基于文獻計量工具CiteSpace和VOSviewer繪制的科學知識圖譜,進行有關(guān)語音科學的期刊發(fā)文量、關(guān)鍵詞共現(xiàn)時區(qū)分布圖、主要作者及其機構(gòu)共現(xiàn)時區(qū)分布圖、關(guān)鍵詞共現(xiàn)標簽視圖共4類知識圖譜分析發(fā)現(xiàn):目前,國內(nèi)語音科學研究在期刊發(fā)文量方面整體呈上升態(tài)勢,學科發(fā)展趨勢向好; 1980—2020年該領(lǐng)域研究聚焦的熱點主題主要有:"語音識別""語音合成""言語合成""人工智能""語音技術(shù)""人機交互"等,其中人工智能是該領(lǐng)域的研究前沿。該領(lǐng)域研究目前存在的主要問題是:雖有新的學者和機構(gòu)不斷加入語音科學研究,但各研究者與機構(gòu)之間的合作較少,各研究團隊之間尚未形成研究合力和網(wǎng)狀研究協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。未來國內(nèi)語音科學研究將呈現(xiàn)出語言學語音科學研究領(lǐng)域不斷拓展,非語言學語音科學研究向跨學科融合化和語言科學研究向社會化應(yīng)用發(fā)展的趨勢。 

【文章來源】：鄭州輕工業(yè)學院學報(社會科學版). 2020,21(05)

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

語音科學研究領(lǐng)域年度期刊發(fā)文量走勢圖

由圖2可知，2015年左右人工智能開始出現(xiàn)，之后圍繞其開展的相關(guān)研究較為集中，是語音科學研究領(lǐng)域的前沿。人工智能(Artificial Intelligence，縮寫為AI)，是計算機科學的一個分支，研究領(lǐng)域包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)，是專門研究和開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)和應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，是語音科學跨學科研究的重要領(lǐng)域之一。1927年，德國電影《大都會》中的人造機器人“瑪利亞”是最早的人工智能機器人形象;1956年，人工智能被確立為一門學科，之后伴隨著計算機的問世，全世界范圍內(nèi)計算機領(lǐng)域的科學家都在研究人工智能。人工智能發(fā)展包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)和漣漪效應(yīng)三個要素[8]。近年來，隨著科大訊飛股份有限公司(以下簡稱為“科大訊飛”)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)FSMN———訊飛構(gòu)型的提出，國內(nèi)與人工智能有關(guān)的深度學習研究逐漸興起�！吧疃葘W習”的概念來源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，縮寫為ANN),ANN是人工智能領(lǐng)域中的重要模型之一[9]。目前，人工智能語音交互技術(shù)已被廣泛應(yīng)用，基于深度學習的語音分離技術(shù)研究頗受關(guān)注和重視。

