這項(xiàng)由謝里夫理工大學(xué)計(jì)算機(jī)工程系的Mahta Fetrat Qharabagh、Zahra Dehghanian和Hamid R. Rabiee教授團(tuán)隊(duì)完成的研究，發(fā)表于2025年5月19日的arXiv預(yù)印本平臺（arXiv:2505.12973v1）。這項(xiàng)研究著眼于解決語音合成技術(shù)中一個(gè)看似微小卻十分關(guān)鍵的問題：多音字消歧。

多音字是什么？想象一下英語中的"read"這個(gè)詞，它在"I read a book yesterday"（我昨天讀了一本書）和"I will read this book"（我將讀這本書）中的發(fā)音完全不同。前者讀作/r?d/，后者讀作/ri:d/。這種拼寫相同但根據(jù)上下文發(fā)音不同的詞，就是語言學(xué)家所說的"多音字"或"同形異音詞"。

在許多語言中，尤其是資源較少的語言（如波斯語），處理這類多音字一直是個(gè)棘手的問題。目前的挑戰(zhàn)主要集中在兩個(gè)方面：一是構(gòu)建平衡且全面的多音字?jǐn)?shù)據(jù)集費(fèi)時(shí)費(fèi)力且成本高；二是專門的消歧策略往往會引入額外的延遲，使它們不適合屏幕閱讀器等需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的輔助工具。

Qharabagh教授團(tuán)隊(duì)的研究正是針對這兩個(gè)問題提出了解決方案。他們的方法既實(shí)用又具有創(chuàng)新性，就像是在說："有時(shí)候，解決問題的最佳方式不是更復(fù)雜的技術(shù)，而是回歸基礎(chǔ)、注重速度和效率。"

首先，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種半自動化的流程，用于構(gòu)建專注于多音字的數(shù)據(jù)集。想象你在制作一本食譜書，但是專門收集那些容易混淆的菜肴——它們的名字相同但根據(jù)不同地區(qū)的烹飪習(xí)慣，做法和味道完全不同。這就是他們的HomoRich數(shù)據(jù)集，一個(gè)專注于波斯語多音字的豐富數(shù)據(jù)集。

更令人驚訝的是，研究團(tuán)隊(duì)并不滿足于僅僅提升最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。他們提出了一個(gè)觀點(diǎn)轉(zhuǎn)變——利用離線的豐富數(shù)據(jù)來指導(dǎo)開發(fā)快速、基于規(guī)則的方法，這些方法特別適合對延遲敏感的輔助應(yīng)用，如為視障人士服務(wù)的屏幕閱讀器。

為了驗(yàn)證這一理念，他們改進(jìn)了一個(gè)最知名的基于規(guī)則的石墨音素轉(zhuǎn)換系統(tǒng)eSpeak，將其升級為一個(gè)支持多音字識別的快速版本——HomoFast eSpeak。結(jié)果令人振奮：無論是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還是基于規(guī)則的系統(tǒng)，多音字消歧準(zhǔn)確率都提升了大約30%。

想象一下這意味著什么：視障人士使用屏幕閱讀器時(shí)，將能聽到更加自然、準(zhǔn)確的語音合成，而不是因?yàn)槎嘁糇肿R別錯(cuò)誤而產(chǎn)生的怪異發(fā)音。這不僅提高了技術(shù)的可用性，更直接改善了特殊群體的生活質(zhì)量。

讓我們一起深入了解這項(xiàng)研究是如何在不犧牲速度的前提下，解決多音字這一棘手問題的。

一、研究背景與挑戰(zhàn)

石墨音素轉(zhuǎn)換（Grapheme-to-phoneme，簡稱G2P）是什么？簡單來說，就是將書面文字轉(zhuǎn)換為語音符號的過程。這就像是一個(gè)翻譯官，負(fù)責(zé)把你看到的文字轉(zhuǎn)化為語音合成系統(tǒng)能理解的"發(fā)音指南"。

