LLM-Powered Grapheme-to-Phoneme Conversion: Benchmark and Case Study

📄 arXiv: 2409.08554v1 📥 PDF

作者: Mahta Fetrat Qharabagh, Zahra Dehghanian, Hamid R. Rabiee

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-13

备注: 5 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于LLM的字素音素转换方法，提升波斯语等低资源语言的语音合成效果

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

关键词: 字素音素转换 大型语言模型 语音合成 低资源语言 波斯语 Prompt工程 后处理

📋 核心要点

  1. 传统G2P工具在处理多音字和上下文相关音素时面临挑战，尤其是在资源匮乏的语言中。
  2. 利用LLM的语音知识，通过设计有效的提示和后处理方法，无需额外训练即可提升G2P转换性能。
  3. 在波斯语基准数据集上的实验表明，该方法优于传统G2P工具，验证了LLM在G2P任务中的潜力。

📝 摘要（中文）

字素音素转换（G2P）在语音处理中至关重要，尤其是在语音合成等应用中。对于具有多音字和上下文相关音素的语言，G2P系统必须具备语言理解和上下文感知能力。最近，大型语言模型（LLM）在各种语言任务中表现出巨大的潜力，表明它们的语音知识可以用于G2P。在本文中，我们评估了LLM在G2P转换中的性能，并引入了提示和后处理方法，这些方法可以在没有额外训练或标记数据的情况下增强LLM的输出。我们还提出了一个基准数据集，旨在评估波斯语的句子级语音挑战的G2P性能。我们的结果表明，通过应用所提出的方法，LLM可以优于传统的G2P工具，即使在像波斯语这样的代表性不足的语言中，也突出了开发LLM辅助G2P系统的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言（如波斯语）中，传统G2P工具在处理复杂语音现象（如多音字、上下文相关音素）时性能不足的问题。现有方法通常依赖于大量标注数据进行训练，成本高昂，且泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练LLM所蕴含的丰富语音知识，通过精心设计的提示（Prompting）和后处理技术，引导LLM完成G2P转换任务，从而避免了对大量标注数据的依赖。这种方法旨在充分利用LLM的zero-shot或few-shot能力。

技术框架：整体流程包括三个主要阶段：1) 输入准备：将待转换的文本输入LLM；2) LLM推理：利用设计的Prompt引导LLM生成音素序列；3) 后处理：对LLM的输出进行校正和优化，例如处理音素边界、纠正常见错误等。具体使用的LLM模型未明确指出，属于可替换模块。

关键创新：该方法的核心创新在于将LLM应用于G2P任务，并提出了有效的Prompting和后处理策略。与传统方法相比，该方法无需针对特定语言进行大量训练，具有更强的泛化能力和更低的开发成本。此外，Prompting和后处理的设计也针对G2P任务的特点进行了优化。

关键设计：论文重点介绍了Prompt的设计，例如使用特定的指令引导LLM生成音素序列。后处理阶段可能包括基于规则的校正、基于统计模型的优化等，具体细节未知。论文中提到的基准数据集用于评估模型在句子级别上的语音转换能力，可能包含了一些具有挑战性的语音现象。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，通过应用提出的Prompting和后处理方法，LLM在波斯语G2P转换任务中优于传统的G2P工具。具体的性能提升数据未知，但论文强调了LLM在资源匮乏语言中的潜力。该研究为利用LLM解决语音处理问题提供了一个有益的探索。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于语音合成、语音识别、口语翻译等领域，尤其是在低资源语言的语音技术开发中具有重要价值。通过利用LLM的强大能力，可以降低G2P系统的开发成本，提升语音合成的自然度和可懂性，促进人机语音交互的发展。

📄 摘要（原文）

Grapheme-to-phoneme (G2P) conversion is critical in speech processing, particularly for applications like speech synthesis. G2P systems must possess linguistic understanding and contextual awareness of languages with polyphone words and context-dependent phonemes. Large language models (LLMs) have recently demonstrated significant potential in various language tasks, suggesting that their phonetic knowledge could be leveraged for G2P. In this paper, we evaluate the performance of LLMs in G2P conversion and introduce prompting and post-processing methods that enhance LLM outputs without additional training or labeled data. We also present a benchmarking dataset designed to assess G2P performance on sentence-level phonetic challenges of the Persian language. Our results show that by applying the proposed methods, LLMs can outperform traditional G2P tools, even in an underrepresented language like Persian, highlighting the potential of developing LLM-aided G2P systems.