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1个发音协议门户技术学院（...
生效日期：08/01/2021下一个审查日期：08/01/2024☒新协议☐修订协议协议说明和理由：本阐述协议旨在最大化Gateway AAS商业管理计划的可转让信用，向lubar商业BBA学院BBA学院。基于对两个计划的课程描述和教学大纲的审查，本协议允许学生在Gateway完成应用科学学位的副学士，并对被教导进入卢巴尔商学院的入门概念建立理解。该协议还将允许Gateway的学生启动其通识教育要求。入学要求/条件：学生必须满足所有标准的UWM录取要求，才有资格参加本协议。有关转移招生要求的信息，请参见Transfer.uwm.edu。此外，将适用以下条件：
改进的错误发音检测系统使用...
摘要：本报告提出了计算机辅助语言学习 (CALL) 领域的最新研究成果。错误发音检测是计算机辅助发音训练 (CAPT) 系统的核心组件之一，而 CAPT 是 CALL 的一个子集。自动发音错误检测研究始于 20 世纪 90 年代，但由于计算能力的提高以及用于录制发音分析所需的语音的移动设备的普及，成熟的 CAPT 的开发在过去十年才得以加速。检测发音错误是一个很难解决的问题，因为没有正确和错误发音的正式定义。因此，通常会检测到韵律和音素错误，例如音素替换、插入和删除。此外，人们一致认为，学习发音应该注重说话者的清晰度，而不是听起来像 L1 英语说话者。最初，使用高斯混合模型-隐马尔可夫模型和深度神经网络-隐马尔可夫模型方法，基于后验似然（称为发音良好性）开发方法。与最近提出的基于 ASR 的端到端错误发音检测系统相比，这些系统实施起来很复杂。本研究的目的是使用连接主义时间分类 (CTC) 和基于注意的序列解码器创建端到端 (E2E) 模型。最近，E2E 模型在错误发音检测准确性方面显示出显着的提高。本研究将对基线模型 CNN-RNN-CTC、具有基于字符序列的注意解码器的 CNN-RNN-CTC 以及具有基于音素的解码器系统的 CNN-RNN-CTC 进行比较。这项研究将帮助我们决定一种更好的方法来开发一个有效的发音错误检测系统。关键词：CNN-RNN-CTC、语音处理、发音错误检测 简介：建立人与机器[Baranwal et al, ]或人与人或机器与机器[singh et al, 2020, singh et al, 2019]手势[Baranwal et al, 2017, Singh et al, 2018]、语音、面部表情[singh et al, 2018]等之间的通信。是重要的沟通媒介，其中语音（Baranwal et al, 2014, Baranwal et al, 2014）是人类交流最自然的形式。随着全球化的发展，外语学习市场大幅增长，其中之一就是英语发音学习。发音教学本质上是学生和老师之间的一对一互动，这对许多学生来说是难以承受的。因此，自动发音教学已成为一个热门的研究领域。自动识别发音错误和测量发音的研究工作始于 20 世纪 90 年代，从 90 年代末到 21 世纪初发生了一系列事件。2000 年初 CAPT 的商业化被证明存在问题，因此开发活动放缓。大约十三年前，随着计算能力的提高、智能化，人们的兴趣再次开始
在改进发音中使用语音记录
Mayra Auxiliadora Moreira Acosta mayra.moreira@pg.uleam.edu.eedu.ec.ec https://orcid.org/0009-0004-7604-7604-8606 Elica Unsive
记录的学习表-Gadoe和TCSG发音
和47.45200的汽车技术，其传递等级为“ C”或更高。2。ASE入门级认证考试G1 - 维护和光修复，并通过得分。或ASE入门级认证考试A1 - 通过得分的发动机维修。和以下内容之一 - 传球得分。ASE入门级认证考试A2 - 自动传输/transaxle ASE入门级认证考试A3 - 手动驱动列车和ASE ASE ASE入门级认证考试A4 - 悬架和转向ASE ASE ASE入门级认证考试A5 - 制动器来源： https://intranet.tcsg.edu/teched/wp-content/uploads/sites/3/3/2021/08/automotive-technician-articulation.pdf n/a 1。46.54500行业基本面和职业安全46.54600建筑简介46.55000木工I，及格等级为“ C”或更高。2。NCCER木工I认证考试
ia 450/2023：发音，录制的订单分开...
