Какие идеи можно попробовать для точного выравнивания фонем?

Для точного выравнивания фонем можно попробовать следующие подходы:

• Использовать модели скрытых марковских моделей (HMM) с обучением на размеченных данных для выравнивания аудио и текста.
• Применять нейросетевые модели, например, RNN или трансформеры, обученные на задаче forced alignment.
• Использовать предварительно обученные модели ASR (автоматического распознавания речи) с возможностью forced alignment.
• Внедрять методы динамического программирования (например, алгоритм Витерби) для поиска оптимального выравнивания.
• Применять акустические модели с учетом контекста и фонетических особенностей языка.

Комбинация этих методов и использование качественных размеченных данных позволит добиться высокой точности выравнивания.