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婴儿定向语音有助于语音学习吗？一项机器学习调查
一个著名的假设认为，通过用婴儿导向语音 (IDS) 而不是成人导向语音 (ADS) 与婴儿交谈，父母可以帮助他们学习语音类别。具体而言，据称 IDS 的两个特点有助于学习：过度发音，使类别更可分离，以及多变性，使泛化更具鲁棒性。在这里，我们测试了元音类别学习在日本成人用 ADS、IDS（针对 18-24 个月大的婴儿）或阅读语音 (RS) 发出的语音声学表示上的可分离性和鲁棒性。可分离性是通过计算日语的五个短元音类别之间的距离测量来确定的，而鲁棒性则通过测试六种不同的机器学习算法来评估，这些算法经过训练对元音进行分类，以泛化到 ADS 中新说话者所说的刺激。使用两种不同的语音表示，我们发现，在 RS 的情况下，高清晰度语音可以产生更好的可分离性，并且在 ADS 中，说话者之间的差异性增加可以为某些算法产生更稳健的类别。然而，这些结论并不适用于 IDS，事实证明，与 ADS 输入相比，IDS 既没有产生更可分离的类别，也没有产生更稳健的类别。我们讨论了在真实数据上运行的机器学习算法的实用性，以测试有关 IDS 功能作用的假设。
为语言和语音学习者的AI机器人伴侣提供动力
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通往语音学算法
级别的语音课程没有任何语音培训，鼓励我将我的学期论文变成期刊文章，倡导我教语言学课程。尽管在另一家机构中，Charles Yang有效地采用了我作为自己的学生，并一直相信我，提供了洞察力和灵感，并影响了我对工作含义的思考。里克·刘易斯（Rick Lewis）和安德里斯（Andries）都为人类受试者实验方法提供了宝贵的指导。与Lu Wang的会面对我对我的工作和神经网络之间的关系的思考很重要。我的整个委员会都非常支持，尤其是在我的求职过程中具有灵活性和友善，这使我的压力能够保持可容忍的水平。除了我的委员会之外，我要感谢Jeff Heinz，Jane Chandlee和Kyle Gorman对我的工作提供了宝贵的反馈。我很荣幸Charles Yang，Jordan Kodner和Sarah Payne将我作为Penn Pal。转向安阿伯（Ann Arbor）的朋友，大流行的最聪明的时刻是在周末与阿什坎（Ashkan）和艾丽会（Alican）的环聊中，他们形成了我的大流行泡沫。这是一段关于超自然活动的视频，毫无疑问，我的博士学位最困难。如果您知道您知道。所谓的“星期四晚餐船员”一直存在。Eli，Fahad，Kevin，Sarah，Trevor和Won都通过成为博士生的情感辛苦而在我身边，而不是成为人类。，但我们也分享了我从博士学位上获得的大量记忆。我非常感谢在早期的博士课程中与圣地亚哥，阿什坎，劳拉和奥纳会面，以及随后的共同记忆。我也感谢与塔拉（Tara），马克（Mark），玛丽娜（Marlena），吉恩（Jiong），法贾（Puja），尤永（Yujun）和迪（Di）的Gems Lab成员的友谊。没有我的冒险伙伴布列塔尼（Brittany）与我一起旅行，并度过了漫长的周末，但他们似乎是一个假期。我们一起搜寻了二手书店。您的精神不断提醒我，每种经历都不是为未来的生活做准备，而是一种生活的行为。我还要感谢我的家人为我提供了一个超越学术界的空间。大家一直在那里庆祝和支持我。我特别感谢我的大姐姐雷切尔（Rachel），他以对我非常重要的方式向我展示了善良，理解和指导，而我的爷爷乔（Grandpa Joe）体现了学术生活中的诚信
外国人指导的语音和L2语音学习
9.2 Interpretation and Implications of FDHs' Performance in L2 Perception and Production ........................................................................................................................................................ 296
语音教师对语音学生声音健康的指南
1 “Julie 谈论她的声音，第 2 部分”，YouTube 视频。2 “Rolando Vilazon 谈论他的声带囊肿”，YouTube 视频。3 “拯救沉默歌手的手术”，周末版周日，NPR 系列。4 “Natalie Dessay”，Thé ou café 的一集。5 McCoy，你的声音，17。6 McCoy，你的声音，26。