Разное

Телефон по слогам: Слоги в слове телефон

Содержание

Раздели слова на слоги:телефон, подушка, цветочница, стройка

Руский язык стр 78 упр 7 класс3 руский язык

помогите 7 задание:(​

Упражнение 3 страница 37 вторая часть русски язык​

Как сделать страница 78 упражнение 7 3 класс русскй язык

Как сделать страница 78 упражнение 7 3 класс

Тано, что нужно знать … Хотелось бы. Говорим 1 Заете ли вы своих предков до седьмого коле а? Расскажите о них. 2. Рассмотрите рисунок. Изобразите ге

неало- гическое древо вашей семьи. Подумайте, кто из членов семьи представляет корни, ветви, кого вы поместите на вершине древа. 10 Лингвистическая копилка Генеалогия (родословие) перечень поко- лений одного рода, устанавливающий проиг 1​

250А. Спиши предложения, вставляя пропущенные буквы. Как ты понимаешь их смысл? Найди в предложениях антонимы К словам добрый, добро. 1. Есть только о

дин спосо… пол…жить конец злу делать д…бро злым людям. (Л. Н. Толстой) 2. Учись добр. .. му — пло- хое на ум не придёт. (Пословица) 3. Пока мол…ды, сильны, б…дры, не уставайте делать д…бро. (А. П. Чехов) 4. Про доброе дело г… в…ри смело. (Пословица) 5. Не одежда красит ч… … ве- ка, а его добрые д…ла. (Пословица) помогите найти антонимы и смысл пж Антонимы к слову добро ​

Выпишите из текста слова, основа которых состоит из двуките 10 Ми морфем, и запишите их в два столбика. Считается ли нулевое ое чание морфемой? Выдели

те в выписанных словах значимые час 2 Определите тип речи. Мальчик посмотрел: крышка чайника начала при- подыматься, и из-под неё выглянули свежие беленькие цветочки бузины, затем выросли и длинные зелёные вет- ви. Они росли даже из носика чайника, и скоро перед мальчиком был целый куст; ветви тянулись к самой пос- тели и раздвигали занавески. Как славно цвела и благо- ухала бузина! Из зелени её выглядывало ласковое лицо старушки, одетой в какое-то удивительное платье, зелё- и ное, как листья бузины, и всё усеянное белыми цветоч- ками. Сразу даже не разобрать было — платье ли это, или просто зелень и жи цветочки бузины. (Г.Х.Андерсен) със​

ПОМОГИТЕ ЗАЙКИИИИИ ПРОШУУУУУУУ

помогитееееееееееееееееееееееееееее​

«Телефон» Корней Чуковский — читать текст

1

У меня зазвонил телефон.
— Кто говорит?
— Слон.
— Откуда?
— От верблюда.
— Что вам надо?
— Шоколада.
— Для кого?
— Для сына моего.
— А много ли прислать?
— Да пудов этак пять. Или шесть:
Больше ему не съесть,
Он у меня ещё маленький!

2

А потом позвонил
Крокодил
И со слезами просил:
— Мой милый, хороший,
Пришли мне калоши,
И мне, и жене, и Тотоше.

— Постой, не тебе ли
На прошлой неделе
Я выслал две пары
Отличных калош?

— Ах, те, что ты выслал
На прошлой неделе,
Мы давно уже съели
И ждём не дождёмся,
Когда же ты снова пришлёшь
К нашему ужину
Дюжину
Новых и сладких калош!

3

А потом позвонили зайчатки:
— Нельзя ли прислать перчатки?

А потом позвонили мартышки:
— Пришлите, пожалуйста, книжки!

4

А потом позвонил медведь
Да как начал, как начал реветь.

— Погодите, медведь, не ревите,
Объясните, чего вы хотите?

Но он только «му» да «му»,
А к чему, почему —
Не пойму!

— Повесьте, пожалуйста, трубку!

5

А потом позвонили цапли:
— Пришлите, пожалуйста, капли:
Мы лягушками нынче объелись,
И у нас животы разболелись!

6

А потом позвонила свинья:
— Пришлите ко мне соловья.
Мы сегодня вдвоём с соловьем
Чудесную песню споём.
— Нет, нет! Соловей
Не поёт для свиней!
Позови-ка ты лучше ворону!

7

И снова медведь:
— О, спасите моржа!
Вчера проглотил он морского ежа!

8

И такая дребедень
Целый день:
Динь-ди-лень,
Динь-ди-лень,
Динь-ди-лень!
То тюлень позвонит, то олень.

А недавно две газели
Позвонили и запели:
— Неужели
В самом деле
Все сгорели
Карусели?

— Ах, в уме ли вы, газели?
Не сгорели карусели,
И качели уцелели!
Вы б, газели, не галдели,
А на будущей неделе
Прискакали бы и сели
На качели-карусели!

Но не слушали газели
И по-прежнему галдели:
— Неужели
В самом деле
Все качели
Погорели?

Что за глупые газели!

9

А вчера поутру
Кенгуру:
— Не это ли квартира Мойдодыра?

Я рассердился да как заору:
— Нет! Это чужая квартира!!!
— А где Мойдодыр?
— Не могу вам сказать…
Позвоните по номеру
Сто двадцать пять.

10

Я три ночи не спал,
Я устал.
Мне бы заснуть,
Отдохнуть…
Но только я лёг —
Звонок!
— Кто говорит?
— Носорог.
— Что такое?
— Беда! Беда!
Бегите скорее сюда!
— В чём дело?
— Спасите!
— Кого?
— Бегемота!
Наш бегемот провалился в болото…
— Провалился в болото?
-Да!
И ни туда, ни сюда!
О, если вы не придёте,-
Он утонет, утонет в болоте,
Умрёт, пропадёт
Бегемот!!!

— Ладно! Бегу! Бегу!
Если могу, помогу!

11

Ox, нелёгкая это работа —
Из болота тащить бегемота!

Корней Чуковский

Может ли класс Android SpeechRecognizer распознавать слоги/телефоны, а не только полные слова?

Я пытаюсь создать небольшое приложение, которое может распознавать слоги, такие как Ah , Oh , Uh , Eh и т. д.

Я думал использовать класс Android SpeechRecognizer, но он прекрасно работает только для полного слова, а не для слогов.

Например, если вы произносите звук буквы A , пусть он будет похож на Ehi , он будет отображать Hey . Но если вы скажете Ah , это ничего не покажет.

У вас есть какие-нибудь предложения?
Есть ли у этого класса какая-либо функция, которая может помочь мне с моей целью?
Я предпочитаю ответы о Android SpeechRecognizer, а не о другом инструменте прямо сейчас.

android

speech-recognition

Поделиться

Источник


nirKa    

16 июля 2019 в 08:34

1 ответ


  • распознавать слова в последовательности символов

    Мне нужен алгоритм, который может распознавать слова (на основе словаря) в последовательности символов, которая не имеет пробелов. скажем, например, последовательность такова: без пространства она должна распознавать пространство и меньше. и могут быть ситуации, когда можно распознать больше слов….

  • SpeechRecognizer onResults не стреляет

    У меня довольно странная проблема. У меня есть приложение android, для которого я добавляю распознавание речи с помощью класса SpeechRecognizer . Я создал класс, реализующий RecognitionListener, который просто печатает сообщение журнала для каждого события. И вроде бы все в порядке….