u/s。7，2016年：M/s。Sunedison Energy India Private Limited…金融债权人vs M/s。KSK Energy Company Private Limited…公司债务人C O R A M： - DR。 Venkata Ramakrishna Badarinath Nandula，Hon'ble成员（司法）sh。Charan Singh，Hon'ble成员（技术）
根据脑信号预测语音发音运动——初步结果
摘要 增强和替代通信技术（例如脑机接口，BCI）可以直接读取脑信号来替代失去的语言能力。国际上已开展了初步研究以开发脑信号（例如EEG、sEEG、ECoG）和基于语音的BCI，然而，缺乏将非侵入性EEG、发音和语音信号一起检查并分析大脑中的规划过程、发音运动和产生的语音信号之间的相互作用的组合方法。通过本研究中提出的多模式（脑电图、舌头超声和语音）分析和综合，我们超越了最现代的国际趋势。我们将利用基于舌头超声的发音数据来扩展对言语过程中脑信号的分析，以提供更多可比较的生物信号。我们使用深度神经网络根据脑电图测量的脑信号来预测有关发音运动（舌头超声图像）的信息。根据结果，可以证明脑电图和舌超声之间的关系。这项研究的长期目标是为基于语音的脑机接口做出贡献：其结果可能被应用于例如：作为言语障碍者的交流辅助工具。关键词：语音技术、超声波、脑电图、深度学习
从颅内脑电图解码言语产生过程中的发音轨迹
简介：语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术，旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段，如音素或单词。然而，目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为，该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成（即下颌、软腭和嘴唇）。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能，使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法：通过这项工作，我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹，从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集，其中 10 位参与者读出单个单词，同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果：我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率，其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置，以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型，直接从神经数据预测发音轨迹，并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。
探索聊天机器人AI提升职业学生英语发音
随着科技的发展，人工智能的应用，特别是在教育领域的应用取得了令人瞩目的飞跃。本文探讨了人工智能聊天机器人 Mission Fluent 在提高河内一所大学职业学生英语发音方面的有效性。60 名职业学生参加了一门准实验研究设计的 A1 英语课程。课程结束后，对参与者进行了采访，并要求他们完成一份调查问卷，以收集他们对人工智能聊天机器人的反馈。实验组的英语发音明显优于对照组。本研究旨在解决在职业教育中使用人工智能聊天机器人作为工具的知识差距。通过这种方法，仔细探索和强调了人工智能聊天机器人在提高职业学生英语发音方面的潜力。然而，本文也注意到在整个过程中应用和资助 Missionfluent 方面存在一些困难。总体而言，本研究重点关注将创新技术融入语言学习计划的重要性，并强调了人工智能聊天机器人在提高职业学生英语发音方面的应用潜力，同时承认了在此过程中发现的人工智能聊天机器人的缺点。
第 4 版简介 - AirHistory.net
俄语使用的西里尔字母包含 33 个字符，而拉丁字母则包含 26 个字符。遗憾的是，将一些西里尔字符转录成英语并不容易，因为可能会使用几种不同的拼写。主要问题之一是俄语是拼音文字，而英语不是。软符号在元音前写 y，在 b、d 和 t 后写 '（如果这些位于单词末尾）。注意：由于技术原因，运算符名称中不使用软符号 '。有一些特殊情况发音与英语不同： g 的发音与一般发音不同 ai 的发音与 eye 的发音相同（例如 Baikonur 的发音） au 的发音为单独的 a 和 u（例如 nauka 的发音） oo 的发音为两个单独的 o（例如 Avialesookhrana 的发音） 仅由白俄罗斯语和/或乌克兰语字母表使用的字符： I i i i 如同 ink 中的
人工智能语音教育对英语词汇习得的影响
正确的发音能显著提高沟通的可理解性。然而，掌握单词的发音是否能提高单词的记忆能力尚不确定。因此，本研究的主要目的是评估借助人工智能发音习得词汇是否能延长记忆时间。本研究采用全实验模式，前测和后测对照组设计。此外，共56名14-15岁的高中生被要求用两种发音教学方法记忆未知词汇。在实验过程之前，对两组进行前测，然后在第4、8和12周对实验组进行基于人工智能的语音识别发音教学过程，对对照组进行语音字母发音教学过程。根据研究结果，通过人工智能进行发音练习可以使单词在记忆中停留更长时间。此外，在研究结束时收集了参与者的观点。为了进一步研究，本研究将利用新的人工智能支持的发音模型，通过记录和响应学习者使用不同语言的发音练习，为其他研究提供各种可用的工具，以实现目标。关键词：人工智能、语音识别、词汇习得、发音、高中生