.lab文件中記錄了音節(jié)、詞、短語(yǔ)句子上下文相關(guān)信息。
我們采用合成語(yǔ)音的 MOS(Mean Opinion Score)評(píng)估法對(duì)合成安多方言的自然度進(jìn)行了測(cè)評(píng),利用 DMOS(Degradation Mean Opinion Score)評(píng)估法對(duì)合成安多方言的的相似度進(jìn)行測(cè)評(píng)。測(cè)評(píng)者對(duì)每個(gè)語(yǔ)句的語(yǔ)音質(zhì)量按5分制打分,其評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)及測(cè)評(píng)結(jié)果分別如表3及圖7、圖8所示。
圖7為MOS評(píng)分的測(cè)評(píng)結(jié)果中,隨著訓(xùn)練語(yǔ)句的增加得分都明顯提高。30句 MOS得分 1.8分,100句MOS得分3.2分,300句是3.8分,500句是 3.9分,對(duì)比可知自然度明顯提升,總的來(lái)說(shuō)合成的語(yǔ)音自然度較高。由實(shí)驗(yàn)可以說(shuō)明隨著訓(xùn)練語(yǔ)句的增加,合成效果越來(lái)越好。
表3 MOS測(cè)評(píng)等級(jí)Tab.3 MOS evaluation level
圖7 MOS評(píng)測(cè)等級(jí)Fig.7 MOS evaluation level
圖8 DMOS評(píng)測(cè)等級(jí)Fig.8 DMOS evaluation level
從圖8中DMOS評(píng)測(cè)結(jié)果可以看出,訓(xùn)練語(yǔ)句為30句得分是2.3分,100句時(shí)得分3.4分,300句評(píng)分4.1稍微比500評(píng)分4.0高一些。我們可以得到結(jié)論,隨著訓(xùn)練語(yǔ)句的增加,語(yǔ)音的相似度增加,語(yǔ)音合成效果優(yōu)良。
本文總結(jié)了藏語(yǔ)安多方言的聲韻母特性,設(shè)計(jì)了安多方言的機(jī)讀音標(biāo)(SAMPA-ADT),設(shè)計(jì)出安多方言文本分析的標(biāo)注文件。進(jìn)一步地,分別采用MOS和DMOS評(píng)估法對(duì)合成語(yǔ)音的自然度和相似度進(jìn)行了測(cè)評(píng),測(cè)評(píng)結(jié)果表明,語(yǔ)音合成效果優(yōu)良。實(shí)現(xiàn)了藏語(yǔ)安多方言文本分析的研究,能夠很好合成藏語(yǔ)安多方言。