1

В Android-х SpeechRecognizer нет ничего подобного, но вы можете взглянуть на проект pocketsphinx-android, который, по-видимому, идеально подходит для вашей проблемы, потому что он, среди прочего, поддерживает режим allphone , в котором распознаются отдельные фонемы.

Поделиться


Alexander Solovets    

21 июля 2019 в 01:37


Похожие вопросы:

Проверка, чтобы увидеть, содержит ли слово только определенные слоги

Мне нужно проверить, содержит ли слово только определенные слоги. Например, если слово pikakapichu содержит только слоги pi, ka или chu, я хочу вернуть Yes. Если он содержит другие слоги или…

Можно ли настроить пользовательский интерфейс android wear SpeechRecognizer?

Я реализовал SpeechRecognizer в Android Wear, но этот UI выглядит так же, как ‘Ok Google’ ui, таким образом, сбивает пользователя с толку, полагая, что он говорит с нашим приложением на самом деле…

Как смешать Grammar (правила) и диктант (свобода слова) с SpeechRecognizer в C#

Мне очень нравятся последние предложения Microsofts по распознаванию речи (и SpeechSynthesis). http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms554855.aspx…

распознавать слова в последовательности символов

Мне нужен алгоритм, который может распознавать слова (на основе словаря) в последовательности символов, которая не имеет пробелов. скажем, например, последовательность такова: без пространства она…

SpeechRecognizer onResults не стреляет

У меня довольно странная проблема. У меня есть приложение android, для которого я добавляю распознавание речи с помощью класса SpeechRecognizer . Я создал класс, реализующий RecognitionListener,…

Может ли SpeechRecognizer поддерживать другие языки?

как и то, что говорится в названии, возможно ли для SpeechRecognizer распознавать другие языки? Если я хочу, чтобы он распознавал мандаринский язык вместо английского, как бы я это настроил?…

Как вызвать методы Speechrecognizer из службы без основного потока или активности

Я знаю, что на Stackoverflow и других сайтах есть десятки ссылок о классе SpeechRecognizer и о том, как его реализовать. Я просмотрел несколько из них и искал в течение нескольких часов. Хотя есть…

Доступен ли SpeechRecognizer только тогда, когда Android Wear подключен к смартфону?

Я использую android.speech.SpeechRecognizer , и он работает только в том случае, если он подключен к парному телефону через Bluetooth. Если я отключу телефон Bluetooth, SpeechRecognizer перестанет…

Regexp — только полные слова, а не после определенного символа

Я пытаюсь найти полные слова в строке, но у меня возникают проблемы с тем, где слово встречается после дефиса. Как создать regex, чтобы игнорировать слова, которые встречаются после дефиса? var text…

Как запустить приложение iOS, чтобы начать распознавать голосовую команду в автономном режиме?

iOS приложение подключается к интрасети и управляет другим оборудованием. Это оборудование используется для хирургии пациентов. Поскольку в основном на хирургии трудно использовать приложение iOS…

Правила переноса слов (упражнения и тест)

Упражнение 1.

Поиграем в игру “Назови одним словом”.

День недели после пятницы (суббота).
Игра на льду на коньках в небольшой мяч или шайбу (хоккей).
Результат сложения (сумма).
Место, где продают билеты (касса).

Запишите слова, соблюдая правила переноса слов.

Упражнение 2.

Запишите слова, разделив их на слоги. Охарактеризуйте слоги. Разбейте слова согласно правилам переноса. Определите, соответствуют ли слоги переносу слов.

Осенний день. Поблекли травы. Сырой, туманный холодок. И вдруг нежданно у канавы Расцвел шиповника цветок.

Упражнение 3.

Запишите слова, исправив ошибки в переносе слов. Какие правила переноса слов здесь нарушены? Есть ли слова, в переносе которых ошибок допущено не было? Разбейте слова на слоги, охарактеризуйте слоги в 1-м и 2-м словах.

По-ддержал, на-двязать, доп-латить, про-следить, дос-мотр, nepec-мотреть, там-оженники, бес-крайний, станц-ия, касс-ир, пое-здка.

Упражнение 4.

Как вы думаете, какие слова здесь написаны? Прочитайте.

Жин, ки, сне; лен, ка, дарь

Из скольких слогов состоят эти слова? А теперь запишите эти слова, разделив для переноса. Сколько способов переноса в словах из трех слогов?

Упражнение 5.

Прочитай слова. Спиши только те слова, которые можно перенести, разделяя их для переноса.

Олень, окно, соловей, убирай, сок, телефон, улица, юла, золотой.

Упражнение 6.

Прочитай слова. Выпиши слова, в которых три слога, разделяя их для переноса.

Работа, кошка, белочка, хлеб, мель, роза, двери, купание, тетради.

Упражнение 7.

Произнесите слова по слогам. Затем запишите их, разбивая для переноса. Какие из данных слов перенести нельзя?

Родители, отец, ребенок, сирота, семейство, родные, мать, семья, племянник.

Упражнение 8.

Прочитайте шуточное стихотворение.  Выпишите  слова, которые нельзя перенести с одной строки на другую.

Едва
Я перенёс:
е-два
И получил
За это «кол».
Опять
Я перенёс:
о-пять.
И получил
За это «два».
Укол
Я перенёс:
у-кол
Теперь, надеюсь,
Будет «пять».

                            (А. Шибаев)

Упражнение 9.

Разбейте на слоги следующие слова. В скобках дайте деление тех же слов на части для переноса. Выделите слова, которые нельзя разделить для переноса.

Голыш, голышом, ершом, ураган, тюрбан, орган, сиятельный, плёночный, обгонять, бесспорный, гамма, бессрочный, уборочный, урождённый, изголовье, новелла, зубрила, диадема, телеграмма, эмблема, пальма, казарма, рифма, фирма, тьма, яма, желтизна, отчизна, королевна, ведьма, арена, флейточка, радио, точка, редька, калька, вуалька, каланча, паинька, перебранка, дублёнка, ящерка, прейскурант, перекраиваться, перекраивался, приятный, средства, осунувшийся, искусство, действия, расписание, деятельность, упал, представитель, вожжи, коллектив, аппарат, комиссия, равноправный, объектив, борются, район, сотрудник, въезд, выезд, подъезд, расправиться, подделаться, рассыпается, сотрудник, подытожить, используя, разыскать, накопленный, отгрузил, отгрузится, подъезжать.

 

Тест по теме «Правила переноса слов»

1. Может ли слог сотоять из одного звука?

1) Нет, в слоге должно быть не меньше двух звуков
2) Да, слог может состоять из одного звука

2. Сколько слогов в слове ЯМА?
1) Один
2) Два

3. Сколько слогов в слове УРОКИ?

1) Два
2) Три

4. Как правильно перенести ЗНОЙНЫЙ?

1) Зной-ный
2) Зно-йный

5. Как правильно перенести ЛИНИЯ?

1) Лини-я
2) Ли-ния

 

Ответы к тесту

 

 

Одессита за кражу приговорили к чтению Франко и Толстого. На судебном заседании он читал по слогам | Громадское телевидение

Об этом сообщила пресс-служба суда.

26-летний уроженец села Новая Шибка в Одесской области имеет собственную семью и воспитывает двоих детей, но сам получил только среднее образование. В суде указывают, что ранее он не был судим.

