藏语实验语音学研究（汉文部分）

本年度涉及藏语实验语音学研究的成果主要有：陈小莹、刘泽国、郭小丹的《藏语拉萨话元音格局的研究》（《甘肃科技纵横》第2期），祁坤鈺、杨士宏的《基于词汇语料的白马藏语语音分析研究》（《西藏大学学报》第3期），陈小莹的《藏语拉萨话双音节词重音的实验研究》（《西藏民族学院学报》第2期），赵金灿、李玉朋的《建塘藏语声调实验》（《四川民族学院学报》第1期），普次仁、顿珠次仁的《基于LDA-MFCC的藏语语音特征提取技术研究》［

《西藏大学学报》（自然科学版）第1期］，公保才让的《基于声韵母的藏语语音合成研究》［《信息与电脑》（理论版）第1期］，德吉、安见才让的《基于特征识别的藏语语音识别研究》［《信息与电脑》（理论版）第1期］和裴春宝的《基于藏语拉萨语语音识别中端点监测算法的研究》［《西藏大学学报》（自然科学版）第1期］等。

基于语音数据库对藏语语音进行研究是近年来研究的一大特点。陈小莹、刘泽国、郭小丹的《藏语拉萨话元音格局的研究》一文，通过实验语音学的方法，运用语音格局理论，对藏语拉萨话元音进行分析，考察元音的定位特征、内部变体的表现，以及整体的分布关系。祁坤鈺、杨士宏在《基于词汇语料的白马藏语语音分析研究》一文中，采用语料库方法，构建了一个具有4500余条词的白马藏语语音库，并做了规范的音标标注。该库涵盖了《藏语方言调查表》91%的词汇，包含了白马藏语固有的语音和词汇特征，完全能够代表白马藏语普遍的语言现象。文章依据语音库标注信息，从发音部位和发音方法两方面对白马藏语声母和韵母的音位系统进行了统计分析，获得了详细的白马藏语音系数据。同时，按发音方法归纳了声母与韵母的组合规律及其分布特征，总结了白马藏语语音与藏语书面语的对应关系，为今后的白马藏语研究提供了翔实的数据和新的研究思路。

重音和声调同样是藏语语音研究的重点。陈小莹在《藏语拉萨话双音节词重音的实验研究》一文中，利用藏语拉萨话不同声调类型的组合设计了双音节词库，并对这些双音节词内部的韵律参数，包括音节时长、音高和音强特征进行了统计分析。最后对藏语拉萨话中双音节词的韵律节奏模式与双音节词重音之间的关系问题进行了探讨，实验结论也验证出藏语拉萨话韵律词重音一般位于词尾音节。赵金灿、李玉朋在《建塘藏语声调实验》一文中，以采录的云南建塘藏语单音节词为依据，通过计算机声调实验分析，确定建塘藏语的调型、调值和调类。同时，对其历史来源作了简要的探讨。

语音特征的提取、语音合成和语音识别是藏语实验语音学关注的焦点。普次仁、顿珠次仁在《基于LDA-MFCC的藏语语音特征提取技术研究》一文中指出藏语特征提取算法是藏语语音识别系统中最为关键的一个环节。该文在分析藏语发音特点的基础上，建立了基于模拟人耳听觉系统的Mel倒谱系数（MFCC）特征提取算法，然后通过LDA信息压缩算法，对提取的特征数据进行压缩，在降低维数的同时提高了识别率和运算效率，总结出了符合藏语语音特点的LDA-MFCC特征提取算法。公保才让在《基于声韵母的藏语语音合成研究》一文中，根据安多藏语的特点，提出了以声母韵母为语音基元的藏语语音合成方法，以声韵母进行组合来生成语音音节。德吉、安见才让在《基于特征识别的藏语语音识别研究》一文认为，研究藏语语音识别对信息技术的发展，对藏民族在文化、经济、教育、服务业等领域具有举足轻重的作用，为藏民族、社会和国家的发展更好地服务。裴春宝在《基于藏语拉萨语语音识别中端点监测算法的研究》一文中指出，藏语语音识别技术研究已成为当今一大热点，而端点检测则是语音识别预处理阶段的关键环节之一。以标准拉萨藏语为对象，通过将加窗、短时能量和过零率相结合的方法对藏语语音识别技术中端点检测的算法进行了研究。实验表明，采用上述三种算法相结合的研究方法对浊音较重的藏语语音识别较为合适，可显著提高识别率。