自然对话语音标注规范
自然语言处理的规则
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学领域的一个分支，它涉及使计算机能够理解、解释、生成和响应人类语言。
自然语言处理的规则可以分为几个层面，包括词法、句法、语义和语用。
1. 词法规则（Lexical Rules）: 这些规则处理词汇的基本单位，即单词。
它们定义了单词的形态学变化，比如动词的时态变化、名词的复数形式等。
词法分析器（lexer）或词法解析器会根据这些规则将输入文本分解成单词和标点符号。
2. 句法规则（Syntactic Rules）: 句法规则描述了单词如何组合成短语和句子。
这些规则基于句法树或依存关系图来分析句子结构，确定词语之间的关系，如主谓宾结构、定状补结构等。
句法分析器（parser）会根据这些规则分析句子成分，构建出句子的语法结构。
3. 语义规则（Semantic Rules）: 语义规则负责解释词汇和句子的意义。
它们涉及词义消歧、实体识别、关系抽取等任务。
语义分析器会尝试理解句子的含义，识别句子中的实体及其属性，以及实体之间的关系。
4. 语用规则（Pragmatic Rules）: 语用规则关注语言在具体语境中的使用，包括对话管理、意图识别、话语含义的推断等。
语用分析涉及到理解说话人的意图和语境信息，以及如何根据这些信息做出合适的回应。
自然语言处理还包括其他高级任务，如情感分析、文本分类、机器翻译等。
这些任务通常需要结合上述规则以及大量的统计学习方法和深度学习技术来实现。
随着技术的发展，自然语言处理系统越来越能够处理复杂的语言现象，并在多种应用中提供有效的支持。
自然语言处理的基本概念
自然语言处理的基本概念1.引言1.1 概述概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门融合了计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、分析和生成自然语言。
自然语言是人类日常交流和思考的主要方式，因此，理解和处理自然语言是实现人机交互、信息检索、机器翻译、文本分类等应用的关键技术。
自然语言处理的目标是通过计算机技术实现对人类语言的处理和理解。
这其中涉及到多个层面的技术挑战，包括语言的语法、语义、上下文理解、语言生成等方面。
自然语言处理在语言处理和人工智能领域扮演着重要的角色，为多种人机交互和语言应用提供技术支持。
自然语言处理的基本概念包括语言模型、语义理解、文本分类等。
语言模型是自然语言处理的基石，它用于表示和建模语言的规律和结构。
通过语言模型，计算机可以理解句子的组成、句法结构以及词语之间的关系。
语义理解是指计算机将自然语言转化为有意义的语义表示。
文本分类是自然语言处理的一个重要任务，它通过对文本进行分类，实现文本的自动分类和标注。
本文将介绍自然语言处理的定义和作用，阐述自然语言处理在各个领域的应用情况。
同时，还将探讨自然语言处理的发展前景和面临的挑战，以及未来发展的方向。
通过对自然语言处理基本概念的介绍，我们可以更好地理解这一领域的重要性和应用前景，为读者提供一份全面的指南。
1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文主要包括三个主要部分：引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对自然语言处理的概念和目的进行概述，并介绍本文的结构。
在正文部分，我们将详细探讨自然语言处理的定义和作用。
首先，我们会解释什么是自然语言处理，并阐述它在语言处理中的重要性和应用价值。
其次，我们将探讨自然语言处理的应用领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类等。
通过对这些领域的介绍，我们可以更好地理解自然语言处理在不同领域中的作用和意义。
在结论部分，我们将对自然语言处理的发展前景进行展望，并探讨其面临的挑战和未来的发展方向。
人工智能视角下汉语语音语料库的建设
人工智能视角下汉语语音语料库的建设摘要随着人工智能时代的到来，语料库研究得到越来越多的关注和重视。
在大数据时代的今天，语音小助手无处不在，发微信语音，语音可以即时转换为文字，方便大家在不能听语音的时也能即时收到信息；在开车时，可以使用车载语音，拨打电话或者打开蓝牙连接手机，随时听歌，减少因开车时手持电话而造成的安全事故；使用地图软件上的麦克风功能，可以不用手动输入就能搜索到想要去的地方，而且一路上可以播报语音，随时通知路况，提醒道路违章等等；总之，语音合成可以应用于多中场景中。