Мужчину обвинили в краже у знакомого. 21 июля 2021 года около 23:00 обвиняемый проник через входную дверь в его квартиру, украл мобильный телефон и купюру номиналом 50 гривен. В целом ущерб потерпевшему оценили в 903,33 гривны.

Свою вину вор признал полностью. Суд назначил ему испытательный срок на один год с обязательствами:

  • периодически появляться для регистрации в уполномоченный орган по вопросам пробации;
  • сообщать об изменении места жительства, работы;
  • прочесть трилогию повестей Л. Н. Толстого «Детство. Отрочество. Юность» (1852-1857 годы) и стихотворение Ивана Франко «Строфы».

Нелегкая судьба

Суд отметил, что мужчину фактически воспитывал отец, поскольку родители разошлись, когда ему было три года, а мать оставила сына, когда ему было шесть.

Учитывая переезд матери, мальчик весь первый класс учился в разных школах, разных населенных пунктах.

В это время никто не контролировал его, поэтому школьник постоянно занимался празднолюбием. Его нашли соседи или чужие люди на улице, парня отдали в приют для детей.

В целом с 1-го по 5-й класс он почти не учился, закончил 9 классов и сразу начал работать, потому что не мог поступить в техникум из-за плохих оценок.

В суде отметили, что образ жизни, созданный родителями для обвиняемого, свидетельствует о полном пренебрежении обычными человеческими ценностями и чувственными ценностями ребенка.

Кроме того, там установили, что мужчина практически не читает никакой литературы. На судебном заседании он читал по слогам.

Суд решил, что поскольку у обвиняемого с детства не развили склонность к познанию себя в окружающем мире, произведения Толстого и Франко дадут ему возможность понять других людей.

«Безусловно, нельзя установить рамки такой литературы, ведь сколько людей, столько и мнений. Суд по собственному усмотрению счел необходимым определить соответствующую литературу для самообразования обвиняемому, используя общеизвестное правило: книги, которые нам следует читать, должны содержать здоровые, чистые и полезные идеи».

Урок 70. ударение и перенос слов — Русский язык — 1 класс

Конспект интерактивного урока по

«Русскому языку» для «1» класса

Урок № 70

Тема: Ударение и перенос слов

На уроке вы:

  1. Вспомните, что такое ударение и перенос слова.
  2. Научитесь ставить ударение и переносить слова по слогам.
  3. Сможете сами составлять слова из слогов, исправлять ошибки.

Основные термины и понятия:

  1. Буква – это знак азбуки, который мы называем, читаем и пишем.
  2. Звук – это буква, которую мы слышим и произносим.
  3. Слог – это часть слова с одним гласным звуком, которую мы поизносим на одном дыхательном толчке.
  4. Ударение – силовое выделение слога голосом.

Основная и дополнительная литература:

Русский язык. 1 кл. Учебник для общеобразоват. организаций. / В.П. Канакина. — М.: Просвещение, 2017.

* Русский язык. 1 кл. Электронное приложение к учебнику.

* Русский язык. 1 кл. Электронная форма учебника.

* Русский язык. Рабочая тетрадь. 1 кл.: учеб. пособие для общеобразоват. организаций. / В.П. Канакина. — М.: Просвещение, 2017.

* Русский язык. Метод. рекомендации с поурочными разработками. 1 кл.: учеб. пособие для общеобразоват. организаций / В.П. Канакина — М.: Просвещение, 2017.

* Русский язык. Проверочные работы. 1 кл.: учеб. пособие для общеобразоват. организаций / В.П. Канакина. — М.: Просвещение, 2017.

* Комплект демонстрационных таблиц с методическими рекомендациями к учебнику «Русский язык. 1 класс» / В.П. Канакина. — М.: Просвещение, 2015.

Теоретический материал:

Ударный слог, ударный слог –

Он назван так недаром.

Эй, невидимка-молоток,

Отметь его ударом!

И молоток стучит, стучит,

И чётко речь моя звучит!

Давайте вспомним, какое ударение нужно поставить в этих словах?

тОрт – тОрты

бАнт – бАнты

Ёж – ежИ

нОж – ножИ

зАяц – зАйцы

пАлец – пАльцы

кОшка – кОшки

блОшка – блОшки

А теперь давайте расставим знаки переноса в каждом слове!

тОрт – тОрты

бАнт – бАнты

Ёж – ежИ

нОж – ножИ

зА-яц – зАй-цы

пА-лец – пАль-цы

кОш-ка – кОш-ки

блОш-ка – блОш-ки

Почему мы отметили знаком переноса не все слова? Помните правила?

Вы задумались? Не вспомнили какое-то правило?

Давайте повторим ещё раз!

Сначала давайте вспомним, что такое ударение! Ударение – это выделение в слове голосом одного из слогов.

Слог, который произносится в слове с большей силой голоса, чем другие, называется ударным. Другие слоги (или слог) называются безударными. Чтобы показать, какой слог ударный, мы ставим знак ударения над гласной в ударном слоге.

Знак ударения не ставится в односложных словах и в словах с буквой «ё».

Чтобы выделить голосом ударный слог, нужно произнести слово целиком, выделяя голосом ударный гласный звук.

Мы говорили, что ударение выделяет ударный слог. А кто помнит, что такое слог?

Давайте возьмём слово «мама». Подставьте руку под подбородок, сколько раз он коснулся руки, когда Вы говорили слово «мама»? Два? Значит, в слове «мама» можно выделить два слога.

Есть еще один способ выделения слогов: в слове столько слогов, сколько в нём гласных звуков.

Слог может состоять из одного гласного звука, из одного согласного и одного гласного звуков, из нескольких согласных и одного гласного звуков. Запомните, в русском языке всегда есть гласный звук. Он только один. Если гласных звуков два, значит, и слога уже два. Но иногда так случается, что слово не помещается на строчку. Его нужно переместить. Это можно сделать, перенеся слово на другую строчку. Слово можно разделить на части, но сделать это можно не с буквами, а только со слогами. Поэтому слово можно перенести только по слогам.

Но и у переноса слов есть свои секреты.

= Нельзя переносить одну букву в слове, даже ели она гласная и составляет слог.

= Когда между гласными две согласные буквы, они поделятся – одна останется на одной строчке, а одна на другой.

А теперь давайте потренируемся!

Задание 1

В каком слове правильно стоит ударение?

Варианты ответа:

а) слѐды

б) перѐход

в) зайцы̀

г) то̀рты

Задание 2

Заполните таблицу. Напишите, где слово делили на слоги, а где переносили.

Слово

Перенос/слоги

У- ни – ве- рсам

А-ви-а-ци-я

Юла

Доб-рая

Е-нот

Задание 3

Расставьте слова от большего количества слогов в них к меньшему (если количество слогов одинаковое, то поставьте сначала слово, в котором больше букв).

Предложения:

1 друзья

2 портфель

3 хамелеон

4 кот

5 спорт

6 урок

7 микрофон

8 телефон

Задание 4

Разгадай кроссворд.

По горизонтали:

  1. … — это знак азбуки, который мы называем, читаем и пишем.
  2. Если в слове две … буквы, то в нём будет два слога.
  3. Чтобы выделить ударный слог, над гласной в нём мы ставим …
  4. Часть слова, которую мы произносим на одном дыхании – это …

По вертикали:

  1. … — это буква, которую мы слышим и произносим.
  2. … слог – это слог, на который не падает ударение.
  3. Если слово не влезает на строчку, его нужно ….

