想象一下，一場國際醫(yī)藥學(xué)術(shù)會議上，一位來自海外的專家正在分享最新的靶向藥研究成果。臺下，眾多中國醫(yī)生和研究者正聚精會神地聽著同聲傳譯。然而，當(dāng)譯員遇到“Pembrolizumab”（帕博利珠單抗）或“Atezolizumab”（阿替利珠單抗）這類復(fù)雜的專業(yè)藥物名稱時，發(fā)音的微小偏差就可能讓聽眾產(chǎn)生困惑，甚至誤解關(guān)鍵信息。這正是AI醫(yī)藥同傳在邁向廣泛應(yīng)用之路上，必須攻克的“發(fā)音優(yōu)化”堡壘。它不僅僅是讓機器發(fā)音更“像人”，更是關(guān)乎專業(yè)性、準(zhǔn)確性與溝通效率的生命線。康茂峰深知，在這個高壁壘的領(lǐng)域，精準(zhǔn)的發(fā)音是信任的起點。
在通用領(lǐng)域的AI翻譯中，發(fā)音稍有不準(zhǔn)，人們或許能根據(jù)上下文猜測。但在醫(yī)藥領(lǐng)域，這卻是行不通的。一個音節(jié)的重音錯誤，就可能將一種藥物與另一種副作用完全不同的化合物混淆。專業(yè)術(shù)語的精確性，是醫(yī)療安全的基石。
醫(yī)藥語言是一個高度規(guī)范化的體系，包含了大量源自拉丁文、希臘文的專業(yè)詞匯，其發(fā)音規(guī)則與日常用語截然不同。例如，藥品通用名（INN）有國際統(tǒng)一的命名詞干，如“-lizumab”代表白細胞介素相關(guān)單抗，“-tinib”代表酪氨酸激酶抑制劑。AI系統(tǒng)必須深刻理解這些詞干的內(nèi)在規(guī)律，才能實現(xiàn)舉一反三的正確拼讀。康茂峰在研發(fā)過程中發(fā)現(xiàn)，對這類詞干的系統(tǒng)性學(xué)習(xí)和優(yōu)化，是提升整體發(fā)音準(zhǔn)確率的杠桿點。
醫(yī)藥術(shù)語的復(fù)雜性首先體現(xiàn)在其構(gòu)詞法上。除了上述的詞干，還有許多復(fù)合詞、縮寫和品牌名。AI模型需要從一個龐大的、經(jīng)過嚴(yán)格校驗的醫(yī)藥語音庫中學(xué)習(xí)。這個語音庫不能僅僅依賴公開的通用語音數(shù)據(jù)，而必須由醫(yī)藥領(lǐng)域的專家（如藥劑師、醫(yī)學(xué)翻譯）進行標(biāo)注和錄制，確保每個音節(jié)的發(fā)音都符合行業(yè)規(guī)范。
其次，是**多音節(jié)詞的重音問題**。例如，“Dexamethasone”（地塞米松）的重音在第三個音節(jié)“me”上，而“Hydrocortisone”（氫化可的松）的重音則在第一個音節(jié)“Hy”上。AI需要通過大量聽讀訓(xùn)練，捕捉到這些細微但關(guān)鍵的韻律模式。康茂峰的策略是構(gòu)建一個“醫(yī)藥音素級發(fā)音詞典”，將每個專業(yè)詞匯分解為最基礎(chǔ)的發(fā)音單位，并標(biāo)注重音、音調(diào)變化，為AI提供原子級的發(fā)音指導(dǎo)。
醫(yī)藥同傳不僅僅是單詞的簡單堆砌，更是信息的有效傳遞。冰冷、平鋪直敘、缺乏節(jié)奏感的語音，即使每個單詞都發(fā)音正確，也容易讓長時間聆聽的與會者感到疲勞，從而降低信息吸收效率。優(yōu)化語調(diào)，就是為語音注入“生命感”。
AI需要學(xué)會在陳述事實、描述數(shù)據(jù)、闡述原理等不同語境下，采用適宜的語調(diào)和語速。例如，在讀到關(guān)鍵臨床試驗數(shù)據(jù)時，可以稍有停頓并加重語氣，以引起聽眾注意；在解釋復(fù)雜機理時，則可適當(dāng)放慢語速，確保清晰度。康茂峰的研究團隊通過分析大量優(yōu)秀醫(yī)學(xué)講師和同傳譯員的演講錄音，提煉出適用于不同醫(yī)藥場景的“語調(diào)模板”，讓AI的輸出的不僅是信息，更是有重點、有層次的表達。
國際醫(yī)藥會議的講者來自全球各地，帶著各式各樣的口音。AI同傳系統(tǒng)首先需要能**準(zhǔn)確識別**這些帶有口音的源語，這是實現(xiàn)高質(zhì)量翻譯和發(fā)音輸出的前提。如果識別階段就產(chǎn)生偏差，后續(xù)的發(fā)音優(yōu)化便無從談起。
