1. 乡音渐渺：绍兴方言的传承危机与文化价值
1.1. 方言的文化价值与当代困境
方言是中华民族语言文化多样性的重要体现，也是地域文化传承和情感认同的独特载体。它不仅是民间交际的工具，更承载着丰富的历史记忆、乡土情感与文化基因，成为地方非物质文化遗产——如越剧、绍兴莲花落等艺术形式得以存续的语言基础。然而，在全球化与城镇化不断推进的背景下，方言普遍面临严峻挑战。普通话的广泛推广、人口流动的加剧以及新媒体传播方式的变革，使得方言的使用场合日益萎缩，年轻一代对方言的掌握能力和使用意愿显著下降，代际之间的语言传承出现严重断层，许多方言正处于快速消失的边缘。
1.2. 绍兴方言的独特价值与紧迫现状
绍兴方言属于吴语太湖片临绍小片，不仅具有独特的语音、词汇和语法特征，还完整保留了中古汉语中的入声和浊音系统，堪称古汉语的“活化石”[1]。它是越文化的重要组成部分，深深植根于绍兴悠久的历史与人文传统之中，并为众多地方戏曲和口头文学提供了表达根基。然而，当前绍兴方言正遭遇前所未有的传承危机。一项“各地本土出生人士方言使用情况调查”结果显示：在6~20岁能够熟练使用方言的人群比例中，吴语区竟居全国最低。其中，苏州仅2.2%，上海为22.4%；浙江三地的情况同样不容乐观，杭州9.2%、温州7.3%、宁波4.6% ，均低于除苏州外的全国所有城市[2]。这组数据不仅揭示了吴语区方言传承的严峻态势，也为绍兴方言的现状敲响警钟——绍兴方言的发音人群体正呈现明显的高龄化趋势，面临着代际断层的危机。更具警示意义的是，一批具有文化特色的方言词汇，如传统行业中的“渔歌号子”、“锡箔口诀”等，正濒临失传。现实案例也反映出这一危机：在绍兴安昌古镇著名的“腊月风情节”中，“水上婚礼”仪式改用普通话进行解说，这不仅削弱了民俗活动的原真性，也折射出方言流失对地方文化整体性与旅游体验品质的深远影响。
1.3. 破题之路：人工智能的技术赋能与新思路
面对上述困境，以往的保护方式，如纸质记录、音频存档等静态手段，已难以应对快速变化的语言生态及其传播需求。这些方法往往覆盖面有限、互动性不足，难以触及新一代受众。在数字化时代背景下，以人工智能为代表的新兴技术为方言保护与传承提供了新的可能。人工智能可通过语音识别、自然语言处理、大数据分析及虚拟人等技术，实现方言的高效采集、数字化保存、创新性再现与功能性应用，从而为其活态传承开辟新的路径。值得注意的是，方言保护也已受到政策层面的支持。2024年8月，绍兴市教育局在提案答复中明确表示，将依托《绍兴市语言文字事业“十四五”规划》，积极利用新媒体和互联网平台扩展方言的传播与教育途径。
2. AI赋能：绍兴方言活化传承的创新路径构建
面对绍兴方言发音人高龄化和语料快速流失的紧迫现状，人工智能技术为方言的数字化建档提供了全新的解决方案。通过构建集成移动应用与自动语音识别技术的智能采集系统，可实现多年龄层、多地域发音人的语音数据高效采集。系统能够对采集的语音数据进行自动化标注与文本转写，建立包含音频、视频和文本的多模态方言语料库。这种数字化处理方式不仅大幅提升了语料采集的效率，更实现了语言资源的标准化保存[3]。
在创新化传承环节中，要推动从“单向传播”到“沉浸互动”。为提升方言在年轻群体中的传播效果，需要创新传承方式，构建沉浸式、互动化的学习体验。开发集成了语音识别与语音合成技术的方言学习应用，能够为用户提供个性化的学习支持。系统可实时评测用户的发音准确度，针对声调、韵母等关键特征提供精准反馈，并通过游戏化设计元素激发学习兴趣，增强学习的趣味性和持续性。例如，在dialectMap网页中，趣味性地设置听音猜方言的互动游戏，增强用户的使用兴趣。
同时，运用人工智能数字人技术创建绍兴方言虚拟代言人，赋予传统文化新的表达形式。这些虚拟形象可以化身导游、主播或历史人物，在短视频平台、文旅场景中用地道的绍兴方言讲述地方故事，有效拉近年轻群体与方言文化的距离。此外，基于自然语言处理技术的创意内容生成工具，能够自动创作方言歌词、趣味对话等内容，鼓励用户参与二次创作和分享，形成方言传播的良性循环。