想象你有一個(gè)智能助手，它需要朗讀文字給你聽。當(dāng)它看到"read"這個(gè)詞時(shí)，它需要決定是讀成/r?d/還是/ri:d/。這個(gè)決定過程就是G2P轉(zhuǎn)換的一部分，而多音字消歧則是這個(gè)過程中最具挑戰(zhàn)性的環(huán)節(jié)之一。

在波斯語等許多語言中，這個(gè)問題更為復(fù)雜。為什么呢？因?yàn)樵谶@些語言中，同一個(gè)書寫形式可能對應(yīng)多種不同的發(fā)音，而正確的選擇完全取決于上下文。就像在特定地區(qū)，同一個(gè)手勢可能根據(jù)場合有完全不同的含義一樣。

研究團(tuán)隊(duì)指出，這個(gè)挑戰(zhàn)主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

首先是數(shù)據(jù)稀缺問題。想象你想教一個(gè)外國人如何正確使用多音字，你需要提供足夠多的例句，覆蓋每個(gè)多音字在不同語境下的各種用法。更重要的是，這些例句需要保持平衡——每種發(fā)音都應(yīng)該有足夠多的例子。這樣的數(shù)據(jù)集在資源匱乏的語言中極為罕見，因?yàn)闃?gòu)建它們需要語言專家投入大量時(shí)間進(jìn)行標(biāo)注，成本高昂。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是方法學(xué)上的。目前G2P轉(zhuǎn)換主要有兩種方法：基于規(guī)則的方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型因其靈活性和學(xué)習(xí)能力而越來越受歡迎，但它們通常有一個(gè)致命缺點(diǎn)——推理延遲高。簡單來說，它們思考得太慢了，不適合屏幕閱讀器等需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用。想象一下，如果你的屏幕閱讀器每讀一個(gè)詞都要思考幾秒鐘，使用體驗(yàn)會有多糟糕。

這就引出了研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新思路：與其一味追求復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不如重新審視基于規(guī)則的方法，通過豐富的數(shù)據(jù)來提升它們在多音字處理上的能力，同時(shí)保持其固有的速度優(yōu)勢。

就像是選擇了一條不同尋常的道路：不是用更強(qiáng)大的發(fā)動機(jī)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），而是通過優(yōu)化現(xiàn)有的發(fā)動機(jī)（規(guī)則系統(tǒng)）并提供更好的路線圖（豐富數(shù)據(jù)），使車輛能夠更快、更準(zhǔn)確地到達(dá)目的地。

二、數(shù)據(jù)集構(gòu)建：從稀缺到豐富

構(gòu)建一個(gè)高質(zhì)量的多音字?jǐn)?shù)據(jù)集，就像是要收集一本內(nèi)容豐富、例句平衡的多語言詞典，這通常是一項(xiàng)耗時(shí)且昂貴的工作。Qharabagh教授團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)實(shí)用的解決方案，將這個(gè)過程變得更加高效和經(jīng)濟(jì)。

他們的方法就像是一位聰明的廚師，不是從零開始準(zhǔn)備每一道菜，而是巧妙地組合現(xiàn)有材料，加入一些創(chuàng)新元素，創(chuàng)造出豐富多樣的菜單。具體來說，研究團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程包含以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：

首先，他們從KaamelDict開始，這是Qharabagh在之前的研究中引入的最全面的波斯語G2P字典。想象這個(gè)字典就像是一個(gè)巨大的食材庫，研究團(tuán)隊(duì)需要從中篩選出最適合的"食材"。他們過濾出具有多種有效發(fā)音的單詞，識別潛在的多音字。

接下來，通過人工審核，他們排除了兩類單詞：一是那些有多種普遍接受的發(fā)音但不需要消歧的單詞（就像某些菜可以有不同的做法但本質(zhì)是同一道菜），二是那些包含古老、詩意或很少使用的形式的單詞（就像那些已經(jīng)過時(shí)的食譜）。經(jīng)過這一篩選，他們選出了285個(gè)既全面又實(shí)用的多音字單詞。