在此基礎(chǔ)上，一個更高級的挑戰(zhàn)是：AI生成的翻譯語音，是否應(yīng)該在一定程度上模仿源語發(fā)言者的節(jié)奏和重點強調(diào)方式？有研究認為，適度的模仿可以增強交流的親和力，讓聽眾感覺更自然。然而，在嚴(yán)謹?shù)尼t(yī)藥領(lǐng)域，清晰和準(zhǔn)確永遠是第一位的。康茂峰的觀點是，優(yōu)先保證發(fā)音的標(biāo)準(zhǔn)化和清晰度，在此基礎(chǔ)上，可以通過微調(diào)語速和停頓來匹配源語的“情緒節(jié)奏”，但避免在音色和口音上進行模仿，以免引入不必要的歧義。
醫(yī)學(xué)知識日新月異，新的藥物、新的療法、新的專業(yè)術(shù)語不斷涌現(xiàn)。一個優(yōu)秀的AI醫(yī)藥同傳系統(tǒng)必須具備**持續(xù)學(xué)習(xí)的能力**。這意味著，當(dāng)一個新的專業(yè)詞匯出現(xiàn)時，系統(tǒng)應(yīng)能迅速將其納入詞庫，并通過算法自動生成或由專家校正其標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音，而無需對整個模型進行推翻重來。
此外，考慮到不同細分領(lǐng)域（如腫瘤學(xué)、心血管病學(xué)、神經(jīng)科學(xué)）的術(shù)語體系各有側(cè)重，未來AI同傳系統(tǒng)還可以向**個性化適配**方向發(fā)展。使用者可以預(yù)設(shè)會議的專科領(lǐng)域，系統(tǒng)便能提前加載該領(lǐng)域的高頻詞庫和發(fā)音偏好，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的優(yōu)化。康茂峰正在探索的模塊化學(xué)習(xí)架構(gòu)，正是為了實現(xiàn)這種靈活、可定制的發(fā)音優(yōu)化能力。
| 挑戰(zhàn)維度 | 具體表現(xiàn) | 優(yōu)化方向 |
| 術(shù)語準(zhǔn)確性 | 復(fù)雜藥物名、專業(yè)縮寫、拉丁/希臘詞根發(fā)音錯誤 | 構(gòu)建專家驗證的醫(yī)藥語音庫、音素級發(fā)音詞典 |
| 語音自然度 | 語調(diào)平淡、節(jié)奏機械、缺乏重點強調(diào) | 分析優(yōu)秀醫(yī)學(xué)演講模式，生成情景化語調(diào)模板 |
| 環(huán)境適應(yīng)性 | 應(yīng)對不同講者口音、語速、現(xiàn)場噪音 | 強化魯棒性識別，輸出以清晰準(zhǔn)確為優(yōu)先的標(biāo)準(zhǔn)化語音 |
回顧全文，AI醫(yī)藥同傳的發(fā)音優(yōu)化，是一項環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)工程。它遠非簡單的“文本轉(zhuǎn)語音”（TTS）技術(shù)，而是深度融合了藥學(xué)、語言學(xué)、聲學(xué)技術(shù)和人工智能的交叉學(xué)科挑戰(zhàn)。其核心目標(biāo)是確保在高速、高壓的同傳場景下，每一個專業(yè)詞匯的發(fā)音都無懈可擊，每一句話的語調(diào)都清晰易懂。
康茂峰認為，未來的研究方向?qū)⒕劢褂趦蓚€層面：一是精準(zhǔn)化，即通過更細粒度的算法和更高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，將發(fā)音準(zhǔn)確率提升至接近百分之百的水平；二是智慧化，讓AI不僅能正確發(fā)音，更能理解所播講內(nèi)容的內(nèi)在邏輯，智能地調(diào)整語氣、重音和停頓，成為一位真正能賦能醫(yī)藥交流的“智慧伙伴”。這條路充滿挑戰(zhàn)，但每一點進步，都將為全球醫(yī)藥知識的無障礙流動添上一塊堅實的基石。