在功能化应用环节中，推动从“文化符号”到“生活工具”，将方言与现代生活场景相结合，是实现其活态传承的重要途径。以地图导航软件为例，高德地图和百度地图推出的方言专区等语音包，凭借强功能属性受到用户青睐。相较于部分导航中“AI感”明显、声音“假”且“僵硬”的语音，这些语音包运用智能技术生成“特别”的人声，融入方言特色，不仅优化了用户的注意力认知和使用体验，还带来了更优质的交互效果。百度地图方言区设有“粤语女声”、“重庆小伙”、“广西表哥”、“台湾甜妹”等特色语音选项，通过“人声”演绎让方言融入导航场景，让用户在出行中感受乡音魅力[4]。随着智慧医疗的不断发展，人工智能语音技术在医疗行业的应用日益重要[5]。
而针对普通话熟练度较低、在公共社交方面存在较大障碍的老年群体而言，开发方言版智能语音助手具有重要的现实意义。将方言语音识别与合成技术集成到手机、智能音箱等设备中，不仅可以应用于医疗随访等智慧医疗场景，还能帮助老年人使用方言完成就医预约、交通查询、亲友通讯等日常操作，有效缓解因语言障碍造成的数字鸿沟问题，切实提升其生活品质和社会参与度。
在智慧文旅建设方面，2020年，国务院办公厅关于全面加强新时代语言文字工作的意见发布，提出强化语言文字研究与服务能力，并规划建设网络中国语言文字博物馆[6]。在此政策推动下，贺州、太原等地方言博物馆相继建成，以实体展陈的形式守护方言文化记忆。在景区部署的绍兴方言智能导览系统，让游客通过方言交互获取个性化文化讲解，深度沉浸于地方文化氛围；在社区服务领域，窗口单位试点的方言实时翻译系统，有效打破语言沟通壁垒，让方言交流畅通无阻。这些功能性应用将方言融入现代生活场景，既延续了方言的文化根脉，又赋予其新的时代价值，实现了传统文化保护与创新发展的有机统一。
3. 实践与深化：AI驱动下方言教育的模式创新与场景构建
在方言保护与传承的整体框架中，教育是关键环节，也是实现代际传承的核心路径。传统方言教学多依赖口耳相传或有限的地方教材，存在教学资源匮乏、教学形式单一、难以激发学习者兴趣等问题。人工智能技术的引入，为方言教育带来了革命性的变革可能，通过构建智能化、个性化、互动化的学习平台，能够有效提升教学效率与学习体验，使方言学习更加贴近当代学习者的习惯与需求。推动方言教学从单向的知识灌输，转向一个以学习者为中心、多技术融合、全场景覆盖的系统。
构建“数据驱动、情景交融”的智能教学新范式。成功的AI方言教育实践，首先体现在对教学模式的根本性创新上。它摒弃了统一的线性教材，转而构建一个动态、可扩展的智能课程体系。该体系通常基于一个结构化的方言知识图谱，将学习内容解构为语音、词汇、语法、文化等模块。例如，针对绍兴方言的“文白异读”这一复杂语言现象，可以设计专项训练模块，利用AI语音识别精准纠音，并通过对比普通话发音、中古汉语音韵，帮助学习者理解其历史渊源与演变规律，实现从“机械记忆”到“理解性习得”的跨越。
更重要的是，情景化学习成为激发学习兴趣的关键。技术手段如VR/AR的应用，不再仅仅是炫技，而是为语言学习创造“可感知的文化语境”。学习者可以“进入”一个虚拟的绍兴水乡古镇，在集市中用方言与AI生成的虚拟商贩讨价还价，或在茶肆里聆听长者用方言讲述民间故事。这种沉浸式体验将语言元素与具体的生活场景、文化习俗紧密绑定，使学习过程不再是孤立的单词记忆，而是在解决实际问题、完成文化探索中自然完成，极大地增强了学习的意义感和趣味性。
技术融合：打造“精准评估、即时反馈”的个性化学习引擎。AI教育应用的深度，取决于多种技术的无缝融合与协同效能。一个成熟的AI方言教学平台，本质是一个集成了感知、认知、交互能力的个性化学习引擎。
