摘要：语音合成库的构建是研究语音合成技术的数据基础,实现语音合成库设计过程的规范化、具体化和完整化是生成高质量语音库的关键。为了进一步提高藏语语音合成库的质量,文章利用藏文字和藏语安多方言的发音特点,使用最小二乘法对文本语料进行优化筛选后,通过藏语专业主持人发音,建立了60小时的高质量、高自然度、高稳定性的藏语安多方言语音合成库,同时,对照安多发音词典对文本进行安多威利转写以提高语音合成的效果。最后,利用MOS评分标准验证得出语音合成库效果良好,该语音合成库的构建对后续藏语语音合成技术的研究提供了有力的数据支持。

摘要：随着人工智能的发展,智能问答系统逐渐成为研究的热点,得到了越来越多研究者的关注。藏文问答系统不同于中英文等主流语种的问答系统,没有大量的结构化数据以支撑问答系统丰富全面的知识库引擎。本研究通过着力于面向小学藏语文课本数据领域的问答数据资源,通过规则筛选、人工校正、问句意图及相似度标注,构建了一个高质量的藏文问答数据集。经自动评价和实验验证,该数据集的问句和答复句具有较好的知识关联度,采用三分制的人工评价结果显示98%的数据样本符合小学生认知和藏文文语法规则,且问答对句子流畅、问题与答案相关性较高。通过Bert融合提取词和不融合提取词进行了意图分类和tf-idf+Bert相似度计算,分类结果准确率分别在75%和76%,相似度准确率在76%,这也验证了所构建面向小学藏语文课程知识问答语料库的有效性。