比如应用于智能客服，帮助企业提升用户体验，促进营销效果转化；可以应用于有声读物，解放双眼，降低有声内容创作门槛；也可以应用于教育教学，准确高效的把文字转为悦耳的声音，提高孩子学习效率，降低企业的录制成本。
由此可见，语音智能已经深深地融入到我们的生产生活实践中了。
那么，如何让机器听懂我们的声音，更好的为我们所用？这就需要依靠语音识别技术。
而语音识别技术的形成的最重要的基础就是语音语料库的建设，语音语料库的建设则需要大量的人工去标注除这些“说出的话”所对应的“文字”，从而训练模型，让机器学会这些语音，最后再一点点修正语音和文字转换之间的误差，这就是语音标注。
本论文主要研究的就是中文语音语料库的建设，语音语料库建设的基础就是中文语音语料的标注，然后在一定的语料基础上训练出语音模型，最后在语音模型的再进行语料库建设程序的编写，最后形成语音语料库。
关键词：语音语料库，语音标注，语言学，语音识别一、语音语料库建设现状概述以“语音语料库建设”为主题在中国知网搜索之后发现，语音语料库建设的相关论文仅有12篇，其中有两篇论文是同一篇文章在不同的刊物上发表的，而且发表时间比较早，所以，实际上数据库中与该主题相关的论文仅有10篇。
以2022年1月1日为界，其中有4篇论文是在十年前发表的，仅有6篇是在近十年内发表的，在这其中，仅有2篇是在近五年内发表的，而近三年内，没有任何相关论文发表。
口语对话语音语料库CADCC与其语音研究
口语对话语音语料库ＣＡＤＣＣ和其语音研究·李爱军，殷活纲，王茂抹徐波啊宗成庆＇矿中田社会科学院语言研究所，Ⅲ中国科学院自动化研究所摘要口语对话和朗读语麓的差别表现在句法、剐语言学现象、音段和韵律等许多方面，这给口语对话的标注带来新的课题．本文介绍自然口语对话语音语料库ＣＡＤＣＣ（ＣｈｉｎｅｓｅＡｎｎｏｔａｔｅｄＤｉａｌｏｇｕｏａｎｄＣｏｎｖｖｒｓａｔｉｏｎＣｏｒｐｕｓ）和其文字转写，音段以及韵律标注．ＣＡＤＣＣ包括两个子库：电话对话库ｓｅｔｌ和口语对话语篇库ｓｅｔ２．其标注内容包括篇章话题、话轮、韵律和音段的标注．音段标注采用ＳＡＭＰＡ—Ｃ标注系统，韵律标注采用Ｃ－ＴｏＢＩ标注系统．本文还报告了标注结果，如篇章话题的长度，口语话轮出现的模式，插入和叠接现象，韵律结构和朗读语篇的差异等等．１自然口语库ＣＡＤＣＣ语篇（ｄｉｓｃｏｕｒｓｅ）包括朗读语篇和自然口语语篇，又可以分成独白和对话两种形式。
不同形式的语篇具有不同的特性，比如参与的人数、涉及的话题、话轮顺序和话轮长度等等。
我们已经建立了朗读语篇库ＡＳＣＣＤ和独自的自然口语ＣＡＳＳ，并且进行了语音学标注【２】．口语对话语篇库ＣＡＤＣＣ是我们今年开始收集和标注的，我们希望它对言语工程和语音研究会有较大的贡献。
ＣＡＤＣＣ包括两个子库，其中ＳＥＴ１是电话对话库，ＳＥＴ２是正常通道对话库。
表１给出了ＣＡＤＣＣ的详细信息。
ＳＥＴ２中的对话双方是同事或同学．有共同的爱好或话题．谈话内容不限．也就是语篇话题可以自由转换。
其中有８位发音人曾经参加朗读语篇ＡＳＣＣＤ的录音．这样做的目的是为了详细对比朗读和自然口语的各种差异．录音在普通办公室或宿舍进行，对话者身别无线话筒，无线录音设备放置在另外的房间，这样保证了对话双方完全进入自然谈话状态。
每一对发音人的谈话时间在１个小时左右。
２音字转写所有的声音都进行了汉字转写，特别将口语的副语言学和非语言学现象按照表２的符号进行转写例ｌ：Ｂ：我傻ＯＶ＜Ｂ：我印度人Ａ：ＬＡ＜ＬＡ＞ＯＶ＞；例２：Ａ：ＬＥ＜ＭＯ＜嗅ＬＥ＞Ｍ０９；Ｂ：那个就是ＤＳ＜一一ＤＳ＞ｍ子的事儿。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第9章+自然语言与语音处理
段落组直至整篇文章。
✓ ②项/特征项(term/feature term)：特征项是VSM中最小的不可分的语言单元，可以
是字、词、词组或短语等。一个文档的内容被看成是它含有的特征项所组成的集
合，表示为：Document=D(t1,t2,⋯,tn)，其中tk是特征项，1≤k≤n。 ✓ ③项的权重(term weight)：对于含有n个特征项的文档D(t1,t2,⋯,tn)，每一特征项tk
第9章 自然语言与语音处理
2020年8月
第9章 自然语言与语音处理
引言