在感知层，高精度的方言语音识别与语音合成技术是基础。它们不仅要求能识别标准音，更要能包容不同年龄、地域发音人的口音差异，并能够合成出自然、富有表现力甚至带有特定角色性格(如模仿鲁迅的严肃、孔乙己的迂腐)的方言语音，为互动教学提供可能。
在认知与交互层，大语言模型发挥着核心作用。它使得AI助手能够理解学习者用方言或普通话提出的开放式问题，并进行智能答疑、生成对话练习、甚至创作方言故事。例如，当学习者询问“‘儾’(你)和‘吾’(我)在古汉语里怎么讲？”时，AI不仅能给出答案，还能延展讲解其在绍兴话中的用法演变，实现知识的关联与拓展。
最终，所有这些技术都服务于个性化。平台通过持续记录和分析用户的学习行为数据(如发音错误模式、练习时长、知识薄弱点)，为每个学习者构建独特的“数字画像”，并据此动态调整学习内容的难度、推荐相关的文化知识点，提供量身定制的学习路径。这种“数据驱动”的模式，确保了教学效率的最大化。
形成“课内系统学、课外趣味练”的立体传播矩阵。方言活力的真正恢复，取决于其能否重新融入人们的日常生活。因此，最前沿的AI教育实践，已不满足于构建一个封闭的学习平台，而是致力于打造一个线上线下联动、严肃学习与轻松趣味结合的立体化传播生态。
在线上，除了核心教学小程序或APP，运营具有鲜明地域文化特色的AI虚拟人账号已成为一种有效策略。这些虚拟人(如设定为一位年轻的越剧传承人或一位博学的乡土文化专家)在短视频、社交媒体平台上，通过方言教学短剧、文化科普、直播互动等轻量化内容，以符合网络传播规律的方式吸引年轻受众，激发其对方言文化的初始兴趣，并引导至系统化学习平台。
在线下，AI技术可以与文旅场景深度融合。例如，在绍兴的鲁迅故里、兰亭等景区，部署基于AR技术的互动装置，游客扫描特定景物，即可召唤出AI虚拟人物，用地道方言进行讲解或发起趣味问答。这种“游中学”的模式，将方言教育从课堂延伸至真实的文化发生地，实现了文化体验与语言学习的完美统一。
综上所述，AI在教育领域的应用，正通过模式、技术与生态的三重创新，为绍兴方言的传承构建一个可持续的良性循环。它将方言从一门需要刻意学习的“知识”，转变为一种可体验的“文化场景”和可使用的“生活工具”，从而在年轻一代中重新培植其生存与发展的土壤。这一路径不仅适用于绍兴方言，也为其他濒危语言文化的数字化传承提供了可资借鉴的范式。
4. 适配优化：绍兴方言特点与AI技术的融合
绍兴方言作为吴语太湖片临绍小片的典型代表，其语言学特征既体现了吴语的共性，又具有鲜明的地域独特性，这些特征也成为AI技术处理的核心挑战点：
复杂的连读变调规则：绍兴方言存在严格的连读变调现象，不同于普通话“字调不变”的规律，两个或多个音节组合时，每个字的本调会发生系统性改变，且变调规则随音节数量、词性组合不同而变化。例如，单字调中“好”(本调为上声，调值214)与“人”(本调为阳平，调值35)组合为“好人”时，“好”变调为阳平(35)，“人”变调为阴平(55)，形成“35 + 55”的调值组合；而“好”与“酒”(本调为上声，214)组合为“好酒”时，“好”变调为半上(21)，“酒”保持上声(214)，调值组合变为“21 + 214”。这种动态变化对AI语音识别的“调值捕捉精度”提出极高要求，传统基于单字调训练的模型易出现调值误判。
丰富的语气词系统：绍兴方言拥有一套独立于普通话的语气词体系，且同一语气词在不同语境中可传递不同的情感色彩。例如，“哉”可表示完成(“饭吃好哉”，饭吃完了)、感叹(“真好看哉”，真好看啊)、催促(“走哉走哉”，走了走了)；“啘”可表示疑问(“你去啘？”，你去吗？)、不满(“勿要啘”，不要嘛)。这些语气词发音轻短、语义模糊，且常与前后音节连读，AI模型易将其误判为“噪音”或“冗余音节”，导致语义理解偏差。