構(gòu)建數(shù)據(jù)集的下一個(gè)挑戰(zhàn)是為每個(gè)多音字生成多樣化且平衡的句子，覆蓋不同的使用上下文，確保所有發(fā)音都有同等的代表性。這就像是要確保食譜書中的每種菜式都有足夠多的變體，滿足不同人的口味需求。

為了自動化這一過程，研究團(tuán)隊(duì)嘗試使用大語言模型（LLM）為每種發(fā)音或含義生成句子。然而，他們發(fā)現(xiàn)即使給出明確的指令，生成的結(jié)果也往往偏向主流發(fā)音。這就像是算法總是傾向于推薦最受歡迎的菜譜，而忽略了那些同樣重要但不那么常見的變體。

經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，他們發(fā)現(xiàn)將多音字嵌入到一個(gè)完整的句子中，暗示其預(yù)期含義，可以顯著提高準(zhǔn)確性。基于這一發(fā)現(xiàn)，他們采用了一種混合方法：首先讓大約200名母語使用者為每個(gè)多音字的每種發(fā)音撰寫五個(gè)上下文各異的句子，然后使用這些人工撰寫的例子作為少量樣本提示，指導(dǎo)LLM生成更多的句子。

為了進(jìn)一步增強(qiáng)數(shù)據(jù)集并支持下游的文本轉(zhuǎn)語音和G2P任務(wù)，他們還整合了三個(gè)廣泛使用的波斯語語料庫的句子：ManaTTS、GPTInformal和CommonVoice。這些補(bǔ)充旨在提高整體G2P準(zhǔn)確率，特別是音素錯(cuò)誤率（PER），并用來自不同語域的音素標(biāo)注示例豐富語料庫。

接下來是音素化的挑戰(zhàn)——如何將文本轉(zhuǎn)換為其對應(yīng)的音素序列？研究團(tuán)隊(duì)利用他們之前在LLM驅(qū)動的G2P轉(zhuǎn)換方面的工作，證明LLM可以幫助標(biāo)記石墨與其音素的對應(yīng)關(guān)系。他們使用了幾種技術(shù)來增強(qiáng)LLM在G2P任務(wù)中的表現(xiàn)，包括上下文學(xué)習(xí)、少量樣本示例、來自G2P字典的提示，以及最終的映射步驟，以生成目標(biāo)音素格式。

平衡成本、可用性和質(zhì)量，他們選擇了GPT-4o作為LLM，它在音素錯(cuò)誤率（PER）方面達(dá)到了6.43%，在多音字消歧準(zhǔn)確率方面達(dá)到了64%，優(yōu)于許多現(xiàn)有的波斯語G2P系統(tǒng)。

最終生成的HomoRich數(shù)據(jù)集包含528,891個(gè)帶注釋的波斯語句子，其中包括專注于多音字的數(shù)據(jù)和通用G2P數(shù)據(jù)。這個(gè)數(shù)據(jù)集覆蓋了285個(gè)多音字單詞，每個(gè)多音字與多種發(fā)音相關(guān)聯(lián)：257個(gè)有兩種變體，21個(gè)有三種，7個(gè)有四種。平均而言，每個(gè)多音字在超過1,000個(gè)不同的句子上下文中出現(xiàn)。為了避免對更頻繁的發(fā)音產(chǎn)生偏見，他們?yōu)槊總€(gè)變體維持了平衡的樣本數(shù)量。

這種數(shù)據(jù)構(gòu)建方法就像是一位園丁，不僅僅是隨機(jī)種植，而是精心設(shè)計(jì)一個(gè)花園，確保每種植物都有適當(dāng)?shù)目臻g和資源茁壯成長。通過結(jié)合人工智能和人類專業(yè)知識，研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了一個(gè)豐富、平衡的數(shù)據(jù)集，為解決多音字消歧問題提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

