arXiv 提出抗噪强制对齐方法，词边界误差降 19%
原文标题：Noise-Robust Forced Alignment for Spontaneous Speech
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论文指出强制对齐器在自发、嘈杂真实语音上性能下降，填充词、笑声与不流畅会破坏词边界。作者用上采样 WavLM 特征替代 MFCC 重构 GMM-HMM 对齐器，并加入非词汇发声单元与判别投影，在 Buckeye 与 FluencyBank 上词边界 MAE 分别比最强基线低 19% 和 17%。
- 问题
- 强制对齐器在自发、嘈杂语音上词边界误差大，填充词与笑声破坏对齐。
- 方法
- 用上采样 WavLM 特征替代 MFCC 重构 GMM-HMM，加入非词汇发声单元与判别投影。
- 结果
- Buckeye 与 FluencyBank 上词边界 MAE 为 20.6ms 和 76.9ms，比最强基线低 19% 和 17%。
- 影响
- 语音转写、字幕与发音评估等下游管线可直接受益，无需人工边界标注。
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用WavLM特征重构GMM-HMM对齐器，词边界MAE在Buckeye降19%、FluencyBank降17%
- •用上采样WavLM特征替代MFCC，重建经典GMM-HMM强制对齐器
- •为填充词、笑声等非词汇发声设独立音素单元，并加判别投影提升抗噪
- •Buckeye词边界MAE 20.6ms、FluencyBank 76.9ms，比十个基线中最强者低19%和17%
- •灾难性错位（>200ms）比MFA最佳模型少2.7倍，即便放宽MFA搜索束
- •流程仅用149小时精选音频自举，无需人工或外部边界标注
为什么重要：自发语音对齐是转写、字幕、语音数据集标注的基础环节，误差下降直接改善下游任务质量，对语音数据处理团队有实用价值。
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