特殊的词汇与语法结构：绍兴方言保留了大量中古汉语词汇与独特语法，与普通话差异显著。词汇层面，存在“吾(我)、儾(你)、渠(他)”等古汉语人称代词，“箸(筷子)、镬(锅)”等传统生活词汇；语法层面，常用“动词 + 得 + 补语”的倒置结构(“吃得饱”表述为“吃饱得”)、“勿”字否定体系(“不会”为“勿会”，“不要”为“勿要”)。这些特征使得基于普通话语料训练的AI自然语言处理模型，在词汇匹配、语法解析时易出现“语义错位”，例如将“箸”误译为“筷子”但丢失其文化内涵，或将“吃饱得”误判为语法错误[7]。
为解决上述适配性问题，AI技术需围绕绍兴方言语言学特征进行针对性设计，实现“技术适配语言”而非“语言迁就技术”：
构建“变调规则嵌入型”语音识别模型：在模型训练阶段，将绍兴方言的连读变调规则转化为“数学算法模板”，嵌入语音识别系统。例如，通过标注10万+组绍兴方言双音节、多音节词语的“本调–变调”对应关系，建立“变调规则数据库”；模型识别时，先捕捉单个音节的本调，再根据音节组合关系调用数据库中的变调规则，修正调值判断结果。同时，采用“多模态训练”(结合发音人唇形、面部表情)提升轻短语气词的识别率，将语气词的“音高、时长、强度”特征与语义标签绑定，减少误判。
开发“方言词汇–文化语义”双维度语料库：突破传统“普通话对应翻译”的语料标注模式，为绍兴方言词汇建立“表层语义 + 深层文化”的双重标签。例如，为“箸”标注“表层语义：筷子；深层文化：绍兴饮食文化符号，常用于‘分箸’(分家)等民俗场景”；为“吾”标注“表层语义：我；深层语法：古汉语传承，用于日常口语，体现地域亲近感”。同时，针对特殊语法结构，构建“绍兴方言语法树库”，将“吃饱得”等结构解析为“主语(隐含) + 谓语(吃) + 补语(饱) + 补语标记(得)”的语法框架，让AI理解其合理性而非误判为错误。
5. 挑战与展望
公元744年，86岁高龄的唐代诗人贺知章自长安辞官返乡，回到越州永兴(今属绍兴地区)故里。面对阔别已久的桑梓之地，诗人于《回乡偶书二首》中写下“少小离家老大回，乡音无改鬓毛衰”的经典诗句，以凝练笔触勾勒出语言认同与岁月变迁的深刻关联，成为中国文化中乡愁意象的重要载体。这种跨越千年的乡音情结，在当代语境下正面临着数字化时代的传承挑战。
当前，人工智能技术为方言保护提供了新路径，但实践过程中仍存在多重瓶颈。首先，技术层面存在显著局限性：现有AI模型在处理绍兴方言时，易出现“声调识别偏差”(如将连读变调后的“好”误判为本调)、“词汇语义混淆”(如将语气词“哉”误判为无意义音节)、“口音适配不足”(无法区分城区与上虞口音差异)等问题，这些错误根源在于模型多基于普通话语料训练，未充分适配方言的语言学特征。其次，数据资源的稀缺性成为基础性障碍：方言语音、语义的系统性采集与标注需投入大量人力与资金，且面临地域文化差异带来的样本多样性难题，例如绍兴方言不同区域的“渔歌号子”、“锡箔口诀”词汇差异显著，难以通过单一语料库覆盖。第三，可持续发展机制尚未成熟：包括项目长期运营模式构建、传承效果量化评估体系设计，以及商业资本与社会资源的协同整合机制等问题，均需进一步深入研究与实践探索。
针对技术局限性，需从“语言本体–技术优化”双向发力：一方面，加强绍兴方言语言学研究，梳理连读变调、语气词、特殊语法等核心特征，为AI提供“精准的语言规则模板”；另一方面，推动AI模型从“通用型”向“方言定制型”转型，通过嵌入变调规则、构建双维度语料库模型等方式，提升技术对dialect的适配性。
展望未来，方言保护的终极目标，并非将语言封存于数字档案中，而是让其重新流淌于生活的烟火气里。下一步，亟需通过持续的技术创新与深度的跨学科协作，致力于构建一个开放、协同、智能的方言保护生态系统。这意味着，不仅要开发更精准的方言AI模型，更要推动这些技术以低门槛的方式赋能地方社区、文创产业与教育系统，使每一位乡音守护者都能成为创新的节点。
基金项目
本文系2025年浙江省大学生科技创新活动计划(新苗人才计划)资助项目“「AI越声」——绍兴方言数字化抢救与沉浸式传承”(项目编号：2025R448A003)研究成果之一。