三、模型優(yōu)化與創(chuàng)新

有了豐富的數(shù)據(jù)集，研究團(tuán)隊(duì)接下來面臨的問題是：如何最有效地利用這些數(shù)據(jù)來提升G2P系統(tǒng)的性能，特別是在多音字處理方面？他們的答案是雙管齊下：一方面優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，另一方面增強(qiáng)基于規(guī)則的系統(tǒng)。

### 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：Homo-GE2PE

研究團(tuán)隊(duì)首先將目光投向了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。他們選擇了GE2PE，這是一個(gè)基于T5（Text-to-Text Transfer Transformer）的模型，在近期研究中已被證明在波斯語G2P任務(wù)上表現(xiàn)出色。想象T5就像一位精通多種語言的翻譯專家，能夠?qū)⒁环N"文本"（書面文字）轉(zhuǎn)換為另一種"文本"（音素序列）。

研究團(tuán)隊(duì)通過一個(gè)三階段的過程對GE2PE進(jìn)行了進(jìn)一步微調(diào)：

首先，他們在常規(guī)G2P子集上進(jìn)行初始微調(diào)。這就像是讓翻譯專家先熟悉一般的翻譯任務(wù)，掌握基本的規(guī)則和模式。

然后，進(jìn)入第二階段，他們使用LLM生成的多音字句子進(jìn)行微調(diào)。這相當(dāng)于向翻譯專家提供更多關(guān)于特殊或有歧義表達(dá)的例子，幫助他們理解上下文如何影響翻譯。

最后，在第三階段，他們使用高質(zhì)量的、人工撰寫的多音字句子進(jìn)行最終微調(diào)。這就像是由語言大師提供的最精確的例子，幫助翻譯專家完善他們的技能。

這三個(gè)階段分別使用了5、20和50個(gè)訓(xùn)練周期，學(xué)習(xí)率為5e-4，批量大小為32，整個(gè)訓(xùn)練過程在一臺配備NVIDIA GTX TITAN X顯卡和Intel i7-5820K CPU的機(jī)器上進(jìn)行，總共耗時(shí)約24小時(shí)。

通過這種逐步微調(diào)的方法，他們創(chuàng)建了增強(qiáng)版的模型，命名為Homo-GE2PE，它不僅在一般的G2P轉(zhuǎn)換上表現(xiàn)出色，還特別擅長處理多音字的消歧。

### 基于規(guī)則的系統(tǒng)：HomoFast eSpeak

然而，研究團(tuán)隊(duì)的真正創(chuàng)新在于他們對基于規(guī)則的系統(tǒng)的改進(jìn)。他們指出，盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型強(qiáng)大，但在實(shí)時(shí)應(yīng)用（如屏幕閱讀器）中，基于規(guī)則的系統(tǒng)因其低延遲而具有不可替代的優(yōu)勢。

基于規(guī)則的系統(tǒng)就像是一本詳細(xì)的食譜書，按照預(yù)定的步驟和規(guī)則進(jìn)行操作，可以快速得出結(jié)果。相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型更像是一位思考型廚師，可能會做出更精細(xì)的決策，但需要更多的時(shí)間來考慮和權(quán)衡。

研究團(tuán)隊(duì)的核心洞察是：基于規(guī)則的系統(tǒng)最大的局限在于它們難以消歧多音字，因?yàn)樗鼈內(nèi)狈虿淮嬖谡Z義或上下文理解。為了解決這個(gè)問題，他們提出了一種利用生成的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)G2P系統(tǒng)多音字消歧能力的策略。

這個(gè)策略純粹是統(tǒng)計(jì)性的，不依賴于神經(jīng)模型或嵌入，使其成為提高基于規(guī)則方法的多音字準(zhǔn)確率的完美解決方案，而不會犧牲其關(guān)鍵優(yōu)勢——速度和低延遲。

