2025年大學《僧伽羅語》專業(yè)題庫——僧伽羅語語音合成器設計考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題3分，共15分）1.僧伽羅語音位2.輔音叢3.共鳴峰合成4.聲學模型5.韻律建模二、簡答題（每題5分，共25分）1.簡述僧伽羅語元音和輔音的主要特點。2.簡述統(tǒng)計參數(shù)合成和共振峰合成的主要區(qū)別。3.為什么僧伽羅語語音合成器在韻律建模方面面臨特殊挑戰(zhàn)？4.在構建僧伽羅語語音合成器時，如何解決語音數(shù)據(jù)稀缺的問題？5.簡述評估語音合成系統(tǒng)性能的常用指標。三、論述題（每題10分，共30分）1.詳細論述輔音叢在僧伽羅語音節(jié)結構中的常見形式及其對語音合成器設計的影響。2.闡述將深度學習技術應用于僧伽羅語音合成中的潛在優(yōu)勢與可能遇到的困難。3.結合僧伽羅語的語言特點，論述一個理想的語音合成器應該具備哪些關鍵功能模塊。四、設計題（20分）假設你需要設計一個能夠輸出基本問候語（如“Sawadaime”、“Ekaalavitha”等）的簡化僧伽羅語語音合成器。請概述你的設計思路，包括：1.你將采用哪種主要的合成技術（概念或統(tǒng)計），并說明理由。2.你認為需要重點處理哪些語音學上的難點？3.簡述語音單元選擇和韻律參數(shù)生成的大致方法。4.你將如何初步評估該合成器生成的語音質(zhì)量？試卷答案一、名詞解釋1.僧伽羅語音位：指能夠區(qū)分詞義的最小語音單位，是構成僧伽羅語語音系統(tǒng)的基本要素。它具有區(qū)別意義的功能，并具有音質(zhì)、發(fā)音部位、發(fā)音方法等特征。一個語音系統(tǒng)通常由一定數(shù)量的元音和輔音組成。**解析思路：*首先回答什么是語音學中的“音位”概念，然后明確指出它是“最小能夠區(qū)分詞義的單位”。最后，結合僧伽羅語，說明其音位系統(tǒng)主要由哪些構成（元音、輔音）。2.輔音叢：指在一個音節(jié)內(nèi)，緊鄰在一起的兩個或兩個以上輔音的組合。在僧伽羅語中，輔音叢出現(xiàn)在詞首或詞中，其排列遵循特定的規(guī)則，如不允許某些輔音相鄰，或需要特定的輔音組合。**解析思路：*定義“輔音叢”的概念（緊鄰的輔音組合）。強調(diào)其出現(xiàn)在音節(jié)內(nèi)，并指出在僧伽羅語中輔音叢是存在的，且有其“排列規(guī)則”或“結構限制”。3.共鳴峰合成：也稱共振峰合成（FormantSynthesis），是一種早期的參數(shù)合成技術。它通過模擬人聲發(fā)聲時聲道形成的共振峰（主要諧波）來合成語音。合成時，需要提取基音頻率和幾個關鍵共振峰頻率及其帶寬作為參數(shù)，然后通過濾波器網(wǎng)絡進行合成。**解析思路：*解釋共振峰合成的定義（模擬聲道共振峰）。說明其工作原理（提取基音、共振峰參數(shù)，通過濾波器合成）。點明這是一種“早期”或“參數(shù)”合成技術。4.聲學模型：在統(tǒng)計語音合成中，聲學模型是核心組件，負責將輸入的文本（音素序列或音節(jié)序列）映射到對應的聲學特征（如MFCC參數(shù)）。它通?；诖罅空Z音數(shù)據(jù)訓練得到，學習音素發(fā)音的統(tǒng)計規(guī)律。常見的聲學模型有HMM（隱馬爾可夫模型）和基于深度學習的模型。**解析思路：*定義聲學模型的作用（文本到聲學特征的映射）。說明其“統(tǒng)計”性質(zhì)和訓練方式（基于大量數(shù)據(jù)，學習統(tǒng)計規(guī)律）。提及常見的模型類型（HMM、深度學習）。5.韻律建模：指在語音合成中，對語音的非音質(zhì)特征（如音高、音強、語速、停頓等）進行建模和控制的過程。韻律信息對于語音的自然度和語感至關重要，是區(qū)分不同說話人、表達情感和句法結構的重要手段。**解析思路：*定義韻律建模（對非音質(zhì)特征的建模）。強調(diào)其重要性（影響自然度、語感、情感、句法）。說明其處理的對象（音高、音強、語速、停頓等）。二、簡答題1.僧伽羅語音母語的主要特點包括：擁有一個相對完整的元音系統(tǒng)，包括前元音、央元音和后元音，部分元音有長短之分。輔音系統(tǒng)豐富，包含多個塞音、鼻音、擦音、邊近音等，其中塞音和擦音有清濁、送氣不送氣對立。輔音可以構成復雜的輔音叢，尤其是在詞首。此外，僧伽羅語有聲調(diào)或語調(diào)現(xiàn)象，影響詞語的意義。**解析思路：*分點概述元音特點（數(shù)量、長短）。