语音助手阿拉伯语本地化技术解析

语音助手阿拉伯语本地化技术解析

阿拉伯语版语音助手于2021年12月在沙特阿拉伯和阿联酋推出。与所有新语言版本一样，阿拉伯语在语音识别、语言理解和语音合成方面提出了独特挑战。

语言变体处理策略

虽然沙特和阿联酋的官方书面语言是现代标准阿拉伯语(MSA)，但日常生活中使用者普遍采用方言形式的阿拉伯语，存在多种方言变体。技术团队决定让系统同时理解MSA和海湾方言(Khaleeji)，语音输出也采用双模式：MSA用于正式应答（如信息查询），方言用于非正式场景（如闹钟确认和音乐选择）。

核心技术架构

新语言模型包含三大核心组件：

• 自动语音识别(ASR)：将语音转换为文本
• 自然语言理解(NLU)：解析文本以执行操作
• 文本转语音(TTS)：将NLU输出转换为合成语音

ASR模块技术实现

阿拉伯语书写时通常省略短元音，类似将英文单词"begin"写作"bgn"。技术团队需要决定ASR输出是否包含注音符号。最终决定仅使用shaddah和maddah两种注音符号，因其有助于提高实体名称的发音准确性。

针对方言阿拉伯语和外来词缺乏标准正字法的问题，ASR团队采用目录摄取标准化器，将法语和英语术语目录转换为拉丁字母表示。团队从英语声学模型开始，使用目标海湾方言的阿拉伯语公共数据集和Cleo技能收集的数据进行训练。

NLU模块技术创新

NLU模型需要对接ASR转写的语句并按意图分类（如播放音乐），同时识别语句中的所有槽位（如歌曲名、艺术家名）及其对应值。

阿拉伯语使用词缀（前缀和后缀）传达语境含义，部分词缀（如冠词和介词）与NLU无关，但所有格等词缀需要独立的槽位标签。语言工程师设计了分词器来分离重要词缀。

团队采用三语言模型（阿拉伯语、法语、英语），通过重采样技术扩展训练数据多样性，并构建语句复杂度度量来确定每个语句模板的最佳训练样本数量。

模型训练采用基于BERT的语言模型，使用未标注数据和标准语言建模目标进行预训练。随后在标注的法语和英语数据上进行微调，最后在所有三种语言的标注数据上再次微调以确保性能平衡。

TTS模块技术方案

虽然注音符号可能影响NLU处理，但对TTS至关重要。阿拉伯语TTS模型收到文本字符串后，会通过注音器添加完整的注音符号。

注音器主要基于MSA文本训练，辅以团队自行编译的海湾方言数据。该模型采用注意力机制处理完整语句上下文。海湾阿拉伯语输出随后通过基于规则的系统转换注音符号表示。

文本转语音模型本身是神经网络，以文本为输入并输出声学波形，利用了最新的表达性语音技术来赋予阿拉伯语TTS生动的会话风格。

技术演进方向

新的语音助手语言不仅是新语言，更是针对特定地区的新本地化版本。技术团队将继续扩展阿拉伯语到更多地区，同时将系统扩展到全新的语系家族。
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