提出一种解决汉语多音字消歧问题的新方法，该方法基于大型语言模型和提示学习，包括三个模块：检索模块、生成模块和后处理模块。实验结果表明该方法在公共数据集 CPP 上优于现有方法，并对提示模板、训练数据规模和是否引入外部知识进行了实证研究。

Dec, 2023

本文提出一种中文多音字 BERT 模型，通过从 354 个原中文多音字生成 741 个新的中文单音字，再将其添加到预训练的中文 BERT 中，使得多音字消岐任务能够转化为中文多音字 BERT 语言模型的预训练任务。实验结果验证了该模型的有效性，与基于 BERT 的分类器模型相比，该多音字 BERT 模型获得了 2% 的平均准确率提升（从 92.1% 到 94.1%）

Jul, 2022

本文提出了使用神经序列到序列模型进行语音转换的方法，这个方法可以用在多种语言上，并且相比于基于高资源单语言模型适应低资源语言的方法，我们的方法在语音识别上的表现有显著提升，同时我们的模型更加紧凑。

Aug, 2017

通过从音频记录中学习发音示例来改善 G2P 转换任务的方法，利用少量带有注释的示例训练 G2P 模型，使用多语言电话识别系统进行解码，学习对于未收录词汇的发音字典，并重新训练 G2P 系统，该方法在不同语言和数据量的情况下持续提高 G2P 系统的音素错误率。

Jul, 2023

提出了一种新的 g2pW 方法，使用可学习的 softmax 权重将 BERT 的输出与所需的多音字字符及其 POS 标记进行条件转化，无需使用额外的 POS 标记预训练模型。该方法在公共 CPP 数据集上的表现优于现有方法。

Mar, 2022

该研究提出了一个多语种统一的前端系统，通过建模语音信息和语言知识，在处理发音相关任务时取得了有竞争力的结果。

Jul, 2023

通过使用自监督学习的最新进展，本文消除了使用固定表示而非数据驱动的方法生成专家词典的问题，将其应用于无词典的文本转语音系统中，与基于专家词典的方法相比，在没有语言专业知识的前提下达到甚至略优的声音质量。

Jan, 2024

本研究提出了一个基于 RAD-TTS Aligner 的管道，可以自动消除包含音频及文本转录的数据集中的同形异音词，从而得到标注完整的 G2P 训练数据集

Feb, 2023

本文提出了一种名为 LiteG2P 的新颖方法，它将专家知识和神经网络相结合，可快速、轻量且理论上并行化，能用于云端和设备端。实验结果显示，该方法在参数数量上比基于 CTC 的现有方法少 10 倍，在计算量上比基于 Transformers 的序列到序列模型少 33 倍，在性能方面显着优于目前的基于 CTC 的方法，可用于自然语言处理中字母转语音的应用场景。

Mar, 2023

本文提出了一种基于语义感知的生成文本到语音模型 Dict-TTS，该模型结合在线网站词典通过 S2PA 处理 module，实现了对多音字消除（polyphone disambiguation）的有效解决，同时提高了 TTS 系统的发音准确性及韵律建模，该模型在三种语言的实验结果显示优于其他基线模型。

Jun, 2022