e ee ea y ee 自我 啤酒 击败 婴儿 蜜蜂 埃及 爬行 欺骗 肚子 费用 平等 行为 奶油 爸爸 逃跑 甚至 鹿 梦想 小狗 免费 晚上 喂养 恐惧 快乐 李 邪恶 感觉 壮举 山丘 小便 唤起 脚 跳蚤 生气 看到 贪婪 齿轮 木乃伊 树 下面 脚跟 热 尿布 twee 细节 见面 餐 小狗 小猫 针 肉 流鼻涕 耶稣 窥视 豌豆 潮湿 仪表 女王 花生 湿漉漉的 报告 礁石 泥炭 阳光明媚 亮片 种子 恳求 泰迪熊 似乎 阅读 美味 渗透 印章 羊 座位 睡觉 小麦 速度 陡峭 扫掠 青少年 牙齿 杂草 哭泣 轮子
• 阅读 Beyond ABC 的 ai 故事页面。• 混合和二合字母歌曲 CD‘Vowels Out Walking Song’(第 30 首曲目,以及来自 TG TR\Lyrics 的打印歌词) • 阅读歌词并一起唱。每个人都应该在说 A 先生的名字 /ā/ 或第二节中 E 先生的名字 /ē / 时举手。• 一旦孩子们熟悉了这首歌,你就可以让三四个孩子扮演机器人并快速躲在教室周围。他们必须保持静止。然后 ai 和 ay 成对在房间里走动。当 I 先生或 Yo-yo Man 标记机器人时,他们必须返回座位。对于第二节,一对对孩子携带 ea 和 ee PCC 出去散步和寻找机器人。• 参考“长元音”海报:您现在知道了三种拼写 A 先生名字声音的方法。因此,当您想要拼写一个单词时,您必须考虑如何拼写它。
单词构建单词:May、Gail、play、rain、stray、day、stays、tail、gray、trail、pain、waits 用纸和铅笔写单词 我做:教师通过说出单词并提醒学生思考单词中的声音来示范活动,以便知道使用哪种拼写。使用大声思考法在黑板上写两个例子。 我们做:教师和学生一起练习上述活动。鼓励学生大声思考,让教师评估技能的应用。 你做:教师口述剩余的单词,学生将它们写在纸上。
摘要 随着机器学习在语音合成方面的最新发展,本研究探索了结合语言学知识来可视化和评估合成语音模型训练。如果可以在合成语音中看到和听到第一和第二共振峰(反过来,元音空间)的变化,那么这些知识可以为语音合成技术开发人员提供参考。在大型通用美式英语数据库上训练的语音合成模型被微调为新西兰英语语音,以确定是否可以看到和听到合成语音元音空间的变化。分析了微调过程中不同间隔的元音空间,以确定模型是否学习了新西兰英语元音空间。我们基于元音空间分析的研究结果表明,我们可以可视化语音合成模型如何学习其训练数据库的元音空间。感知测试证实,人类可以感知语音合成模型何时学习了其正在训练的语音数据库的特征。使用元音空间作为中间评估有助于了解哪些声音需要添加到训练数据库中,并根据语言学知识构建语音合成模型。索引术语:文本到语音合成、模型训练、可视化、元音图、语言学、机器学习
有些元音的音质不是恒定的,而是从一个元音变为另一个元音。例如,比较英语单词 car 和 cow 中的元音。car 中的元音可以延长,而其音质没有任何明显的变化。然而,cow 中的元音会改变其音质。这个元音的第一部分听起来像英语单词 car 中的元音,第二部分听起来像英语单词 put 中的元音。这是因为在发音 cow 中的元音时,舌头会改变其位置。在标准英音 (RP) 中,首先,舌头的后部处于完全张开的位置,嘴唇不圆润。从这个位置开始,舌头的后部朝着闭和半闭之间的点的方向移动,并且在发音元音的第二部分时,嘴唇变圆润。这种在音节中改变其音质的元音称为双元音。音质没有发生改变的元音(例如 bee 和 do 中的元音)被称为单元音或纯元音。
父母与婴儿说话时,通常使用婴儿导向语,这种语调在多个方面与与成人说话时有所不同。元音过度发音,即元音的极端发音,是婴儿导向语中有时会发现的一个特征,有人提出,父母与婴儿说话时使用的元音过度发音的程度与婴儿的语言发展之间存在关系。在本研究中,研究了父母元音过度发音与婴儿发声的语音复杂性之间的关系。先前的研究表明,在受试者均值水平上,存在正相关关系。然而,先前的研究结果并没有提供有关这种关系方向性的信息。在本研究中,在对话轮次层面上研究了这种关系,这使得人们能够得出结论,是婴儿的行为影响了父母,还是父母的行为影响了婴儿,或者两者兼而有之。使用 vhh 指数对父母元音发音过度进行量化,该指数可用于估计单个元音标记的元音发音过度。使用瑞典语单词复杂性测量法计算婴儿发声的语音复杂性。研究结果出乎意料,因为父母元音发音过度与紧随其后的婴儿发声的语音复杂性之间存在负相关关系。方向性表明,婴儿语音复杂性与紧随其后的父母话语的元音发音过度之间没有这种关系。这些结果的一个潜在解释是,高程度的元音发音过度提供或与大量语音和/或语言信息同时发生,这可能会占用处理资源,影响下一次发声的产生。
