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口语大脑：言语，韵律和语法的fMRI实验概论
在这项研究中，我们将概述近年来我们所做的有关语言和语音生产的神经解剖学相关性的实验工作。首先，我们将介绍与事件相关的功能磁神经成像和我们使用的实验范式的方法。然后，我们将介绍并讨论有关（1）语音运动控制，（2）发音复杂性，（3）韵律的神经解剖学相关性的实验结果，以及（4）义大利处理的神经认知底物。实验（1）和（2）表明，由SMA，运动皮层和小脑组成的预期大型运动语音网络仅在计划和执行简单的关节运动方面活跃。提高的关节复杂性会导致更集中的激活。此外，我们可以证明，只有语音运动的执行才能招募左前岛，而发音计划则没有。实验结果（3）的结果表明，控制韵律处理的横向化不是韵律（语言与情感）的功能，而是处理单元的更一般特征，例如韵律框架的大小，造成了不同皮质区域的激活。最后，在实验（4）中，我们提出了语音生产中句法处理的第一个结果。除了预期的Broca区域激活外，我们还发现了Wernicke地区和小脑中的激活。我们还找到了其他皮质区域激活的证据，这些证据少于脑力相关性的临床研究。这些领域和网络的认知相关性仍有待阐明。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。Q 2001 Elsevier Science Ltd.保留所有权利。
探索使用自动语音识别对口语高焦虑的EFL大学学生的影响
摘要 - 这项研究探讨了自动语音识别（ASR）技术对英语作为外语（EFL）学生的影响。在中国的98名一年级大学生中进行了研究，该研究采用了混合方法方法，将来自说话焦虑问卷的定量数据与学生反思性期刊的定性见解相结合。在14周内，参与者从事基于ASR的说话任务，获得实时反馈以提高发音和说话能力。的发现表明，ASR大大减轻了口语焦虑，尤其是在没有准备好的口语任务中，并增加了学习者对英语的信心。但是，与同伴有关的焦虑持续存在，这表明ASR在减轻群体环境中的社会焦虑方面的局限性。该研究得出的结论是，尽管ASR是单个语言实践的有效工具，但应补充同伴互动策略，以更全面地解决焦虑。关键字 - 自动语音识别，英语作为外语（EFL）学习者，口语焦虑，混合方法，语言学习
人工智能驱动的语言学习：Rosetta Stone 对 ESL 学生口语能力和自我控制的影响
3 研究学者，安得拉大学，维沙卡帕特南，印度。摘要 本研究论文探讨了基于人工智能 (AI) 的教学对提高英语口语能力和促进现实环境中的自学能力的影响。在当今的教育领域，基于人工智能的应用程序已被证明是一种变革性工具，可以激发学习者的热情并支持交互式语言学习活动。这项研究针对 120 名学习英语作为第二语言 (ESL) 的工程专业学生进行，他们被随机分配到接受基于人工智能的教学的实验组或接受传统教学的对照组。利用 Rosetta Stone 移动应用程序进行前测和后测，以评估学生的英语口语能力和自学技能，该应用程序结合了各种口语活动、重点练习、发音反馈和语音识别工具。结果表明，与对照组相比，实验组在口语技能方面表现出显著的进步——准确性、词汇量、流利度和发音。研究结果表明，基于人工智能的教学有效地提高了 ESL 学生的英语口语技能，改善了他们的自我调节过程。这些结果证明了人工智能技术在增强语言习得体验、促进学习者自力更生和口语认知过程方面的潜力。关键词：EFL 语境、基于人工智能的教学、Rosetta Stone 应用、口语技能、自我调节实践。
人工智能（AI）应用对提高大学生口语水平的影响研究：中国大学生的心声
摘要。近年来，人工智能受到越来越广泛的关注，其在人们生活的各个方面，尤其是在教育领域的应用日益增多。本研究采用半结构化访谈的研究方法，旨在探讨人工智能在提高大学生口语方面的作用，以便更好地利用人工智能促进大学生口语学习。本研究对来自中国某大学的11名学生进行了每人约10分钟的访谈，询问他们对使用人工智能学习口语的想法，并通过他们的回答了解人工智能在口语方面的发展现状。并且，对访谈结果进行内容分析发现，大多数大学生认为人工智能有助于他们的口语学习，但同时也指出人工智能还有一些方面需要改进。他们还从不同角度评估了这些人工智能应用程序对口语练习的功能。最后，本研究探讨了人工智能辅助英语口语学习的现实意义及进一步研究的建议。
ESL 261/461– 低级高级听力和口语