Задание 5

Спишите текст, разделите его зелёной ручкой по слогам, а синей – по принципу переноса.

Соната.

Я гулял по деревне и услышал прекрасную музыку. Мне очень захотелось узнать, кто так красиво играет.

Я пошёл на звуки музыки и увидел маленькую девочку за фортепиано. Она перестала играть, повернулась ко мне и спросила, не хочу ли я послушать её сонату.

С тех пор мы с Лилей – лучшие друзья.

Ответы:

Задание 1

Правильный вариант: Г

Неправильный вариант/варианты (или комбинации):

А,Б,В

Задание 2

Правильный вариант/варианты (или комбинации):

Слово

Перенос/слоги

У- ни – ве- рсам

Слоги

А-ви-а-ци-я

Слоги

Юла

Перенос

Доб-рая

Перенос

Е-нот

Слоги

Неправильный вариант/варианты (или комбинации): все остальные варианты являются неверными

Задание 3

Правильный вариант/варианты (или правильные комбинации вариантов):

1 2 3 4 5 6 7 8

Правильный текст

1 хамелеон

2 микрофон

3 телефон

4 портфель

5 друзья

6 урок

7 спорт

8 кот

Неправильный вариант ответа:

Любые другие комбинации

Задание 4

Правильный вариант/варианты (или комбинации):

2б

е

1з

з

в

5у

д

а

р

е

н

и

е

у

д

3б

у

к

в

а

р

6п

4г

л

а

с

н

ы

е

ы

р

й

е

н

е

7с

л

о

г

т

и

По горизонтали:

По вертикали:

3. буква

4. гласные

5. ударение

7. слог

1. звук

2. безударный

6. перенести

Неправильный вариант/варианты (или комбинации): все остальные варианты ответов являются неправильными

Задание 5

Правильный вариант/варианты (или комбинации):

С точки зрения слогов:

Со-на-та.

Я гу-лял по де-ре-вне и у-слы-шал пре-крас-ну-ю му-зы-ку. Мне о-чень за-хо-те-лось у-знать, кто так кра-си-во и-гра-ет.

Я по-шёл на зву-ки му-зы-ки и у-ви-дел ма-лень-ку-ю де-во-чку за фор-те-пи-а-но. О-на пе-ре-ста-ла и-грать, по-вер-ну-лась ко мне и спро-си-ла, не хо-чу ли я по-слу-шать е-ё со-на-ту.

С тех пор мы с Ли-лей – луч-ши-е дру-зья.

С позиции переноса слов:

Со-на-та.

Я гу-лял по де-рев-не и услы-шал прек-рас-ную му-зы-ку. Мне очень за-хо-те-лось узнать, кто так кра-си-во игра-ет.

Я по-шёл на зву-ки му-зы-ки и уви-дел ма-лень-кую де-воч-ку за фор-те-пиа-но. Она пе-рес-та-ла иг-рать, по-вер-ну-лась ко мне и спро-си-ла, не хо-чу ли я пос-лу-шать её со-на-ту.

С тех пор мы с Ли-лей – луч-шие дру-зья.

Неправильный вариант/варианты (или комбинации): любая другая комбинация ответов

Мадагаскар, детский клуб в Красноярске на Авиаторов, 44 — отзывы, адрес, телефон, фото — Фламп

Всем привет, наконец созрел отзыв о нашем любимом центре МАДАГАСКАР)

Буду рада, если кому то он будет полезен, при выборе детского развивающего центра)

Мы Начали посещать его , когда дочке было 9 месяцев, по рекомендации мамочек из бассейна, куда мы ходили на грудничковое плавание, так вот уже на протяжение почти двух лет мы ходим на занятия…

Показать целиком

Всем привет, наконец созрел отзыв о нашем любимом центре МАДАГАСКАР)

Буду рада, если кому то он будет полезен, при выборе детского развивающего центра)

Мы Начали посещать его , когда дочке было 9 месяцев, по рекомендации мамочек из бассейна, куда мы ходили на грудничковое плавание, так вот уже на протяжение почти двух лет мы ходим на занятия с удовольствием 3-4 раза в неделю , сначала на час мы ходили вместе , затем в 1,5 года оставляла ребенка на 3 часа, с 10 утра до 13.00, хватает время переделать кучу дел..

Так вот расскажу, что мне здесь понравилось :

-Всегда есть место где припарковать машину

-На входе всегда встречают приветливые преподаватели, обращаясь к ребёнку по имени

-Мне понравился подход к обучению детей: все занятия проходят в игровой форме это логоритмика, творчество, занятия я познаю мир и даже рисование песком !

-Каждое по пол часа, между занятиями небольшие переменки , где ребятишки успевают поиграть в игровой комнате ..

-На занятиях детей обучают буквам, цифрам, изучают животных, птиц, временам года, в общем расширяют кругозор, делают поделки , рисуют или клеят аппликации . У нас накопилась уже огромная папка с рисунками и поделками !

-В 12 часов ребятишки пьют чай с печеньками)

-Преподаватели очень чуткие, отзывчивые , любят детей и работают на совесть. Каждый раз отправляют видео и фото отчёт.

Дочка в 2,5 года считает до 10, быстро адаптируется в социуме и находит общий язык с другими детьми )знает все цвета, да и на горшок нас научили ходить в Мадагаскаре )

-А какие тут проходят шикарные праздники и утренники с чаепитием !

В клубе большие 4 светлые комнаты, есть туалет с горшками

Завтра мы идём в детский сад , очень жаль расставаться ..

Всем советую МАДАГАСКАР, я считаю это отличная ступенька развития для ребёнка перед детским садом или школой ) спасибо за бесценные знания !

Фонема против слога — в чем разница?

Phonemenoun

Неделимая единица звука на данном языке. Фонема — это абстракция звуков физической речи (телефоны), которая может охватывать несколько разных телефонов.

Syllablenoun

(лингвистика) Единица человеческой речи, которая интерпретируется слушателем как единый звук, хотя слоги обычно состоят из одного или нескольких гласных звуков, по отдельности или в сочетании со звуком одной или нескольких согласных; слово состоит из одного или нескольких слогов.

Phonemenoun

(лингвистика) один из небольшого набора звуков речи, которые выделяются носителями определенного языка

Syllablenoun

Письменное представление данного произносимого слога.

Phonemenoun

любая из перцептуально отличных звуковых единиц определенного языка, которые отличают одно слово от другого, например p, b, d и t в английских словах pad, pat, bad и bat.

Syllablenoun

Небольшая часть предложения или высказывания; что-нибудь лаконичное или короткое; частица.

Фонема

В фонологии и лингвистике фонема — это единица звука, которая может отличать одно слово от другого в определенном языке. Например, в большинстве диалектов английского языка, за заметным исключением Уэст-Мидлендса и северо-запада Англии, звуковые паттерны (sin) и (sing) представляют собой два отдельных слова, которые различаются заменой одной фонемы, / n /, для другой фонемы, / ŋ /.

Слогглагол

Произносить по слогам.

