由厦门大学中国语言文学系“东亚汉语史与语言接触关系文献发掘”学术团队主办的第一届“人工智能与汉语音韵学”学术研讨会于2025年6月20日至23日在厦门大学成功举办。本次会议以人工智能技术为交汇点，聚焦数字化时代汉语音韵学的传承与创新，深入探讨新技术带来的机遇与挑战。

开幕新程：传统学科拥抱智能浪潮

21日上午9时，大会于联兴楼310正式开幕。开幕式由长春师范大学邹德文教授主持，厦门大学中文系语言学学科带头人李无未教授与中文系副主任李焱教授分别致辞。李无未教授首先向来自全国25所高校的35位与会专家学者致以热烈欢迎，还介绍了会议宗旨：搭建高水平学术交流平台，共同探讨人工智能技术与汉语音韵学融合的前沿议题。李焱教授接着就当前中文学科发展面临的机遇与挑战进行了精要阐述，并高度期待人工智能与汉语音韵学研究的深度结合，为学科注入新活力。

邹德文教授主持开幕式

李无未教授致辞

李焱教授致辞

与会学者于建南大会堂门口合影留念

前沿突破：AI解锁音韵学新可能

6月21日上午的主题报告分为两场，分别是厦门大学人工智能系史晓东教授的《甲骨文AI破译初探》与南开大学文学院副院长冉启斌教授的《使用人工智能技术合成古音》。史晓东教授展示了其团队开发的甲骨文智能识别模型，通过多模态数据训练显著提升了未释读字符的解析效率，同时阐述了甲骨文破译目标和具体技术路线。冉启斌教授演示了基于深度学习的上古汉语语音重建系统，通过算法模拟音变规律，再现《诗经》时代的拟测音系。

21日下午和22日上午为小组汇报，各分为两个半场，总共4场。21日下午，上半场会议由长春师范大学汪银峰教授主持，中山大学（珠海校区）贾智副教授、上海师范大学王弘治副教授&郭宇轩、湖南理工学院封传兵教授、河南师范大学孙志波教授进行报告。

贾智团队以丰富而生动的图像分析案例，展示了AI技术在《切韵》电子版文献的整理、修复和识别方面所发挥的作用。上海师范大学王弘治与硕士生郭宇轩介绍了其团队研发的“贤哉古音”智能研究系统，演示如何通过算法推演解决音变链重构难题。封传兵倡导建立汉语语音史数字生态：利用Gephi构建音韵特征关联网络，整合国家语言资源库、B站学术资源实现音韵理论可视化教学。孙志波展示了DeepSeek大模型在《广韵》字音自动标注方面的应用，处理效率较人工提升20倍。

下半场由厦门大学中文系张莉莉博士后主持，北京大学雷瑭洵助理教授、云南民族大学安英姬助理研究员、韩国檀国大学裴规利招聘教授、武汉大学赵清泉助理教授分别进行报告。

雷塘洵运用生成式AI大模型比对《经典释文》130处“如字”音与《玉篇》首音数据库，发现吻合率超89%，实证中古字书“常见音优先”标注体例。安英姬通过对《东国正韵》朝鲜汉字音进行大数据分析，论证该元音实质为上古汉语ɯ元音的域外映射，支持潘悟云（2015）ɯ构拟说，为东亚语言接触提供音变类型学案例。裴规利采用多模态对齐技术解析崔锡鼎《训民正音图》与邵雍《声音唱和图》，发现朝鲜韵图保留北宋“梗曾摄混押”特征。赵清泉综合利用民族语材料和汉语方言，指出借音喃字与借音壮字梗摄二三四等读高元音实际上均与中古晚期梗摄的持续高化现象有关。

22日上午，上半场由吉林大学秦曰龙教授主持，厦门大学许彬彬助理教授、南京大学汪莹助理研究员、日本关西学院大学季钧菲讲师、南开大学倪博洋副教授分别进行报告。

许彬彬探索发布闽南方言声调智能处理模型，为濒危方言保护提供技术方案。汪莹与阮仁平利用Gephi社交网络分析技术，对江淮官话三片区20项音韵特征进行Jaccard相似度量化，为方言接触研究提供新模型。季钧菲回顾了“类相关”现象的肇始与研究发展历史，并提出了几条例外现象，肯定了“类相关”理论在研究重纽反切问题上的可靠性。倪博洋提出“AI时代音韵研究逆向路径”，指出AI工具在解决音韵问题时所存在的不足。