本课程将帮助您提高英语沟通能力，让您在学校、工作和个人生活中取得更大的成功。我们将教授听力、口语、发音和笔记技能。我们将使用在线语言学习平台和课堂视频一起学习。您每周至少需要完成 4 小时的家庭作业，因此请确保在您的日程安排中留出足够的时间来完成作业。我将在 Zoom 上为您提供任何您需要的信息！
利用人工智能（AI）提高高等教育学生的口语能力
摘要 近年来，科技取得了长足的进步，并被广泛应用于教育等各个领域。有许多应用程序可用于英语教学；然而，一项尚未在大学英语教学中实施的技术是人工智能 (AI)。人工智能可以融入英语教学和学习中，以提高学生的语言技能，特别是他们的口语能力。本研究旨在评估通过在英语语言教育中使用人工智能 (AI) 对学生口语技能的提高。该研究采用了行动研究方法，在坦格朗拉亚大学进行。数据是通过观察、问卷调查和访谈收集的。此外，研究人员还进行了一项英语口语测试，评估了四个方面：整体沟通效果、流利度、理解力和语言的适当性。本研究的结果表明，在英语语言教学和学习中使用人工智能 (AI) 增加了学生学习英语的兴趣和动力。此外，学生的口语能力也有了显著的提高。 关键词：人工智能、聊天机器人、口语技能、英语教学技术。引言在这个全球化时代，技术已经取得了长足的进步，以满足我们的需求，并被应用于包括教育在内的各个领域。随着技术的发展，人类的特征和行为也发生了变化，影响着个人的学习方式。今天，世界正在经历第四次工业革命，其中一个关键组成部分是互联网平台和移动设备的使用。这导致了教育领域电子学习的兴起。电子学习利用新的多媒体技术和互联网，通过提供资源、服务和
gsqa：生成性口语问题回答
在口头问题回答（SQA）的最新进展中，端到端模型取得了长足的进步。然而，预先研究的研究主要集中于提取跨度的选择。当直接在输入中存在ANS时，这种基于提取性的方法是有效的，但它在提出抽象性问题方面缺乏，而答案不是直接提取的，而是从给定的信息中推断出来的。为了弥合这一差距，我们介绍了第一个端到端的生成性口语答案（GSQA）模型，该模型赋予了系统进行抽象推理的能力。培训我们的GSQA模型的挑战在于没有口头抽象的质量检查数据集。我们建议使用文本模型初始化并利用提取性质量数据集将知识从文本生成模型转移到口语生成模型。的结果表明，我们的模型在提取性质量检查数据集上超过了3％的先前的提取模型。更重要的是，GSQA模型仅在口语提取QA数据集上进行了微调。尽管没有看到任何口头质量质量检查数据，但它仍然可以与级联模型的性能非常匹配。总而言之，我们的GSQA模型表明了将概括为广泛问题的潜力，从而进一步扩大了抽象质量检查的SQA功能。poken问答，无文本的NLP，生成模型，转移学习，表示学习
大学，职业和技术教育|春季2024 业务和营销简介 口语策略 地区计划Rubric 第4部分田纳西州经济2021-2022 如果在橡树岭保留地上发生紧急情况该怎么办 LCSW监督计划 状态阿片类药物响应（SOR）赠款计划 项目计划请求 拉普斯沃斯监督计划 TAA个人就业计划
8劳工统计局，美国劳工部，职业前景手册，[信息安全分析师]，https：//www.bls.gov/OOOH/computer-and-computer-and-information-technology/information-technology/ineformation-security-norformation-security-analysts.htm8劳工统计局，美国劳工部，职业前景手册，[信息安全分析师]，https：//www.bls.gov/OOOH/computer-and-computer-and-information-technology/information-technology/ineformation-security-norformation-security-analysts.htm
早期口语发展——摘要
b 有效的学前、小学和中学教育项目 (EPPSE) 是英国的一项纵向研究，研究学前教育如何影响儿童和年轻人的成就和发展结果。 c 早期学习参与强度：早期学习参与 | 教育很重要 d 强度是 2023 年新西兰每周参加 ECE 超过 10 小时的儿童比例。 e 为了确定社会经济水平，使用了教育部入学信息系统 (ELI) 中儿童最近入学时的主要家庭住址。奥塔哥大学公共卫生系根据 2018 年人口普查的信息制作的社会经济贫困指标。新西兰贫困分数分为三类：高社会经济（新西兰贫困指数得分 1 至 3）、中等（得分 4 至 7）和低（得分 8 至 10）。早期学习参与强度：早期学习参与 | 教育很重要