具體來說，他們的方法首先對數(shù)據(jù)集中的句子進(jìn)行分詞，去除停用詞，然后構(gòu)建一個(gè)數(shù)據(jù)庫，將多音字的不同發(fā)音映射到經(jīng)常與每種發(fā)音一起出現(xiàn)的上下文詞列表。

對于一個(gè)新句子，他們計(jì)算其上下文詞與每種發(fā)音的上下文列表之間的加權(quán)重疊，從而得出相似度分?jǐn)?shù)。為了減輕對較長列表的偏見，他們通過相應(yīng)上下文列表的長度對每個(gè)分?jǐn)?shù)進(jìn)行歸一化。然后選擇歸一化分?jǐn)?shù)最高的發(fā)音作為上下文最適合的發(fā)音。

他們將這種方法應(yīng)用于廣泛使用的eSpeak NG項(xiàng)目，選擇該項(xiàng)目是因?yàn)槠湓诂F(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用中的相關(guān)性。eSpeak NG是一個(gè)緊湊、開源的文本到語音合成器，可在Linux、Windows、Android和其他平臺上使用，支持100多種語言和口音，受益于各種語言社區(qū)的貢獻(xiàn)。值得注意的是，它在開源NVDA屏幕閱讀器中有一個(gè)附加組件，其波斯語G2P模塊被伊朗大部分盲人社區(qū)在屏幕閱讀器中廣泛使用。

他們將增強(qiáng)版本命名為HomoFast eSpeak，如后續(xù)章節(jié)所示，它展示了出色的結(jié)果，表明為基于規(guī)則的TTS系統(tǒng)增強(qiáng)波斯語是一條可行的路徑。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

研究團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新方法取得了怎樣的成果？讓我們來看看實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。

在這項(xiàng)研究之前，用于基準(zhǔn)測試G2P系統(tǒng)多音字準(zhǔn)確率的公開句子級數(shù)據(jù)集幾乎不存在。研究團(tuán)隊(duì)采用了他們之前的LLM驅(qū)動的G2P工作中引入的SentenceBench作為主要基準(zhǔn)。

首先，他們評估了現(xiàn)有G2P工具在SentenceBench基準(zhǔn)上的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，只有兩個(gè)模型在音素錯(cuò)誤率（PER）方面表現(xiàn)良好：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型GE2PE和基于規(guī)則的工具eSpeak。然而，即使是這些模型，在多音字消歧方面的表現(xiàn)也比隨機(jī)選擇差。

為了解決波斯語G2P系統(tǒng)中多音字消歧的挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)利用精心策劃的多音字?jǐn)?shù)據(jù)集增強(qiáng)了神經(jīng)和基于規(guī)則的模型。具體來說，他們對GE2PE模型進(jìn)行了微調(diào)，并提出了一個(gè)統(tǒng)計(jì)消歧模塊集成到eSpeak中，從而產(chǎn)生了兩個(gè)改進(jìn)的變體：Homo-GE2PE和HomoFast eSpeak。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人印象深刻：他們改進(jìn)的GE2PE模型在多音字準(zhǔn)確率方面實(shí)現(xiàn)了29.72%的提升，同時(shí)還降低了音素錯(cuò)誤率（PER）。更值得注意的是，他們的統(tǒng)計(jì)消歧模塊——完全沒有任何神經(jīng)成分或?qū)W習(xí)嵌入——在集成到基于規(guī)則的模型時(shí)，提供了相同水平的多音字準(zhǔn)確率提升，同時(shí)保持了原有的推理速度。這凸顯了高質(zhì)量數(shù)據(jù)的價(jià)值，并顯示即使是簡單的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在強(qiáng)大數(shù)據(jù)集的支持下也能非常有效。

研究團(tuán)隊(duì)還僅使用他們的數(shù)據(jù)集微調(diào)了基礎(chǔ)GE2PE模型（T5），稱為Homo-T5。盡管他們的數(shù)據(jù)集比原始GE2PE研究中使用的500萬樣本合成數(shù)據(jù)集小一個(gè)數(shù)量級，但Homo-T5仍然實(shí)現(xiàn)了具有競爭力的音素錯(cuò)誤率和高多音字準(zhǔn)確率，證明了他們方法的質(zhì)量和實(shí)用性。

