“这会让乔迪人感到宾至如归”：语音 AI 中的地域口音感知与言语适应

自动语音识别（ASR）系统对地区方言使用者的识别准确率往往较低，但关于用户如何应对这些局限，以及语音助手（VA）所生成的地区口音如何从社会语言学视角被评价，目前了解尚少。本研究在纽卡斯尔英语（Geordie）使用者中考察了这些问题，同时检验了对语音技术的语言顺应以及对方言口音与主流口音 VA 语音的感知。参与者与一个模拟 VA 互动，该 VA 说纽卡斯尔英语或标准南部英式英语（SSBE）。随后，他们接受了半结构化访谈，内容涉及对实验 VA 和语音技术的体验、语言使用、口音态度以及地方认同。研究发现揭示了社会语言学偏见的双向过程。Geordie VA 与熟悉感、温暖、个性和本地归属感相关联，但也引发了对专业性和权威性的担忧，而 SSBE 语音则被认为更中性、清晰和可信。参与者还报告，当语音技术无法识别他们时，他们会调整自己的言语，最常见的是转向更主流的 Accent、吐字更清晰以及说得更慢。这些策略类似于人际互动中的顺应，反映了用户对技术能够识别什么的认识，也称为感知可懂度压力。总体而言，研究结果表明，语音技术既通过鼓励用户抑制地区特征，又通过合成语音激活既有的社会刻板印象，从而复制了现有的口音偏见。本研究将社会语言学定位为连接理解人机交互与围绕用户自身语言优先事项设计包容性技术的桥梁。

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