自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)属于人工智能的一个子领 域，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句 、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。它对计算机 和人类的交互方式有许多重要的影响。
根本地改变了自然语言处理技术，使之进入崭新的发展阶段。
✓ 神经网络的端对端训练使自然语言处理技术不需要人工进行特征抽取，只要准备
好足够的标注数据，利用神经网络就可以得到一个现阶段最好的模型；
✓ 词嵌入的思想使得词汇、短语、句子乃至篇章的表达可以在大规模语料上进行训
练，得到一个在多维语义空间上的表达，使得词汇之间、短语之间、句子之间乃
其中，ti是一个词，C是一个类别，C'是它i的补集，i 即非C，Pr(ti |C)是词ti属于类别C
类别概率。假设文本是基于词的一元模型，即文本中当前词的出现依赖于文本类 别，但不依赖于其他词及文本的长度，也就是说，词与词之间是独立的。根据贝 叶斯公式，文档Doc属于Ci类的概率为
P(C
| Doc)
P(Doc
| C ) P(C )
自然语言处理中文语料库-概述说明以及解释
自然语言处理中文语料库-概述说明以及解释1.引言1.1 概述自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域一项重要的研究领域，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。
而中文作为全球最流行的语言之一，对于中文语料库的建设和应用具有重要意义。
中文语料库是指收集和整理的大量中文文本数据集合，可以是书籍、报纸、电子邮件、社交媒体上的文本等。
它们以结构化或非结构化的形式存在，总结和反映了中文语言的特点和使用习惯。
概括而言，中文语料库在自然语言处理中扮演着至关重要的角色。
首先，中文语料库作为研究和开发的基础，为构建和训练中文语言模型提供了必要的数据和素材。
其次，中文语料库可以用于中文文本的词法分析、句法分析、语义分析以及情感分析等一系列任务，以获取更准确、更全面的语义信息。
在过去的几十年里，中文语料库的建设方法也得到了长足的发展。
传统的构建方法包括人工标注、网络爬虫等方式，但由于人力成本和效率问题，近年来基于自动化技术的语料库构建方法逐渐兴起。
利用自然语言处理和机器学习技术，可以通过大规模文本数据的自动抽取和标注来搭建中文语料库。
纵观全球的自然语言处理研究和应用领域，可以发现中文语料库的前景广阔而且潜力巨大。
随着人工智能技术的不断发展和深入，中文语料库可以为机器翻译、智能问答、信息检索等领域提供更加准确和高效的支持。
在大数据时代，中文语料库的规模和质量不断提升，将对中文自然语言处理的研究和应用产生积极而深远的影响。
尽管中文语料库的发展已经取得了很大的成绩，但仍面临着一些挑战。
其中之一就是语料库的规模和多样性问题。
尽管中文是世界上使用最广泛的语言之一，但由于其复杂的构造和汉字的数量庞大，建设大规模且多样化的中文语料库仍具有一定的难度。
总之，中文语料库在自然语言处理的研究和应用中起着重要的作用。
它们为中文语言模型的建立提供了基础数据，为各种文本分析任务提供了实验平台，同时也为人工智能技术的发展开辟了更加广阔的空间。
《中文语音识别通用技术标准》
《中文语音识别通用技术标准》中华人民共和国国家标准GB/T ×××××—××××××××-××-××发布××××-××-××实施中文语音识别系统通用技术规范General specification for Chinese speech recognition system 国家质量监督检验检疫总局发布目次前言. III1 范围. 12 规范性引用文件. 13 术语和定义. 14 语音识别系统分类及表述. 34.1 基于用途的分类. 34.2 基于词汇量的分类. 34.3 基于所能识别的说话人群的分类. 34.4 基于系统工作模式的分类. 44.5 语音识别系统的应用环境. 44.6 语音识别系统应用背景环境. 54.7 语音识别系统表述规范. 55 语音识别系统性能指标. 55.1 概述. 55.2 识别性能分类指标. 55.3 响应时间指标. 65.4 系统分类指标要求. 66 语音输入和识别输出. 76.1 语音识别输入准则. 76.2 语音识别输出准则. 77 语音识别系统性能测试方法. 77.1 概述. 77.2 测试语料设计. 87.3 测试语音录制. 87.4 基于语音识别标准库的测试方法. 87.5 基于现场口呼的测试方法. 87.6 测试报告内容. 98 语音识别标准库及规范. 98.1 概述. 98.2 语音识别标准库语音特性的描述. 98.3 语音识别标准库的标注. 98.4 语音识别标准库的来源. 108.5 语音识别标准库的数据转换. 10附录 A （资料性附录）听写系统有关符号读法. 1附录 B （资料性附录）语音识别用无调汉语拼音表. 1参考文献. 2前言请注意本标准的某些内容有可能涉及专利。
