网络语言项目中的语音技术(4)

网络语言项目中的语音技术

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　　（22）大声读新闻和别的声音材料
　　要求：语音合成
1.3 语言学助手的技术要求
预想中的语言学助手要求四种自动语音处理系统：语音识别，语音合成，自然语言理解和翻译。语音识别是接收用户口语输入，并将输入的内容转化为词序列的部分。因为语音识别不理解用户目的，只是将声音输入转化为文本输入，第二个部分，自然语言理解（NLU）就成为需要。NLU部分理解用户目的，从输入中推导目的行为。语音翻译部分接收源语言中用户给定的输入，将其 翻译为目标语言。词对词的翻译只要求在双语词典中查询，以便将一个单词翻译为另一个单词，而基于短语或句子的翻译必须把握句子的意义，将这种意义翻译为目标语言。这又需要自然语言理解。语音合成或TTS模块是生成语言助手声音输出的部件。
1．4 ELLS环境中语音处理技术的挑战
对于所有的ELLS语音处理部分，我们假定它们是在一个受限领域运行，但应该识别、翻译和合成语音输入，从英语到汉语，从汉语到英语，都进行这些工作，这些英语或汉语是由非母语的语言水平不太好的K－12个"无知"（na?ve，这里的"无知(na?ve)"是指他们之前从来没用过语音驱动的系统）学生讲的。
ELLS系统将由一系列建好的部件组成，用这些来学习第二语言。这个构造反映了语音处理引擎的要求。开始语音技术的聚焦点将在一些简单的给提示的单词或短语上，这些单词或短语被用户重复好多遍。目标可能存在于检测较大的发音问题，帮助提高发音，提供词对词翻或简单短语翻译的帮助，从而学到一些汉字。对于语音处理来说，最大的挑战是双重的，首先是非母语低水平的口语输入的鲁棒性识别，和有发音错误的提示性语音中错误部分的检测；其次，为词和简单短语的翻译提供高质量的语音输出，学生可以从这些词或短语中学习到正确的发音和语调。
这一课程在更复杂的短语和句子结构上对使用者加大了要求。正确的获得过程不再要求有提示的单词和短语，而是更自由的口语和更复杂的句法和语义结构。根据语音处理系统，为了满足语音识别、语音合成、翻译和理解部分的需要，需要一个大词汇表，使系统允许更复杂的输入结构，另外还要求一个更灵活的反馈表。而
且，翻译不仅需要覆盖更复杂的自然的语音输入，还需要处理有语病的句子。
ELL系统用学生要学习的目标语言进行的声音输出，应该有较强的可理解性，并且非常吸引人。输出应该没有任何发音问题，以保证学生能学到第二语言正确的发音和语调。用母语进行的声音输出要求较低，因为学习这对自己的母语已经很精通

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