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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。
利用人工智能促进自主发音学习：音段和超音段特征视角 Senowarsito 1，S
本研究旨在调查使用人工智能进行自主发音学习的效果以及高年级学生使用人工智能进行自主发音学习的经验。以三宝垄 PGRI 大学一年级 32 名学生为样本，采用定量和定性方法进行解释性顺序混合方法研究。使用评估、访谈和教学材料评估作为工具。通过前测和后测，使用定量分析来评估学生的发音能力。使用 SPSS 进行定量数据分析。但是，使用定性分析来审查访谈。为了支持测试结果，对其进行了描述性检查。在使用基于 AI 的应用程序 ELSA 进行治疗后，发现 AI 的使用与自主发音学习之间存在显著相关性。但是，ELSA 也存在某些缺点。它似乎主要关注音段特征而非超音段特征。在提供的所有用于练习超音段特征的功能中，只有语调可用。虽然学生发现很难强调单词，但没有其他练习超音段特质的方法。实际上，ELSA 网站表示其课程涵盖了单词重音、语调、节奏、听力和对话等核心英语技能。因此，ELSA 的创建者可能会在继续改进其产品时考虑到这一批评。这意味着创作者能够响应客户或用户的顾虑或建议，这有助于产品的持续发展和成功。
vaqta®（发音为“ vac-ta”）
如何给出VAQTA？•这是手臂或大腿上的sh。•VAQTA在两个不同的日期上以两剂给予。o在12个月大的年龄后的任何时间都会进行第一张镜头。o第二杆后6-18个月给出了第二枪。•如果您错过了第二张射击，如果您的第二张镜头太早，请与您的医生或医疗保健提供者交谈。他们将决定该怎么做。
南卡罗来纳州国家转会和发音行动计划南卡罗来纳州国家转会和发音行动计划
2021年8月，邀请南卡罗来纳州的所有高等教育机构加入临时工作组。南卡罗来纳州高等教育委员会（CHE），Sheeo和JNGI促进了临时工作组，该特遣部队拥有来自该州为期两年的技术学院，公立四年制大学和大学的30多个关键南卡罗来纳州转会相关人员，以及独立学院（见表1）。 工作队使用了一个评估模型，该模型由一组志向原则组成，用于分析该州的转移和发音系统和政策，从而制定了全州行动计划。 卓越转会将提高大学的完成率，并减少完成四年制学位所需的时间和货币承诺。 提高卓越的转移将有助于学生的成功，并支持CHE的上升60x30战略，以提高该州的高等教育成就，该州最初在大流行之前由一群各种州领导人群体开发和认可。南卡罗来纳州高等教育委员会（CHE），Sheeo和JNGI促进了临时工作组，该特遣部队拥有来自该州为期两年的技术学院，公立四年制大学和大学的30多个关键南卡罗来纳州转会相关人员，以及独立学院（见表1）。工作队使用了一个评估模型，该模型由一组志向原则组成，用于分析该州的转移和发音系统和政策，从而制定了全州行动计划。卓越转会将提高大学的完成率，并减少完成四年制学位所需的时间和货币承诺。提高卓越的转移将有助于学生的成功，并支持CHE的上升60x30战略，以提高该州的高等教育成就，该州最初在大流行之前由一群各种州领导人群体开发和认可。
患者信息vaxelis®（发音为“ vak-sel-lis”）
嗜血杆菌B结合物和丙型肝炎疫苗）在您的孩子获得Vaxelis之前，请阅读此文档，并确保您了解所有信息。保留此文档，您可能需要再次阅读。如果您有疑问或副作用，请询问孩子的医疗保健提供者。此信息不会代替与孩子的医疗保健提供者谈论Vaxelis的代替。什么是vaxelis？vaxelis是一种疫苗，可保护您的孩子免于获得白喉，破伤风（Lockjaw），百日咳（百日咳），小儿麻痹症，Hib（B）和乙型肝炎。您的孩子无法从Vaxelis那里得到任何这些疾病。vaxelis可能无法完全保护您的孩子免受这些疾病的侵害。谁不应该得到vaxelis？如果您的孩子：
与机器人交谈时，人类会发音吗？主要Chadox1疫苗接种不会重新激活前...
1 si-m/“模拟人”柏林技术大学的科学框架和Charite´university医学柏林，柏林自由大学的公司成员，柏林汉堡大学，柏林，柏林，柏林，德国，2再生免疫学和衰老，BIH Imbunomics，BIH Immunomics，柏林卫生部，3. Neurocure，3神经学院研究中心，Charite'-University医疗中心柏林，柏林自由大学的公司成员，柏林洪堡大学和柏林卫生研究院，德国柏林卫生研究院，柏林神经病学系4，Charite'-University医学中心柏林，柏林弗里斯特大学的公司成员卫生部，柏林，德国，5实验免疫学实验室，病毒学研究所，医学院和科隆大学科隆大学，科隆大学，德国科隆大学，6种高级培养病毒，生物威胁和特殊病情病毒中心，他们参考了实验室SARS-COV-2和谁在新兴感染与生物学威胁中合作，罗伯特·科赫研究所，柏林，德国，7 JPT肽技术GmbH，柏林，德国，8 Max Planck Molecular Genetics，柏林，德国，德国，9个德国感染研究中心（DZIF），贝林德国科隆的波恩 - 科洛涅，科隆分子医学中心10中心，科隆大学，德国科隆大学
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。
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
b'字母是符号，因为您无法仅凭其外观知道它们的含义。例如，符号 x 对您来说可能很陌生。它是什么意思？您仅凭看它就能知道吗？不，您需要有人告诉您它的含义。符号可能会令人困惑，因为其中许多符号都有名称（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d），并且它们也有发音（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在单词 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中发出的发音）。此外，符号的发音会根据其周围的其他符号而变化\xe2\x80\x94\xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中的发音与 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccake 中的发音不同。\xe2\x80\x9d 更令人困惑的是，符号的外观可能会发生很大变化。例如，这些都是字母 \xe2\x80\x9cA:\xe2\x80\x9d A、a、' 的不同版本
b'字母是符号，因为您无法仅凭其外观知道它们的含义。例如，符号 x 对您来说可能很陌生。它是什么意思？您仅凭看它就能知道吗？不，您需要有人告诉您它的含义。符号可能会令人困惑，因为其中许多符号都有名称（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d），并且它们也有发音（例如字母 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在单词 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中发出的发音）。此外，符号的发音会根据其周围的其他符号而变化\xe2\x80\x94\xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccat\xe2\x80\x9d 中的发音与 \xe2\x80\x9cA\xe2\x80\x9d 在 \xe2\x80\x9ccake 中的发音不同。\xe2\x80\x9d 更令人困惑的是，符号的外观可能会发生很大变化。例如，这些都是字母 \xe2\x80\x9cA:\xe2\x80\x9d A、a、' 的不同版本
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