拉巴顿珠，藏族，博士，西藏大学信息科学技术学院副教授，博士生导师，主要研究方向为藏语智能信息处理、人工智能。长期从事计算机应用与藏文信息处理领域的教学科研工作。现任中国中文信息学会民族语言文字信息专业委员会（MLI）常务委员，CCF专业会员、中国中文信息学会、中国民族语言学会、中国图象图形学学会等多家学术团体会员，西藏自治区"成才杯"大学生课外学术科技作品竞赛"创业导师"。

近年来，主持国家自然科学基金青年项目、教育部人文社会科学研究项目(为2021年全区唯一获批项目，并获得"免于鉴定"结题)、西藏自治区自然科学基金青年项目、西藏自治区自然科学基金面上项目等10多项科研和人才项目；以主研身份参与国家重点研发项目等省部级及以上10余项；在国内外期刊和会议上发表学术论文近30篇；申请国家发明专利5项（其中，授权2项、3项进入实质审查阶段）；先后研发了多项藏语自然语言处理应用软件，以及藏语语音识别、语音合成、机器翻译等智能交互系统，其研发的成果登记软件著作权15项；指导大学生专业竞赛荣获省部级及以上奖项近20项，指导大学生创新创业训练计划项目10余项；研究成果和技术在西藏自治区多家IT企业和高校中得到示范应用，得到良好的用户使用评价；积极参与学术前沿对话，先后应邀参加第七届北京国际藏学研讨会、MNLP 2026、NLPAI 2025、MLIP 2025、MLIP 2023、NCMMSC 2023、CNCC 2022、MNLP 2022、ICCPR 2021等国内外学术交流20余场次；近两年，入选国家级青年人才候选人、2026年全国新时代青年先锋、西藏自治区"珠峰英才"青年人才；教学成果荣获西藏自治区2025年研究生教学成果奖一等奖、西藏大学2025年研究生教学成果奖特等奖和本科教学成果奖三等奖；曾荣获两次博士研究生国家奖学金、西藏自治区优秀共青团干部、全国挑战杯优秀指导教师，以及西藏大学优秀硕士学位论文、优秀博士学位论文、优秀毕业研究生、研究生"学术之星"、五四青年奖章、优秀团委书记、优秀教师等30余奖项及荣誉称号。

在迈向多语言多模态大模型的人工智能时代进程中，语音合成技术依然是实现智能人机交互的核心技术之一，其学术与应用价值日益凸显。该技术已广泛渗透于信息播报、有声读物等诸多场景，在人类日常生活中发挥着重要作用。藏语语音合成技术研究历经十余年的持续探索，尤其是深度学习方法的引入，在该领域取得了显著进展。

然而，藏语作为我国低资源小语种，其语言复杂性、基础数据与计算资源的稀缺性，以及研究力量相对薄弱等因素，使得该语言的信息处理长期面临严峻挑战。当前系统在合成语音的音质、自然度及韵律表现等方面，仍与真实语音存在显著差距；同时，合成速度、鲁棒性以及可控性亦无法满足实际应用需求，整体研究尚有广阔的探索空间。

究其根本，我们认为藏语基本发音特征尚未得到系统性揭示，韵律建模和声学建模的能力不足，构成制约性能提升的关键瓶颈。本报告以藏语卫藏方言为主要研究对象，围绕藏语语言学知识的深度挖掘与端到端声学建模两条主线，全面探讨藏语语音合成的关键技术环节，涵盖藏语语音结构剖析、复杂文本特征分析、韵律结构预测以及端到端声学建模等多个维度，旨在系统性地优化藏语语音合成系统的整体性能，力争使其达到实际可用水平。