Improving Grapheme-to-Phoneme Conversion through In-Context Knowledge Retrieval with Large Language Models

📄 arXiv: 2411.07563v1 📥 PDF

作者: Dongrui Han, Mingyu Cui, Jiawen Kang, Xixin Wu, Xunying Liu, Helen Meng

分类: cs.AI

发布日期: 2024-11-12

备注: accepted by ISCSLP 2024

DOI: 10.1109/ISCSLP63861.2024.10800392

💡 一句话要点

提出基于大语言模型上下文知识检索的字素音素转换方法，提升歧义消解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 字素音素转换 大语言模型 上下文学习 知识检索 语音合成

📋 核心要点

  1. 传统G2P方法难以有效处理字素到音素的歧义性问题，忽略了上下文信息。
  2. 利用大型语言模型的上下文学习能力，通过上下文知识检索（ICKR）来提升G2P转换的准确性。
  3. 实验表明，该方法在Librig2p数据集上显著降低了音素错误率，优于传统基线方法。

📝 摘要（中文）

字素音素转换（G2P）是文本到语音（TTS）系统中的关键步骤，负责将字素映射到相应的音标表示。然而，G2P面临歧义问题，即相同的字素可能根据上下文表示多个音素，这对G2P转换提出了挑战。受大型语言模型（LLM）在处理上下文感知场景方面的显著成功的启发，本文提出了具有LLM上下文知识检索（ICKR）能力的上下文G2P转换系统，以提高消歧能力。在Librig2p数据集上充分证明了将ICKR纳入G2P转换系统的有效性。特别是，使用ICKR的最佳上下文G2P转换系统优于基线，加权平均音素错误率（PER）绝对降低了2.0%（相对降低了28.9%）。在ICKR系统中使用GPT-4可以在Librig2p数据集上提高3.5%的绝对值（3.8%的相对值）。

🔬 方法详解

问题定义：字素音素转换（G2P）旨在将书面文本的字素序列转换为对应的音素序列。现有G2P方法在处理具有歧义性的字素时表现不佳，即同一个字素在不同的上下文中可能对应不同的发音。这些方法通常缺乏对上下文信息的有效利用，导致转换错误。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的上下文学习能力，通过上下文知识检索（ICKR）来辅助G2P转换。具体来说，对于给定的字素，系统检索LLM中与其上下文相关的知识，并利用这些知识来预测正确的音素。这种方法能够有效地利用上下文信息，从而提高G2P转换的准确性。

技术框架：该方法构建了一个基于LLM的上下文G2P转换系统，主要包含以下几个模块：1) 输入文本预处理：对输入文本进行分词、字素切分等预处理操作。2) 上下文知识检索（ICKR）：利用LLM检索与当前字素上下文相关的知识。3) 音素预测：基于检索到的上下文知识，预测当前字素对应的音素。4) 后处理：对预测的音素序列进行后处理，例如添加韵律标记等。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将大型语言模型的上下文知识检索能力引入到G2P转换中。与传统的G2P方法相比，该方法能够更有效地利用上下文信息，从而提高G2P转换的准确性。此外，该方法还能够利用LLM中预训练的知识，从而减少对标注数据的依赖。

关键设计：在ICKR模块中，可以使用不同的LLM，例如GPT-3、GPT-4等。在音素预测模块中，可以使用不同的分类器，例如softmax分类器、CRF模型等。损失函数通常采用交叉熵损失函数。具体的参数设置需要根据具体的LLM和分类器进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于ICKR的G2P转换系统在Librig2p数据集上取得了显著的性能提升。与基线系统相比，该方法将加权平均音素错误率（PER）绝对降低了2.0%（相对降低了28.9%）。使用GPT-4作为LLM时，PER进一步降低了3.5%的绝对值（3.8%的相对值），验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于文本到语音（TTS）系统、语音识别（ASR）系统、以及语音助手等领域。通过提高G2P转换的准确性，可以提升TTS系统的语音合成质量，改善ASR系统的识别效果，并增强语音助手的用户体验。未来，该技术有望在多语种语音处理、口音迁移等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Grapheme-to-phoneme (G2P) conversion is a crucial step in Text-to-Speech (TTS) systems, responsible for mapping grapheme to corresponding phonetic representations. However, it faces ambiguities problems where the same grapheme can represent multiple phonemes depending on contexts, posing a challenge for G2P conversion. Inspired by the remarkable success of Large Language Models (LLMs) in handling context-aware scenarios, contextual G2P conversion systems with LLMs' in-context knowledge retrieval (ICKR) capabilities are proposed to promote disambiguation capability. The efficacy of incorporating ICKR into G2P conversion systems is demonstrated thoroughly on the Librig2p dataset. In particular, the best contextual G2P conversion system using ICKR outperforms the baseline with weighted average phoneme error rate (PER) reductions of 2.0% absolute (28.9% relative). Using GPT-4 in the ICKR system can increase of 3.5% absolute (3.8% relative) on the Librig2p dataset.