Syllablenoun

Элементарный звук или комбинация элементарных звуков, произносимых вместе или с одним усилием или импульсом голоса и составляющих слово или часть слова.Другими словами, это гласный звук или дифтонг, либо сам по себе, либо в окружении одного или нескольких согласных, и все это производится одним импульсом или произнесением. Одна из жидкостей, l, m, n, может заполнять место гласной в слоге. Смежные слоги в слове или фразе не нужно выделять паузой, а только таким уменьшением и возобновлением или усилением ударения, чтобы дать ощущение отдельных импульсов. См. Руководство по произношению, 275.

Syllablenoun

В письме и печати — часть слова, отделенная от остальных и способная произнести одиночный импульс голоса.Он может соответствовать или не соответствовать слогу в разговорной речи.

«Без порока [i. е. ошибка] слога или буквы. ’;

Syllablenoun

Небольшая часть предложения или высказывания; что-нибудь лаконичное или короткое; частица.

«Прежде, чем был написан любой слог закона Божьего»; «Кто посмел сказать хоть один слог против него?»;

Syllableverb

Произносить слоги; произнести; сформулировать.

Syllablenoun

единица разговорного языка больше фонемы;

«слово« карман »состоит из двух слогов»;

Syllablenoun

единица произношения, имеющая один гласный звук с окружающими согласными или без них, образующая целое или часть слова; например, в воде два слога, а в аду — три.

Syllablenoun

знак или символы, представляющие слог.

Syllablenoun

наименьшее количество речи или письма; малейшее упоминание о чем-то

«Я бы никогда не выдохнул ни слова, если бы он промолчал»;

Syllableverb

произносите (слово или фразу) четко, по слогам.

Слог

Слог — это единица организации последовательности звуков речи. Обычно он состоит из ядра слога (чаще всего гласного) с необязательными начальными и конечными полями (обычно согласными).

(PDF) Повышение производительности за счет объединения информации в масштабе телефона и слога в автоматическом распознавании речи.

Только обе правильные телефонные системы

Правильные слоговые системы

Только правильные Оба неправильные и

Разные Оба неправильные и

Идентичные

количество слов 4142 331 153 76 92

процент 86,4% 6,9% 3,2% 1,6% 1,9%

Таблица 3: Сравнение распознавания телефонной системы (базовый уровень) и слоговой системы с выводом по слогам

единиц для чистой речи (тестовый набор для разработки).

Только обе правильные телефонные системы

Правильные слоговые системы

Только правильные Оба неправильные и

Разные Оба неправильные и

Идентичные

количество слов 2863 754 714 423234

процентное соотношение 57,4% 15,1% 14,3% 8,5% 4,7%

Таблица 4: Сравнение телефонной системы и системы на основе слогов с модулями вывода слогов для реверберационной речи

(тестовый набор для разработки). Общее количество слов не равно количеству чистого набора из-за различий в количестве вставок.

реализации, однако более простая комбинация уровня кадра

кажется более привлекательной. В сотрудничестве с группой Connectionist ASR Cambridge Univer-

sity в настоящее время исследуются аналогичные комбинированные стратегии

для оценки Broadcast News за 1998 год.

7. БЛАГОДАРНОСТИ

Мы благодарны Джиму Уэсту и Гэри Элко из Bell Labs,

, и Карлосу Авендано, сейчас в Калифорнийском университете в Дэвисе,

, за сбор набора импульсных откликов помещения и выполнение Их

доступны нам.Программа Билла Фишера TSYLB2 от NIST была

бесценной для автоматического слогового преобразования фонетической транскрипции.

Мы очень ценим помощь Стива Ренальса с NOWAY

и Тони Робинсона с SLIB.

Эта работа была частично поддержана грантом программы Joint Services Electronics

F49620-94-C-0038, грантом Управления военно-морских исследований

N00014-92-J-1617 и грантом NSF IRI-9712579. Дополнительная поддержка

для этого проекта поступила из гранта Европейского сообщества на базовые исследования

(проект Sprach) и Международного научного института компьютерных

.

8. ССЫЛКИ

1. Р. А. Коул, М. Ноэль, Т. Ландер и Т. Дарем. Новый телефонный речевой корпус

в ЧГЛУ. В Eurospeech,

страниц 821–824, сентябрь 1995 г.

2. С. Дюпон, Х. Бурлар и К. Рис. Использование множественного времени

масштабируется в многопотоковой системе распознавания речи. В

Eurospeech, страницы 3–6, октябрь 1997 г.

3. К. Р. Фаррелл, Р. П. Рамачандран и Р. Дж. Маммон.

Анализ методов объединения данных для проверки говорящего.

.В ICASSP, страницы 1129–1132. IEEE, Apr. 1998.

4. О. Фуджимура. Слог как единица распознавания речи.

IEEE Transactions по акустике, речи и сигналам

Processing, ASSP-23 (1): 82–87, февраль 1975 г.

5. А. Ганапатираджу, В. Гоэль, Дж. Пиконе, А. Коррада,

Г. Доддингтон, К. Кирхгоф, М. Ордовски и

Б. Уитли. Syllable — перспективный блок распознавания

для LVCSR. В Proc. семинара IEEE по Au-

tomatic Speech Recognition and Understanding, стр.

207–214, Санта-Барбара, Калифорния, декабрь.1997. IEEE.

6. С. Гринберг. Об истоках разборчивости речи в

реальном мире. В Proc. семинара ESCA по распознаванию речи бюста Ro-

для неизвестных коммуникаций

каналов, страницы 23–32. ESCA, Apr. 1997.

7. С. Гринберг, Б. Д. Кингсбери. Спектрограмма модуляции

: В поисках инвариантного представления речи

. В ICASSP, страницы 1647–1650. IEEE, Apr. 1997.

8. Х. Германский, Н.Морган. РАСТА обработка

речи. IEEE Transactions on Speech and Audio Pro-

cessing, 2 (4): 578–589, октябрь 1994 г.

9. Б. Э. Д. Кингсбери. Стратегии обработки сигналов, вдохновленные восприятием, для надежного распознавания речи в реверсивных средах. Кандидатская диссертация, Калифорнийский университет —

,

ния, Беркли, Калифорния, 1998 год.

10. Б. Э. Д. Кингсбери, Н. Морган и С. Гринберг. Ро-

бюст распознавания речи с использованием модуляции спектро-

грамм.Речевая коммуникация, 1998. В печати.

11. Р. Липпманн. Восприятие речи людьми и ма-

скулов. В Практикуме по слуховой основе речи

Восприятие, страницы 309–316. ESCA, июль 1996 г.

12. Д. В. Массаро. Предперцептуальные образы, время обработки

и единицы восприятия в слуховом восприятии. Psychologi-

Cal Review, 79 (2): 124–145, 1972.

13. Н. Морган и Х. Бурлард. Распознавание непрерывной речи-

nition.IEEE Signal Processing Magazine, 12 (3): 25–42,

May 1995.

14. S.-L. Ву. Включение информации из слога

длины

шкалы времени в автоматическое распознавание речи.

Докторская диссертация, Калифорнийский университет, Беркли, Калифорния —

nia, май 1998 г.

15. С.-Л. Ву, Б. Э. Д. Кингсбери, Н. Морган и С. Грин —

berg. Включение информации из временных шкал

с длиной слога в автоматическое распознавание речи. В

ICASSP, страницы 721–724.IEEE, апрель 1998 г.