以每兩年為一個時間切片，提取節(jié)點類型為作者和機構(gòu)，繪制出1995—2020年國內(nèi)從事語音科學研究的主要作者及其機構(gòu)共現(xiàn)時區(qū)分布圖(見圖3)。在時間段選取方面，之所以選擇1995—2020年，是因為繪制知識圖譜時即使將詞頻閾值調(diào)至最低，1995年之前研究語音科學的主要機構(gòu)在知識圖譜上也無法出現(xiàn)，這說明我國語音科學研究起步較晚，從1990年代后期開始我國語音科學研究才進入全面發(fā)展期，與前面期刊發(fā)文量年度趨勢圖所顯示的結(jié)果一致。在研究機構(gòu)方面，1995—1997年，中國科學院聲學研究所、上海交通大學、北京郵電大學、中國科學技術(shù)大學陸續(xù)開展語音科學研究;2003年，哈爾濱工程大學、清華大學、廈門大學加入語音科學研究;2007年，新疆大學和湖北師范學院加入語音科學研究;2011年，廣西大學加入語音科學研究;2015年前后，各公司團隊陸續(xù)加入語音科學研究，如科大訊飛、北京宇音天下科技有限公司、珠海多玩信息技術(shù)有限公司等;2018年以來，山東農(nóng)業(yè)大學、河北大學、西北民族大學加入語音科學研究，我國語音科學研究蓬勃發(fā)展。盡管不斷有新的學者和機構(gòu)加入語音科學領(lǐng)域的相關(guān)研究，但由圖3可知，各機構(gòu)和作者之間的連線較少，說明其研究的關(guān)聯(lián)性較弱，各作者和研究機構(gòu)之間開展的語音科學研究相對孤立，并未形成科研合作網(wǎng)狀網(wǎng)絡(luò)。由圖3可知，近年來加入語音科學研究的作者與機構(gòu)越來越多，語音科學研究整體上處于發(fā)展上升期，與圖2所顯示的結(jié)果一致。綜合分析可知，在作者及其機構(gòu)分布方面，語音科學研究領(lǐng)域呈現(xiàn)以下4個特點:(1)作者發(fā)文量較高且其所在機構(gòu)突顯，如中國科學院聲學研究所的杜利民、中國科學技術(shù)大學的王仁華、清華大學的劉加、新疆大學的吾守爾·斯拉木、湖北師范大學的高紅亮等，其研究成果豐碩，其所在機構(gòu)該學科發(fā)展建設(shè)較好;(2)作者發(fā)文量較高但其所在機構(gòu)并未出現(xiàn)，如朱曉農(nóng)(香港科技大學)、王炳錫(解放軍信息工程大學)、韓紀慶(哈爾濱工業(yè)大學)，可能與該機構(gòu)研究該學科的人員較少、學科建設(shè)發(fā)展緩慢有關(guān);(3)作者所在位置與其所在機構(gòu)位置相距較遠，如西北民族大學的于洪志、廈門大學的李無未，這可能與作者所屬機構(gòu)更名、工作變動或該領(lǐng)域研究熱點變化有關(guān);(4)語言學語音科學研究作者及其機構(gòu)顯現(xiàn)較弱，如北京大學的孔江平、同濟大學的馬秋武、南開大學的石鋒等都并未顯現(xiàn)，這說明與非語言學語音科學研究相比，語言學語音科學研究所占比例較小，語音科學研究跨學科性強，其發(fā)展空間與研究態(tài)勢發(fā)展良好。最后還值得一提的是，2015年前后劉豫軍、夏聰、胡郁等均是公司職員，與其所在公司機構(gòu)分布一致，這說明企業(yè)在該學科研究方面也有所貢獻，研究成果直接轉(zhuǎn)化為社會生產(chǎn)的趨勢漸強;2018年前后張玲、張海波、周民偉、劉琳等所在研究領(lǐng)域均為醫(yī)學，這說明語音科學具有跨學科交叉研究的趨勢，也說明該學科的研究熱點和前沿聚焦于語音科學的跨學科研究，與圖2所顯示的結(jié)果一致。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]漢語方言的實驗語音學研究旨趣[J]. 胡方.  方言. 2018(04)
[2]中國的瀕危語言保存和保護[J]. 范俊軍.  暨南學報(哲學社會科學版). 2018(10)
[3]基于深度學習的語音識別技術(shù)現(xiàn)狀與展望[J]. 戴禮榮,張仕良,黃智穎.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2017(02)
[4]人工智能與語音識別技術(shù)[J]. 胡郁.  電子產(chǎn)品世界. 2016(04)
[5]語音合成方法和發(fā)展綜述[J]. 張斌,全昌勤,任福繼.  小型微型計算機系統(tǒng). 2016(01)
[6]語音情感識別研究進展綜述[J]. 韓文靜,李海峰,阮華斌,馬琳.  軟件學報. 2014(01)
[7]少數(shù)民族語音多元化和多模態(tài)研究[J]. 金雅聲,胡阿旭.  西北民族大學學報(哲學社會科學版). 2009(03)
[8]語音識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及應(yīng)用前景[J]. 高新濤,陳乖麗.  甘肅科技縱橫. 2007(04)
[9]語音樣品的選取和實驗數(shù)據(jù)的分析[J]. 石鋒,時秀娟.  語言科學. 2007(02)
[10]我國語音學與音系學研究現(xiàn)狀和發(fā)展方向[J]. 史寶輝.  外語教學與研究. 1996(02)



本文編號：2997248