下半场由延边大学张辉教授主持，湖南师范大学蔡欣然讲师、越南胡志明国家大学黄氏秋水讲师、厦门大学钟雪珂助理教授、延边大学张辉教授分别进行报告。

蔡欣然剖析AI应用于音韵学研究的现实瓶颈，指出要突破此局限，亟需构建音韵学专用小模型，注入专业领域知识实现算法能力升级。黄氏秋水坦言越南汉字音AI研究困境，呼吁建立跨境汉字音数据库。钟雪珂针对江户时期《韵镜》文献的层类性问题，通过Deepseek和可灵AI结合使用，生成《磨光韵镜》韵图改造动态视频，赋能音韵学教学。张辉指出朝鲜汉字音中首先应分成传统音、汉谚对音与“质正音”三个层次，分别对应了基础层、标记层和规范层，其中“质正音”的层次性与语言接触特征最为明显，体现出官方人为规范因素对汉字音的影响。

圆桌共识：共建标准聚力前行

在圆桌讨论环节，与会学者围绕人工智能与音韵学深度融合的核心议题展开了富有建设性的深度对话，现场互动频繁，共识不断凝聚。

李无未教授作为主办方代表和厦大中文系语言学学科带头人，特别强调了学术共同体意识在推动交叉融合中的作用。他回顾了会议中展示的闽南方言声调AI处理等成功案例，指出这些成果正是语言学问题驱动与AI技术供给有效结合的体现。他呼吁建立更开放的学术交流平台，鼓励青年学者勇于探索交叉领域。

中国社会科学院刘祥柏研究员结合其方言实验语音学研究经验，特别强调了多模态数据（音频、声学参数、方言地图等）纳入统一数据库标准的重要性。他提出，AI模型要更精准地模拟方言音变或进行方言识别，丰富、标准化的语音数据是基石，呼吁在数据库建设中预留语音数据接口。同时，还对AI技术与汉语音韵学研究相结合的宏观层面提出了更高的要求，即学术联盟、学术规范的建立。

韩国汉阳大学严翼相教授，从东亚汉字音研究的视角，强调了国际合作在数据库建设和标准化方面的重要性。他指出，正如安英姬、裴规利、黄氏秋水等学者研究所展示的，跨境汉字音数据蕴藏着丰富的音变线索，需要国际学界共同制定数据标准和共享协议，才能最大化发挥AI在区域语言比较研究中的潜力。

厦门大学史晓东教授认为，未来AI音韵学工具开发，应更注重与相关领域专家的紧密协作建模，如古文字学家的释读规则和字形演变知识结构化地融入模型训练是提高甲骨文智能识别模型效率的关键。

江苏师范大学王为民教授则从满汉对音等历史比较材料的角度出发，指出历史对音文献的数字化标注与对齐是构建高质量历时音变数据库的关键环节，需要开发专门的工具来处理这类特殊文献的数字化问题。

上海交通大学郑伟教授，强调了构建统一、高质量数据库的紧迫性。他指出，当前分散、异构的数据资源是制约AI深度应用的瓶颈，倡议学界协作建立标准统一、开放共享的汉语音韵学专业数据库，并强调数据展示平台需符合学术规范。

吉林大学秦曰龙教授对此深表赞同，他补充指出，现有各类数据库存在“数据孤岛”和标准不一的问题，亟需整合资源，形成合力。

北京大学赵彤教授回顾了自己及早期学者在汉语音韵学技术化工作中付出的艰辛努力，强调了技术传承与创新的重要性，并对AI带来的新可能寄予厚望。

华东师范大学赵庸教授则以轻松诙谐的方式分享了学术研究中人机互动的趣事，也坦诚表达了对AI技术迅猛发展可能带来的未知挑战（如研究范式变革、伦理边界）的审慎思考，引发了在场学者对技术应用中人文关怀的反思。

未来可期：智韵相融前景广阔

会议最后，此次会议召集人、主办人厦门大学中文系钟雪珂老师作了总结发言。钟老师衷心感谢与会学者对此次会议的支持，为此次会议能在“人工智能与汉语音韵学”这一新兴交叉领域注入强大活力，成功搭建起高水平学术交流平台，有效促进思想碰撞与协作共识而感到十分高兴，指出会议所取得的效果也超出了预期。对于前辈学者所提出的要求和建议，钟老师代表青年学者做出了表态，必将迎难而上，努力攻坚关键问题，实现人工智能技术与传统汉语音韵学的深度全面结合。会议就此圆满结束。

据悉，第二届“人工智能与汉语音韵学”学术研讨会预计将于2026年8月在日本关西学院大学举行，欢迎更多的学者参与到该议题的讨论，让人工智能持续为汉语音韵学在时代浪潮中开拓创新、砥砺前行铺就更宽广的道路。

图、文/杨璟

责任编辑/张耀娟