[PDF] Локальная скорость речи как комбинация слога и скорости телефона

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 10 ССЫЛОК

Показатели скорости речи до распознавания

Показано, что несоответствие между фактическим и ожидаемая длительность тестовых гласных сокращается, если модели длительности гласных адаптируются к скорости речи, как оценивается с помощью предложенных мер. Развернуть

Обнаружение слогов в чтении и спонтанной речи

Был представлен новый метод автоматического определения ядер слогов, и два больших корпуса разговорных языков были помечены тремя фонетиками и использованы для настройки ключевых параметров алгоритма и оценки частоты его ошибок.Развернуть

О влиянии скорости речи в системах распознавания речи с большим словарным запасом

  • М. Сиглер, Р. Стерн
  • Компьютерные науки
  • Международная конференция по акустике, речи и обработке сигналов, 1995 г.,
  • ,

  • , 1995,
  • ,

. скорость телефонной связи является более значимым показателем скорости речи, чем более распространенная скорость передачи слов, и обнаружено, что когда наборы данных группируются в соответствии с метрикой телефонной скорости, ошибки распознавания увеличиваются, когда скорость телефонной связи более чем на 1 стандартное отклонение превышает среднее значение. .Развернуть

Что происходит с гласными и согласными, когда мы говорим быстрее

Делается вывод, что большинство примеров синкопы сегментов и сокращения слогов в повседневной речи являются регулярными и привычными и не обязательно вызваны увеличением скорости речи, хотя их появление имеет эффект ускорения сообщение. Развернуть

Быстрый и надежный детектор речи

  • Ян П. Верхасселт, Дж. Мартенс
  • Компьютерные науки
  • Труды четвертой международной конференции по обработке разговорной речи.ICSLP ’96
  • 1996

Представлен новый детектор скорости речи (ROS), который работает независимо от процесса распознавания, и оценка ROS впоследствии используется для компенсации влияния необычной скорости речи на распознавание непрерывной речи. Развернуть

Два подхода к оценке скорости речи

  • Proceedings of SST ’96
  • 1996

О влиянии скорости речи в системах распознавания речи с большим словарным запасом

  • In Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, и обработка сигналов (ICASSP95),
  • 1995

Amazon.com: Семя тибетской мантры слог Биджа Манджушри Манджугхоса Поп-розетки Захват и подставка для телефонов и планшетов: сотовые телефоны и аксессуары


В настоящее время недоступен.
Мы не знаем, когда и появится ли этот товар в наличии.

Отображается краткое содержание, дважды нажмите, чтобы прочитать его полностью.

Отображается весь контент, дважды нажмите, чтобы прочитать краткое содержание.

  • Лотос цвета шафрана с биджа или семенным слогом ДХИ Манджушри, он же Манджугхоша, в центре.
  • PopGrip со сменным верхом; замените PopTop на другой дизайн или полностью снимите его, чтобы получить возможность беспроводной зарядки. (Несовместимо с беспроводным зарядным устройством Apple MagSafe или кошельком MagSafe.)

  • Расширяемая подставка для просмотра видео, групповых фото, FaceTime и Skype без использования рук.

  • Усовершенствованный клей позволяет снимать и перемещать на большинстве устройств и корпусов.

  • Примечание. Не прилипает к силиконовым, водонепроницаемым или сильно текстурированным чехлам.Лучше всего работает с гладкими твердыми пластиковыми корпусами. Будет придерживаться iPhone 11, но не iPhone 11 Pro или iPhone 11 ProMax без подходящего чехла.

Пример использования

: AI Phone Automation (Syllable)

Вызов

До того, как появились первые дозы вакцины COVID-19, Хьюстонские методисты знали, что им предстоит столкнуться с серьезными проблемами в управлении предполагаемым цунами телефонных звонков от пациентов и широкой общественности.По прогнозам, что рост объема продаж достигнет 300-400%, руководству хьюстонских методистов потребовалось решение, которое могло бы справиться с потоком телефонных звонков, связанных с вакцинами, без ущерба для обычных операций. Увеличение количества сотрудников в существующих центрах обработки вызовов не могло быть достигнуто в разумные сроки и было непозволительно с финансовой точки зрения. Привлечение внешних подрядчиков к call-центрам могло привести к потере контроля над опытом пациентов, а также к финансовым затруднениям.

Решение

Хьюстонскому методисту требовалось решение, которое обеспечивало следующее:

  • Динамически масштабируется, чтобы приспособиться к большим изменениям в объеме вызовов, не влияя на обычные операции
  • Повышает качество обслуживания пациентов
  • Максимально автоматизирует доставку информации и планирование встреч
  • Осмотрительно с финансовой точки зрения

Houston Methodist в сотрудничестве с Syllable создали и внедрили телефонную систему доставки вакцины, работающую с помощью голосового помощника с искусственным интеллектом.Интеллектуальное решение помогает пациентам искать ответы на свои вопросы, связанные с вакциной COVID-19, инициирует рабочие процессы самостоятельного планирования и может при необходимости связывать пациентов с живым агентом или медсестрой.

Реализация

Хьюстонский методист создал горячую линию по вакцинам против COVID-19 для пациентов и широкой общественности, чтобы упростить процессы и устранить путаницу. Они также скорректировали начальное приветствие для всех операторов больниц, чтобы пациенты могли заранее определить, что у них есть вопросы о вакцине COVID-19, чтобы их можно было немедленно направить в единую точку контакта.Это гарантировало, что все телефонные звонки, связанные с COVID-19, были перенаправлены из контактных центров, и сохранялась оперативная целостность для запросов, не связанных с COVID.

В целом, Houston Methodist заняла первое место в штате Техас по поставкам вакцин, предоставив больше вакцин, чем любая другая больничная система в штате Техас, и помогла Техасу стать одним из ведущих штатов в стране по поставкам вакцин. Губернатор Техаса Грег Эбботт посетил Хьюстон в начале января 2021 года, чтобы обсудить политику в области здравоохранения в Техасе и встретился с медицинскими экспертами, все они проходили в методистской больнице Хьюстона.

Результаты

Houston Methodist представила свое решение в начале Фазы 1В распространения вакцины. В первый месяц программы (с 1 января по 1 февраля 2021 г.) у них было следующее количество звонков, показатели успешности и государственные рейтинги:

  • Более 9000 звонков в будний день и 4600 звонков в выходные в среднем (Более 200000 с момента запуска)
  • 14 583 звонка за один день
  • Уровень автоматизации 91% при всех намерениях пациента
  • Хьюстонские методисты ежедневно поставляли более 4000 вакцин по всей своей системе здравоохранения

Улучшенная конверсия:
пациентам-методистам из Хьюстона была представлена ​​полезная информация, позволяющая им принимать быстрые и обоснованные решения.

  • 75% пациентов смогли проверить свое право на вакцинацию и либо назначить прием первой или второй дозы, либо «встать в очередь», чтобы связаться с ними, когда они станут подходящими на будущих этапах родоразрешения
  • 9% пациентов смогли найти ответы на часто задаваемые вопросы, которые позволили им подтвердить свое право на участие или узнать об эффективности и безопасности их вариантов вакцины

Увеличенная мощность:
Хьюстонский методист смогла справиться с колебаниями количества звонков, связанных с вакцинами, по всей организации.