自然语言处理技术调研报告
自然语言处理技术调研报告自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够像人类一样理解、分析和处理自然语言。
随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在各个领域得到了广泛应用，极大地改变了人们的生活和工作方式。
一、NLP的发展历程自然语言处理技术起源于20世纪50年代，诞生初期以规则为基础，通过手工编写规则的方法来实现自然语言的处理。
随着统计方法的引入，NLP技术得以快速发展。
21世纪以来，随着深度学习技术的兴起，NLP技术迎来了一次革命性的突破，包括机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等领域取得了巨大的进展。
二、NLP的关键技术1. 分词与词性标注分词是将连续的文本切割成一组单词的过程，词性标注则是对分词结果进行进一步的标记，例如名词、动词、形容词等。
分词与词性标注是NLP技术的基础，对其他任务的准确性和效率有着重要影响。
2. 语义理解语义理解是指让计算机能够理解文本所表达的实际意思。
这包括命名实体识别、情感分析、文本分类等技术。
通过深度学习方法，实现了对文本语义的高效处理，提升了NLP技术的智能化水平。
3. 文本生成文本生成是指通过计算机生成符合语法、语义规范的文本。
这项技术在机器翻译、自动摘要、对话系统等领域发挥着重要作用。
近年来，神经网络模型的出现，使得文本生成技术得到了极大的提升。
三、NLP的应用领域1. 机器翻译机器翻译是NLP技术的重要应用之一，通过计算机自动将一种语言的文字转化为另一种语言。
随着神经网络模型的引入，机器翻译的质量和效率得到了大幅提升。
2. 智能客服智能客服通过文本和语音的方式与用户进行沟通，帮助解决用户问题。
NLP技术的应用使得智能客服系统能够自动识别用户问题的关键信息，并给出准确的回答，提供了高效便捷的服务体验。
3. 情感分析情感分析是通过NLP技术来分析文本中所包含的情感倾向，为企业决策和公众舆情监控等领域提供参考。
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标注内容
两个人的自然对话。
每组对话45分钟左右，每组对话可能有一个或分成多个wav文件保存（文件名以ZXXXX开头，例如Z0001**.wav表示属于第1组对话）。
质量要求
●文字错误率：3%以内
⏹注：文字错误率指语音内容标注错误，只要有一个字错，该条语音就算错。
●其他错误率：5%以内
⏹注：综合错误率指：除了语音内容以外的其他标注项错误，只要有一项错，该条语音
就算错。
标注工具
praat.exe，输出textgrid格式的标注结果（TextGrid文件）
标注要求
根据不同说话人加时间戳（每个片段不超过10秒，如果说话人连续说了10秒以上，可按句子截成多个10秒以内的片段）
并标出说话人的文字内容
●无效语音段写为W：听不清的、抢话的、噪音大、静音的语音片段均被认为无效
●语音内容必须和听到的语音完全一致，不能多字、少字、错字。
●阿拉伯数字要写成汉字形式，如“一二三”，而不是“123”。
注意区分“一”和“幺”。
“二”和“两”
●标注中只能含有中文、英文以及常用标点符号（空格、逗号、句号、问号）
●语气词: 音频中说话人清楚地讲出的语气词，如“呃啊嗯哦唉呐”等，要按照正
确发音进行转写。
语气词除了“了不”没有口字旁，其他基本上都有口字旁。
●转写内容的完整性要与实际发音一致，不得删减；
⏹如发音为：我是北北京人；“北”字有重复现象，那转写的时候要写成：我是北，
北京人。
●英文比较复杂，转写的原则是：按字母读的情况（如缩写词，网址等）一律大写，按
词读的则小写，例如“APPLE”表示用户是逐个字母念的，“apple”表示用户按单词念的。
●明显的儿化音必须标注出来
●句子间要用标点符号隔开。
例如“就把这事跟我妈说了我妈也挺生气的就找来我舅其