概述輔音特點（數(shù)量、對立關系如清濁送氣）。提及輔音叢現(xiàn)象。最后指出韻律特點（聲調(diào)/語調(diào)）。確保涵蓋主要方面。2.統(tǒng)計參數(shù)合成和共振峰合成的區(qū)別主要在于：基本原理和模型復雜度。共振峰合成是早期的參數(shù)合成，基于物理模型，模擬聲道共鳴，參數(shù)較少，模型簡單，生成的語音有時不夠自然，對音變處理能力有限。統(tǒng)計參數(shù)合成基于大規(guī)模語音數(shù)據(jù)，使用統(tǒng)計模型（如HMM）來描述語音的時序和分布規(guī)律，能夠更好地學習復雜的音變現(xiàn)象，生成的語音自然度和可懂度通常更高，但模型復雜，需要大量數(shù)據(jù)訓練。**解析思路：*從“原理”和“模型復雜度”入手。對比共振峰合成（物理模型、簡單、自然度有限）。對比統(tǒng)計參數(shù)合成（統(tǒng)計模型、復雜、自然度和可懂度高、依賴數(shù)據(jù)）。突出核心差異。3.僧伽羅語語音合成器在韻律建模方面面臨特殊挑戰(zhàn)，主要是因為僧伽羅語的聲調(diào)或語調(diào)系統(tǒng)較為復雜，且與語義和語法結構緊密相關。如何準確地建模和控制不同音節(jié)或詞語的音高變化，以表達正確的語義和語用信息，同時保證合成語音的自然流暢，是一個關鍵難點。此外，僧伽羅語的語速變化、重音位置以及停頓模式也具有語言特異性，需要精細的韻律模型來捕捉。**解析思路：*指出核心難點是“聲調(diào)/語調(diào)的復雜性和語言特異性”。解釋為何是難點（與語義語法相關、準確建?？刂埔蟾摺⒈ＷC自然流暢）。列舉其他挑戰(zhàn)（語速、重音、停頓）。4.在構建僧伽羅語語音合成器時，解決語音數(shù)據(jù)稀缺的問題可以采用多種方法：首先，盡可能收集和利用所有可得的公開或內(nèi)部語音資源。其次，利用數(shù)據(jù)增強技術，如添加噪聲、改變語速或音高、時間伸縮等，擴充有限的語音數(shù)據(jù)。再次，采用遷移學習，利用資源豐富的相關語言（如印地語、泰米爾語）或更大規(guī)模的通用語音合成模型進行預訓練，然后在小規(guī)模的僧伽羅語數(shù)據(jù)上進行微調(diào)。此外，利用文本到語音的轉(zhuǎn)換技術，可以生成合成語音用于數(shù)據(jù)擴充，但需注意質(zhì)量控制。**解析思路：*列舉多種方法。首先是“收集和利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)”。然后是“數(shù)據(jù)增強技術”。接著是“遷移學習”及其具體操作。最后是“利用TTS生成合成數(shù)據(jù)”。方法要全面且具有可行性。5.評估語音合成系統(tǒng)性能的常用指標包括：可懂度，衡量合成語音被聽者理解的程度，常用詞錯誤率或句錯誤率來衡量；自然度，衡量合成語音聽起來有多像真人說話，常用主觀評價（如平均意見分MOS）或客觀指標（如基于深度學習的自然度預測模型）；流暢度，衡量合成語音的語速、停頓是否自然，常用語速、停頓時間等客觀指標或主觀評價；情感和風格表達能力，評估合成語音能否表達不同的情感色彩和說話風格。**解析思路：*定義評估目的（可懂度、自然度、流暢度、情感風格）。對每個指標進行解釋（衡量什么、如何衡量）。區(qū)分主觀評價和客觀指標。確保覆蓋主要維度。三、論述題1.輔音叢在僧伽羅語音節(jié)結構中的常見形式主要包括詞首的輔音叢，如/p??/(出現(xiàn)在"patta"中)，以及詞中的輔音叢，如/k?/(出現(xiàn)在"kiri"中)或更復雜的如/??m?/(理論上可能，但需查證常見度)。輔音叢的存在對語音合成器設計具有重要影響。首先，聲學模型需要能夠準確地處理和生成這些輔音叢，特別是輔音之間的過渡和協(xié)同發(fā)音效應，否則會導致合成語音出現(xiàn)發(fā)音不清或奇怪的音質(zhì)。其次，韻律模型需要考慮輔音叢對音節(jié)結構、重音和音高重音（如果存在）的影響。例如，輔音叢多的音節(jié)可能需要更長的時值或不同的音高起始。此外，在語音單元選擇時，需要確保有足夠的包含輔音叢的音素或音節(jié)片段用于合成。因此，對輔音叢結構和發(fā)音規(guī)律進行深入研究和精確建模，是設計高質(zhì)量僧伽羅語語音合成器的關鍵環(huán)節(jié)。**解析思路：*首先列舉僧伽羅語輔音叢的“常見形式”。