  • 9000+ звонков в день и до 3500 звонков в час в периоды пиковой нагрузки
  • Устранение прерывания вызова путем ответа на 100% вызовов при первом звонке 24-7
  • Существующие агенты и медсестры могли проводить больше времени с уязвимыми группами населения, которым требовалась помощь в процессе планирования в целом, потому что 91% вызовов решались с помощью голосового помощника

Снижение затрат:
Houston Methodist реализовал следующую экономию затрат по сравнению с традиционными моделями центров обработки вызовов.

  • Затраты на рабочую силу: Хьюстон смогла уменьшить свою зависимость от временного персонала для обработки в среднем 7 500 звонков, связанных с вакцинацией, с пиком 14 583 за один день и 3 500 в час.
  • Лицензия на оборудование и рабочее место: уменьшив потребность в персонале для удовлетворения растущих колебаний объема, Houston Methodist не пришлось покупать дополнительное телефонное оборудование или увеличивать количество лицензий на рабочие места у дорогостоящих поставщиков программного обеспечения для телефонии

Что дальше?

Houston Methodist продолжит сотрудничать с Syllable в дополнительных сценариях использования с помощью своего голосового помощника с искусственным интеллектом для расширения всей больничной системы, чтобы помочь управлять объемами обработки вызовов и наилучшим образом реагировать на входящие запросы пациентов.

Syllable G08 Беспроводные Bluetooth-наушники для смартфона Orange цена от kilimall в Кении

Syllable G08
Профессиональные портативные беспроводные Bluetooth-наушники для HTC
Телефон Samsung Смартфон

Описание: Это
это модные, удобные и надежные Bluetooth-наушники с
встроенный литиевый аккумулятор. Он предназначен как для беспроводного, так и для проводного использования.Наушники Syllable со встроенным Bluetooth позволяют свободно наслаждаться музыкой и
принимайте звонки по беспроводной сети и наслаждайтесь качеством стереозвука высокой четкости. Ты
может слушать музыку, отвечать на телефонные звонки, повесить трубку, совершать звонки и т. д.
на. Эти наушники могут заряжать Bluetooth и управление шнурами.
функционирует автоматически.

Ключ
функции:
1.Встроенный в Bluetooth + функции шумоподавления, свободно и
по беспроводной сети, чтобы наслаждаться стереофонической музыкой высокой четкости и принимать звонки.2. стильный
& модный дизайн. Портативный и складной дизайн.3.Материал: АБС + ПК,
Выдерживают сильную внешнюю силу и деформируются без деформации. Bluetooth,
Эффекты усилителя, а также многофункциональная функция активного и пассивного шумоподавления
все интегрировано в наушники Syllable! 5. Наушники из белковой кожи: a.
Хорошая воздухопроницаемость, меньше потоотделенияb. Мягкая и хорошая стабильность; c. Хороший
долговечность в нормальных условиях от 2 до 5 лет 6. Литий
аккумулятор: 400 мАч, время зарядки от 2 до 3 часов, время работы 8 часов, длительный режим ожидания
время 180 часов.

Спецификация: 1.
Стандарт: Bluetooth V2.1 + EDR2. Рабочий диапазон: 10 метров без
препятствие 3. Частота: 2,4–2,4835 ГГц 4. Связь:
точка-точка5. Время разговора по телефону: 4-5 часов 6. Время ожидания после
Сопряжение: около 70 часов 7. Время ожидания без сопряжения, с включенным питанием: Авто
отключение через 10 минут 8. Выходная мощность: Класс №9. Требуемая мощность:
15-50Ма при работе 10. Диаметр гнезда: 3,5 мм 11. Емкость батареи:
Перезаряжаемый полимерный литий-ионный аккумулятор 400 мАч 22.Зарядка: 5 В постоянного тока, адаптер переменного тока
вход / 100-240В 13. Время зарядки: 2-3 часа 14. Рабочая температура: 0 ℃
до + 60 ℃ 15. Температура хранения: от -20 ℃ до + 85 ℃ 16. Пароль сопряжения:
000017. Сопряжение: один к одному, может соответствовать нескольким ведущим устройствам, но
Альтернативное спаривание 18. Рабочее напряжение: 3,0-4,2 В19. Цвет:
Оранжевый

Упаковки: 1 шт.
Наушники Syllable G08 Bluetooth 1 х литиевая батарея со встроенным
наушники 1 x USB-кабель для зарядки 1 x аудиокабель 3,5 мм для физического
подключение 1 x руководство по эксплуатации на английском языке 1 x гарантийный талон 1 x
Портативная сумка

Kindly
напоминание:
1.У нашей продукции ЧЕТЫРЕ цвета на выбор: черный,
Белый, оранжевый, белый + красный 2. Некоторые аксессуары кладутся в колпачок цветной коробки,
не пропустите 3. Эти беспроводные наушники Syllable подключаются к iPod, iPhone,
iPad, Samsung Galaxy, HTC или любое другое устройство с Bluetooth.
возможность 4. Очень хороший выбор для прослушивания музыки, просмотра фильмов, общения в чате
онлайн и совершать звонки и т. д.

Патент США на определение границ речевого слога / гласного / телефонного слога с использованием слуховых сигналов внимания Патент (Патент № 9,251,783, выдан 2 февраля 2016 г.)

ПРЕТЕНЗИЯ НА ПРИОРИТЕТ

Это заявление является продолжением U.Заявка на патент S. Сер. № 13 / 078,866, поданной 1 апреля 2011 г., полное содержание которой включено в настоящий документ посредством ссылки.

ОБЛАСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Варианты осуществления настоящего изобретения относятся к обработке разговорной речи и, более конкретно, к обнаружению границ телефона, гласных или слогов в речи с использованием слуховых сигналов внимания с другими традиционными речевыми характеристиками или без них.

Уровень техники

Системы распознавания речи стали обычной формой ввода для компьютерных систем.Типичная система распознавания речи улавливает звуковой сигнал и анализирует распознаваемые компоненты человеческой речи. Сегментация речи на единицы, такие как фонемы, слоги или гласные, дает информацию как о фонологических, так и о ритмических аспектах речи. Фонемы (иногда называемые телефонами) обычно считаются минимально значимым фонологическим сегментом речи. Фонемы включают гласные и согласные. Термин «слог» используется для описания сегмента речи, состоящего из одних гласных или предшествующих или последующих согласных.Обычно гласные составляют ядро ​​слога. Таким образом, определение границ телефона, гласных и слогов играет важную роль в распознавании речи и понимании естественного языка. Во многих приложениях для обработки разговорной речи полезно определять, где слог начинается и заканчивается в образце речевого сигнала. Поскольку разговорный слог обычно включает в себя часть гласного в качестве ядра слога и может включать или не включать согласную часть, важным ключом к обнаружению границы слога является обнаружение границы гласного и / или гласного в слоге.Граница фонемы может быть обнаружена после того, как граница гласного или слога обнаружена с помощью более традиционных функций, таких как энергия, вероятность голоса, переход через ноль, скорость спектрального изменения в разных ячейках частоты БПФ, кепстр, дельта-кепстр и дельта-дельта-кепстр, вероятность фонемы на основе кадра, движение губ по анализу видеоизображения губ, со слуховыми сигналами внимания или без них. Исследователи нашли подтверждающие аргументы, указывающие на то, что слоги являются одним из наиболее важных элементов в восприятии речи человеком.Сегментация речи на слоговые единицы дает представление о скорости речи, ритме, просодии, распознавании и синтезе речи. Слог содержит центральный пик звучности (ядро слога), который обычно является гласным, и согласные, которые группируются вокруг этого центрального пика. Большая часть работ в литературе сосредоточена на обнаружении ядра слога, поскольку оно более надежно и его легче определить по сравнению с точными границами слога. Для обнаружения ядра слога большинство существующих методов полагаются на оценку одномерной непрерывной кривой по извлеченным кратковременным акустическим характеристикам и выполнение поиска пика на кривой для определения местоположения ядер слога.Некоторые из акустических характеристик, которые используются для определения местоположения ядер слогов, включают энергию в выбранных критических полосах, спектры кодирования с линейным предсказанием, корреляцию на основе поддиапазонов, высоту звука, голос и т. Д. Некоторые примеры современных работ в этой области включают :