中有个哥是我舅家的孩子”应写为“就把这事跟我妈说了，我妈也挺生气的，就找来我舅。
其中有个哥是我舅家的孩子”
上述文字内容中的特殊标记
●*：表示人发音但无法标注语音（有一两个字听不懂或听不清）
●如果有噪音，则需在噪音开始的位置插入噪音符号。
a)[f]: 表示说话人说话过程中的暂停停顿，例如发音：“uh”, "um”, "er”和“mm”。
b)[s]: 表示说话人的各种非文本内容的噪声信息，包括唇咂嘴，咳嗽，清嗓子声，
啧啧声，重呼吸，笑声。
c)[n]: 非人发出的声音，主要是一些偶然出现的噪声，例如:鼠标操作声音，敲击键
盘的声音等。
d)[t]: 稳定的噪声，主要是录音环境的一些非偶然噪声，例如周围音乐，风声，空
调声等。
e)[p]: 非说话人的周围人发出的声音，包括，唇咂嘴，咳嗽，清嗓子声，啧啧声，
重呼吸，笑声。
附：标注工具用法
1.对一个没标过的录音文件进行标注
1）双击标注软件praat.exe，弹出三个界面，只保留Praat objects即可，其他关闭。
2）点击菜单栏中“Open”下的“read from file...”按钮，载入某个录音文件（如a.wav）
3）选中该录音文件a.wav，在右侧菜单中选择Annotate下的To TextGrid，如图1所示：
图1 生成TextGrid
a)在弹出的对话框中，将第二项Which of these are point tiers设为空（删去原来的Bell）。
第一项All tiers name设为两个说话人的代号
●如果是一男一女对话，则填写“男女”
●如果是两个男的对话，则填写“男1 男2”
●如果是两个女的对话，则填写“女1 女2”
图2 两个女的对话
图3 两个男的对话
图4 一男一女对话
b)点击OK，会自动生成和语音文件名同名的标注文件，如a.TextGrid。
按住Ctrl键同时
选中语音文件a.wav和标注文件a.TextGrid，点击右侧的view&Edit按钮，出现标注界面。
图6 标注界面
请点击标注界面右上角的最大化按钮，这样可以显示全（否则最下方的滚动条可能显示不出来）。
图中最上面显示语音波形，下面依次显示定义的两个说话人层。
单击标注界面左下角的“in”(或键盘按ctrl+i)、“out”(或键盘按ctrl+o)按钮可以在时间轴上放大或缩小语音波形显示。
用标注界面最下的滑动条可以在时间轴拖动语音波形。
播放技巧：
●按键盘上的”Tab”键可以播放或暂停语音（鼠标点在某个位置，会从该位置往后播放）。
●鼠标框选一个区域后，可以点Tab键或最上面或最下面的时间值，都可播放该区域语
音
c)生成语句分隔符：根据文本和发音来确定一段语音的分隔点，具体操作方法是在语音
波形上用鼠标点击两段语音之间的静音段，即出现一条红色虚线，同时该红色虚线与
下面的说话人层相交两个空心圆圈。
用鼠标点击两个空心圆圈内部，会出来两根相连
的蓝线，从而隔出一段语音（如图7所示）。
点击生成分隔线
图7 如何生成分隔线
（注：分割线可以移动位置。
要去除分隔线，需选中该分隔线，然后点击菜单栏中“Boundary”下的“Remove”按钮或按快捷键Alt+BackSpace，即可去除该分隔线）。
点击说话人层后，可以看到该语音段被选中（变成粉色），按Tab键或点击最上面或最下面的时间值，都可播放该段语音。
d)根据说话人层（“女1 女2”或“男1 男2”或“男女”），将某段语音对应的文字内
容填到该说话人层中，表示是该说话人说的话。
因为需要区分两个说话人，所以不能把A的说话内容放到B的层里。
e)标注文件的保存：标注完成后，点击菜单栏中的“File”下的“Save TextGrid as text file...”
（建议用快捷键ctrl+s）按钮，弹出一个保存对话框，然后点“确定”，即完成一份录音文件的标注。
注：工具不会自动保存你的结果。
所以为了避免数据丢失或工具异常，标注中间要勤保存，多按ctrl+s，若系统提示文件已存在，则点击替换。
f）每屏只会显示30秒的时长，所以记得点最下面的滚动条来显示并标注后面的。
2.对一个标过的录音文件（可能没标完、可能已标完）进行修改或查看
1）双击标注软件praat.exe，弹出三个界面，只保留Praat objects即可，其他关闭。
2）从Praat objects菜单中选中“Open”下的“read from file...”，分别载入录音wav文件和TextGrid标注文件，按住Ctrl键同时选中这两个文件，点击右侧的View & Edit按钮即可在弹
出的标注界面里修改。