稀疏覆盖与共有模式驱动的跨语音音素分割
Cross-utterance phoneme segmentation driven by sparse coverage and common pattern
北京语言大学 语言科学与资源学院, 北京 100083
摘要
现有音素分割方法高度依赖声学模型，忽略了语音数据的内在结构与关联线索。为此，将音素分割任务重新界定为语音覆盖与模式定位问题。利用多条语音分别贡献部分音素，共同构成待分割语音的完整音素集；利用相似性矩阵定位各语音与待分割语音之间共有音素的起止边界。据此提出一种稀疏覆盖约束与共有模式定位的音素分割方法，并利用多源特征融合、持久约束聚类及对角优先遍历等策略，优化其语音表征与边界推理性能。在TIMIT、THCHS-30和汉语方言数据集上的实验表明，所提方法各项指标均优于蒙特利尔强制对齐等六种基于声学模型的方法。其中，在10 ms容差范围内准确率与重叠率分别为90.88%和90.28%，较最优对比方法分别提升4.90和5.93个百分点；偏差中位数与标准差分别为6.54 ms和4.68 ms。此外，核心步骤的计算开销约为35 ms，使分割耗时与语音时长呈线性关系。
基金项目
中国语言资源保护工程专项项目(YB2005B004)
北京语言大学一流学科团队支持计划资助项目(2023YGF11)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0153
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2027年第44卷 第1期
发布历史
[2026-09-08] 优先出版
引用本文
孙林嘉, 王莹琳, 孙骏腾. 稀疏覆盖与共有模式驱动的跨语音音素分割 [J]. 计算机应用研究, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0153. (Sun Linjia, Wang Yinglin, Sun Junteng. Cross-utterance phoneme segmentation driven by sparse coverage and common pattern [J]. Application Research of Computers, 2027, 44 (1). (2026-09-14). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.05.0153. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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