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在英语语音合成中，由于英语有着几乎无限多的词汇，我们不可能创建包含所有词汇的词库。因而对于未包含在词库中的英语单词，通过“字素转换成音素（G2P）”算法自动生成其音标是一个最好的解决办法。为此，论文提出了一种动态有限泛化法（DFGA）的机器学习算法，用于进行字素／音素转换规则的学习。用于学习的词典库有27040个单词，其中90％词用于规则学习，剩下的10％用于测试。经过10轮交叉验证，学习集和测试集的平均字素转换正确率为99.78％和93.14％，平均单词转换正确率为99.56％和73.51％。