音節合併現象初步分析

我們目前為止已經對於音節合併現象有初步的瞭解，所以我們針對音節合併 現象可能會發生的一些現象做分析討論。如前述，當音節合併現象發生時，清楚 可辨的音節短少，原本正常的三個字三個音節變成三個字兩個音節，或者是兩個 字兩個音節變成兩個字一個音節。所以在嚴重的音節合併現象發生下，不但音節 間互相影響造成辨識率的下降，還可能因為兩個音節合併為一個音節而造成刪除 型的錯誤發生，接下來我們將針對音節合併現象在辨識上所可能發生的狀況作分 析。在此我們所使用的自發性語音基本辨認器將在下一章中詳述，在此我們只是 想由辨認器結果探討音節合併現象對於辨認結果之影響。

2.2.1 音節合併現象對於辨識產生的影響

當發生輕微的音節合併效應時，雖然音節間會產生相互影響，但音節本身主 要的結構還未嚴重改變，所以我們也許可以藉著 411 音節辨識器將其正確的辨識 出來。下例中雖然標記發生音節合併現象但卻被單一音節模型正確辨識出來的例 子，可能該處發生較輕微的音節合併現象。這裡我們使用漢語拼音；＂A＂為感 嘆詞（Particle）；＂~＂為不確定字音（Uncertain）起始標記。其中＂_ ＂連 接處為發生音節合併現象位置。

標示內容：dui_A jiu shi tao kong ~Na

（對 A 就 是 掏 空 ~Na）

辨識結果：dui A zhi ~ri hao kong A

當音節合併現象發生加重時，音節結構受到相互影響而改變，此時辨識可能 會受到影響而辨識為相近的音節。甚至如果音節合併現象太過嚴重，造成整個音 節結構的改變，例如：＂zhe_yang（這樣）＂因為音節合併效應發音近似＂jiang

（降）＂，則容易被辨識成單一音節（此時會造成一個刪除型錯誤 或者是 一個 替代型錯誤加上一個刪除型錯誤）。我們接下來觀察幾個例子，下例中為音節合 併現象標記處因為受到前後音的相互影響而發生辨識錯誤的情形。

標示內容： dui_A nei …

（ 對 A 那… ） 辨識結果： dui la nei …

下例中有兩處標記發生音節合併現象卻被辨識為單一音節，可能該處發生嚴 重的音節合併，其中清楚可看出標示內容中 ＂yin_wei（因為）＂發生音節合併，

但是辨識結果只辨識出＂yin（因）＂，而 ＂wei （為）＂這個音節發生了刪除 節（Non-Contraction Syllable）的辨識率比較，如表 2.1 所示，看看在辨識上 發生合併現象的音節是否會如我們所預期較未發生合併現象的音節來得低。我們

ge ㄍㄜ 1472 407 53.3% 9 45.2% 27.1% 9 na ㄋㄚ 974 337 22.2% 9 17.8% 11.1% 10

ni ㄋ一 1935 477 64.5% 16 60.8% 28.9% 8 ta ㄊㄚ 2049 654 73% 14 57.8% 26.2% 23 hen ㄏㄣ 1181 218 62.9% 3 54.8% 21.1% 6

我們可以很明顯的看到未發生合併現象的音節和發生合併現象的音節在辨 識率上都有一定的差距（發生合併現象的音節部分明顯偏低），所以說音節合併 現象確實會影響辨識。同時在刪除型錯誤的發生狀況比較上，發生合併現象的音 節明顯的比率高於未發生合併現象的音節甚多。

2.2.2 初步分析歸納

經過以上對於音節合併現象的初步分析可知，其不但造成音節辨識上困難度 的上升，同時也容易造成刪除型錯誤的發生。所以接下來我們將針對音節合併現 象作更詳細的分析統計，進而希望能夠找出適當的方法來解決因為音節合併現象 所造成辨識率低落的問題。