字母规则 2 如果使用规则 1 后仍无法理解词干,则删除词干的第一个字母,然后再次使用规则 1。规则 3 当两个不同的元音连在一起时,尝试发出两个元音(diet)。如果这不起作用,请尝试仅使用其中一个元音将它们一起发音(believe)。
音节中 /āāā/ 之前的辅音。这种拼写通常用于单词末尾。我们将这个模式读作 _ay。• 指向 ai_。这个模式叫什么?学生和老师:ai 空白 它拼写什么声音?学生和老师:/āāā/ • 指向 _ay。这个模式叫什么?学生和老师:空白 ay 它拼写什么声音?学生和老师:/āāā/ • 我将使用我们的解码策略来阅读一个包含长 a 的单词,拼写为 ai_ 或 _ay。把单词 complaint 写在黑板上。让我们假装不认识这个词。我将使用阅读大词策略来弄清楚。首先,我在单词中的元音下划线。在 o 和 ai 下划线。我知道音节中一个 o 后面如果有一个辅音,就会发 /ŏŏŏ/ 的声音。我将 a 和 i 一起划线,因为这两个元音合在一起发音为 /āāā/。接下来,我寻找我知道的其他部分。我在每个部分下面都打一个点。在 c、m、p、l 和 t 下打点,同时说出它们发出的发音。我知道这个单词的所有部分,这意味着我能读懂它。我知道这个单词有两个元音,这意味着它有两个音节。我仔细查看每个音节,确保每个音节都包含一个元音。我会在每个元音之前和/或之后添加一个或两个辅音。仔细查看 com 和 plaint 。现在,我读音节,如果需要,就发音:/kŏm/ /plānt/, com'plaint'。听起来不太对,所以我会弯曲元音。我会把 /ŏŏŏ/ 的发音改成中元音:/kƏm/ /plānt/。投诉!这很有道理。
元音编码了有关说话者声道长度(VTL)以及元音类型的信息。本文展示了如何根据元音逐帧估计 VTL,以便于跟踪说话者,并使自动语音识别(ASR)在多说话者环境中更加稳健。该算法基于一种新的 VTL 协变语音特征,该特征对大小信息进行线性编码。本文表明,与更传统的倒谱系数相比,这种新的语音特征更适合 VTL 估计。VTL 估计基于高斯混合模型,该模型是在已知身高但未知 VTL 的说话者的语音材料上训练的。该研究由奥地利科学基金 (FWF) (J2541-N15)、EOARD (FA8655-05-1-3043) 和 UK-MRC (G0500221) 资助。
患有严重肢体障碍,如完全闭锁状态的肌萎缩侧索硬化症 (ALS) (CLIS) 的人无法向他人表达自己的想法。为了解决这个问题,已经开发了许多脑机接口 (BCI) 系统,但它们并未被证明足以满足 CLIS 的要求。在本文中,我们提出了一种词语交流系统:带有护理人员辅助的 BCI,其中护理人员可以积极帮助患者表达单词。我们在此报告,四名几乎 CLIS 中的 ALS 患者和一名 CLIS 中的 ALS 患者成功地用自己的单词(日语)回答无法“是/否”回答的 wh 问题。每个受试者使用基于近红外光的“是/否”交流辅助工具,按顺序选择他或她想要表达的单词中包含的元音(最多三个)。然后,护理人员将所选元音输入到包含元音条目的词典中,词典会返回包含这些元音的候选单词。如果没有合适的单词,护理人员会更改一个元音并重新搜索或从头开始。当选择了合适的单词时,受试者通过“是/否”回答进行确认。三名受试者对所选单词至少有八次中有六次表示“是”(统计测量的可靠性为 91.0%),一名受试者(在 CLIS 中)八次中有五次表示“是”(74.6%),一名受试者四次中有三次表示“是”(81.3%)。因此,我们朝着为此类患者建立实用的词语交流系统迈出了第一步。