然后分點論述其對合成器設計的影響：對“聲學模型”（處理能力、協(xié)同發(fā)音）、對“韻律模型”（音節(jié)結構、重音）、對“單元選擇”。最后總結其重要性（關鍵環(huán)節(jié)）。2.將深度學習技術應用于僧伽羅語音合成中具有顯著優(yōu)勢。首先，深度學習模型（特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN、長短期記憶網(wǎng)絡LSTM、Transformer等）具有強大的自動特征提取能力，可以直接從大規(guī)模語音數(shù)據(jù)中學習復雜的聲學模式和韻律模式，無需像傳統(tǒng)模型那樣依賴人工設計特征，有望生成更自然、更細膩的語音。其次，深度學習模型能夠更好地捕捉語音中的長距離依賴關系和上下文信息，從而在處理音變、重音、語調(diào)等韻律現(xiàn)象時表現(xiàn)更佳。此外，端到端（End-to-End）的深度學習語音合成模型簡化了系統(tǒng)架構，可能實現(xiàn)更高的性能。然而，潛在困難也不容忽視。主要困難包括：需要大規(guī)模高質(zhì)量的僧伽羅語語音數(shù)據(jù)進行訓練，而這類數(shù)據(jù)可能難以獲?。簧疃葘W習模型的“黑箱”特性使得模型的可解釋性和調(diào)優(yōu)相對困難；訓練過程計算資源需求巨大，需要高性能的硬件支持；如何將深度學習模型與僧伽羅語的精細韻律規(guī)則進行有效結合仍是一個挑戰(zhàn)。**解析思路：*先論述“優(yōu)勢”（自動特征提取、捕捉長距離依賴/韻律、E2E模型優(yōu)勢）。然后論述“困難”（數(shù)據(jù)需求、可解釋性/調(diào)優(yōu)、計算資源、韻律結合）。結構清晰，對比鮮明。3.一個理想的僧伽羅語語音合成器應該具備以下關鍵功能模塊：首先是文本分析模塊，負責將輸入的文本（如拼音、字符）轉(zhuǎn)換為音素序列或音節(jié)序列，并進行分詞和詞性標注，為后續(xù)模塊提供輸入。其次是聲學模型模塊，負責將音素/音節(jié)序列映射到對應的聲學特征參數(shù)（如MFCC）?？紤]到僧伽羅語的特性，聲學模型需要特別關注輔音叢的發(fā)音和韻律單元的選擇。接著是韻律模型模塊，這是實現(xiàn)自然度的關鍵，需要能夠根據(jù)句法、語義和上下文信息生成合適的基頻曲線、語速、重音和停頓模式，以模擬僧伽羅語的語調(diào)特點和語感。然后是語音單元選擇或生成模塊，根據(jù)聲學模型和韻律模型的輸出，選擇或生成合適的音素、音節(jié)、音節(jié)片斷或整個詞語來構建最終的語音流。最后是波形合成模塊（或稱為聲碼器），將生成的聲學特征參數(shù)轉(zhuǎn)換成最終的音頻波形。此外，系統(tǒng)還應具備音量控制、速度調(diào)節(jié)等基本控制功能，并可能集成情感合成模塊以增強表達能力。**解析思路：*按照語音合成系統(tǒng)的“標準流程”列出模塊：文本分析->聲學模型->韻律模型->單元選擇/生成->波形合成->控制功能->情感合成（可選）。對每個模塊的功能進行解釋，并特別強調(diào)模塊需要考慮的“僧伽羅語特性”（輔音叢、韻律）。四、設計題假設設計一個簡化僧伽羅語語音合成器輸出基本問候語，設計思路如下：1.主要采用基于深度學習的統(tǒng)計參數(shù)合成技術（如使用Transformer或基于HMM的深度學習模型）。選擇該技術是因為其能夠較好地處理僧伽羅語復雜的音變和韻律現(xiàn)象，且在現(xiàn)有數(shù)據(jù)有限的情況下，可以通過遷移學習或模型蒸餾等方法提升性能，更適合生成自然度較高的語音。2.需要重點處理僧伽羅語中常見的輔音叢（如詞首的/p??/,/k?/等）的發(fā)音，確保聲學模型能夠準確地生成這些輔音叢的聲學特征，避免合成語音出現(xiàn)發(fā)音錯誤或滑稽的過渡音。此外，僧伽羅語的聲調(diào)/語調(diào)系統(tǒng)也需要在韻律模型中得到體現(xiàn)，以保證合成語音的語義清晰和自然感。3.語音單元選擇將主要基于預先構建的、包含常用輔音叢的音素庫和音節(jié)庫。韻律參數(shù)生成將采用相對簡單的模板匹配或基于小數(shù)據(jù)訓練的輕量級模型，預設幾種基本的句式韻律模式（如問候語的常見語調(diào)），根據(jù)輸入文本的簡單結構（如詞語順序）選擇合適的模板進行應用，生成基頻曲線和停頓時間。4.初步評估合成器性能將采用以下方法：首先進行主觀評價，邀請熟悉僧伽羅語的聽者（至少3-5人）聽取合成語音的問候語樣本，對其可懂度和自然度進行打分（如使用1-5分