另一個(gè)關(guān)鍵因素是推理速度。雖然Homo-GE2PE模型在準(zhǔn)確性方面優(yōu)于HomoFast eSpeak，但它的速度慢了幾個(gè)數(shù)量級，使其不適合屏幕閱讀器等實(shí)時(shí)應(yīng)用。研究顯示，eSpeak和HomoFast eSpeak是最快的模型，后者還受益于新添加的功能，可以在單次運(yùn)行中處理更大的文本段落。

總體而言，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過結(jié)合豐富的數(shù)據(jù)和適當(dāng)?shù)姆椒ǎ梢燥@著提高G2P系統(tǒng)的多音字消歧能力，而不犧牲關(guān)鍵特性如速度和響應(yīng)性。這對于屏幕閱讀器等輔助技術(shù)具有重要意義，使它們能夠提供更自然、更準(zhǔn)確的語音合成，從而提高可用性和用戶體驗(yàn)。

五、研究影響與未來方向

這項(xiàng)研究的影響遠(yuǎn)不止于技術(shù)改進(jìn)，它觸及到了技術(shù)可訪問性和包容性的核心問題。想象一下，對于依賴屏幕閱讀器的視覺障礙用戶來說，聽到自然、流暢且語義準(zhǔn)確的語音是多么重要。每一次多音字被正確解讀，都意味著減少了一次可能的誤解和困惑。

研究團(tuán)隊(duì)的工作表明，有時(shí)候最有效的解決方案并不一定是最復(fù)雜或最前沿的技術(shù)。相反，通過巧妙地結(jié)合高質(zhì)量數(shù)據(jù)和簡單但高效的算法，可以實(shí)現(xiàn)顯著的性能提升，同時(shí)保持實(shí)時(shí)響應(yīng)能力。這種"快速而不花哨"的方法對于資源受限的語言和應(yīng)用場景尤為重要。

然而，研究團(tuán)隊(duì)也指出了一些局限性。他們提到多音字消歧并不是波斯語中唯一的上下文相關(guān)挑戰(zhàn)。另一個(gè)值得注意的挑戰(zhàn)是正確處理Ezafe，這是一個(gè)連接詞的音素，在語法和語義上連接詞語。這是當(dāng)前基于規(guī)則系統(tǒng)的主要弱點(diǎn)。

未來的研究方向可能包括設(shè)計(jì)既快速又具有語言學(xué)意識的基于規(guī)則方法，以解決像Ezafe處理這樣的上下文敏感現(xiàn)象。解決這些挑戰(zhàn)可能會使基于規(guī)則的G2P模型在自然度方面顯著接近神經(jīng)模型，同時(shí)保持對實(shí)際部署至關(guān)重要的速度優(yōu)勢。

最重要的是，這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了開放、高質(zhì)量離線數(shù)據(jù)集的潛力，不僅可以訓(xùn)練神經(jīng)模型，還可以豐富和現(xiàn)代化傳統(tǒng)的基于規(guī)則系統(tǒng)。通過以CC0-1.0許可證發(fā)布所有資源，研究團(tuán)隊(duì)旨在促進(jìn)低資源語言輔助技術(shù)的進(jìn)一步研究和實(shí)際應(yīng)用。

總的來說，這項(xiàng)研究展示了一種平衡技術(shù)進(jìn)步和實(shí)際需求的方法。它提醒我們，有時(shí)候最有效的創(chuàng)新不是開發(fā)全新的復(fù)雜系統(tǒng)，而是明智地結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)和豐富數(shù)據(jù)，創(chuàng)造既先進(jìn)又實(shí)用的解決方案。對于依賴這些技術(shù)的用戶來說，這種平衡可能意味著更好的體驗(yàn)和更高的生活質(zhì)量。