«Надежная оценка скорости речи для спонтанной речи», Даген Ван и Шрикант С. Нараянан, в IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO, SPEECH AND LANGUAGE PROCESSING, VOL. 15, NO. 8, НОЯБРЬ 2007 г., стр. 2190-2201.

«Сегментация речи на слоги» Т.Нагараджан и др., EUROSPEECH 2003 — ЖЕНЕВА, стр. 2893-2896.

«Обнаружение слоговых ядер на основе речевого ритма», Ю. Чжан и Дж. Гласс, Труды Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов, стр. 3797-3800, Тайбэй, Тайвань, апрель 2009 г.

Обычно эти традиционные методы требуют настройки множества параметров, что нежелательно, поскольку затрудняет их использование для различных настроек или условий; т.е. новые данные, новые условия, такие как стиль речи, шумовые условия и т. д.Кроме того, традиционные методы обычно сосредоточены на обнаружении ядер нечетких слогов.

Именно в этом контексте возникают варианты осуществления настоящего изобретения.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Варианты осуществления настоящего изобретения можно легко понять, обратившись к нижеследующему подробному описанию вместе с сопроводительными чертежами.

РИС. 1A — блок-схема, иллюстрирующая способ обнаружения границы слога / гласного / телефона в речи согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

РИС. 1B-1F — схематические диаграммы, иллюстрирующие примеры спектрально-временных приемных фильтров, которые могут использоваться в вариантах осуществления настоящего изобретения.

РИС. 1G представляет собой блок-схему, иллюстрирующую способ обнаружения границы слога / гласного / телефона в речи с использованием комбинации традиционного речевого признака и совокупного вектора сущности согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

РИС. 2 — блок-схема, иллюстрирующая устройство для обнаружения границы слога / гласного / телефона в речи согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Фиг.3 — блок-схема, иллюстрирующая пример реализации процессора соты устройства для обнаружения границ слога / гласного / телефона в речи согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

РИС. 4 иллюстрирует пример энергонезависимого машиночитаемого носителя данных с инструкциями для реализации обнаружения границы слога / гласного / телефона при распознавании речи согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

ОПИСАНИЕ КОНКРЕТНЫХ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ

Варианты осуществления настоящего изобретения относятся к способам и устройству обработки разговорного языка, которые используют слуховые сигналы внимания для обнаружения границы слога / гласного / телефона в речи.В отличие от традиционных методов, которые сосредоточены на обнаружении ядер нечетких слогов, варианты осуществления настоящего изобретения могут получать более подробную информацию о границах слога / гласного / телефона на уровне кадра. В отличие от традиционных способов, способов и систем согласно вариантам осуществления настоящего изобретения используются слуховые сигналы внимания для определения границы телефона, границы гласного и / или границы слога в речи. Функции внимания являются биологически вдохновленными и фиксируют характерные изменения сигнала в звуке с помощью двумерных спектрально-временных фильтров; следовательно, успешно распознает гласные и / или слоги в речи.Кроме того, функции слухового внимания можно комбинировать с традиционными речевыми функциями для определения границ телефона / гласного / слога.

РИС. 1A представляет собой блок-схему, иллюстрирующую способ обнаружения границы слога / гласного / телефона в речи с использованием слуховых сигналов внимания согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Модель слухового внимания основана на биологической основе и имитирует этапы обработки в слуховой системе человека. Он предназначен для определения того, когда и где звуковые сигналы привлекают внимание человека.

Первоначально получено окно ввода звука 101 . В качестве примера, а не ограничения, это окно ввода звука , 101, может быть захвачено в течение временного окна некоторой конечной продолжительности с использованием микрофона, который действует для преобразования акустических волн, которые характеризуют конкретное окно ввода звука 101 в электрический сигнал для дальнейшей обработки. Окно ввода звука , 101, может быть любым сегментом речи человека. В качестве примера, а не ограничения, окно ввода звука , 101, может содержать один слог, слово, предложение или любую их комбинацию.

Окно ввода звука 101 затем проходит через набор этапов обработки 103 , которые работают для преобразования этого окна звука 101 в звуковой спектр 105 . Эти этапы обработки , 103, могут быть основаны на ранних этапах обработки слуховой системы, такой как слуховая система человека. В качестве примера, а не ограничения, этапы обработки , 103, могут состоять из улитковой фильтрации, внутренней волосковой клетки и латеральных ингибирующих этапов, имитирующих процесс от базилярной мембраны до ядра улитки в слуховой системе.Кохлеарная фильтрация может быть реализована с использованием набора 128 перекрывающихся асимметричных полосовых фильтров с постоянной добротностью с центральными частотами, которые равномерно распределены вдоль логарифмической оси частот. Эти фильтры могут быть реализованы соответствующим образом сконфигурированным электронным оборудованием, которое может быть специально сконструировано. В качестве альтернативы фильтры могут быть реализованы на универсальном компьютере, запрограммированном с помощью программного обеспечения, которое реализует функции фильтров. Для анализа можно использовать кадры звука 20 мс со сдвигом 10 мс, в результате чего каждый кадр звука представлен 128-мерным вектором.

После того, как входное окно звука 101 было преобразовано в слуховой спектр 105 , спектр 105 анализируется путем извлечения многомасштабных характеристик 117 , как указано в 107 , путем имитации информации этапы обработки в центральной слуховой системе. Слуховое внимание может быть захвачено или добровольно направлено на широкий спектр акустических характеристик, таких как интенсивность (или энергия), частота, время, высота, тембр, направление FM или наклон (называемые здесь «ориентацией») и т. Д.Эти функции могут быть выбраны и реализованы для имитации рецептивных полей в первичной слуховой коре.

В качестве примера, а не в качестве ограничения, четыре характеристики, которые могут быть включены в модель для охвата вышеупомянутых функций, — это интенсивность (I), частотный контраст (F), временной контраст (T) и ориентация (O θ ) с θ = {45 °, 135 °}. Функция интенсивности фиксирует характеристики сигнала, связанные с интенсивностью или энергией сигнала. Функция частотного контраста фиксирует характеристики сигнала, связанные со спектральными (частотными) изменениями сигнала.Функция временного контраста фиксирует характеристики сигнала, связанные с временными изменениями сигнала. Фильтры ориентации чувствительны к движущейся ряби в сигнале.

Каждый признак может быть извлечен с использованием двумерных спектрально-временных рецептивных фильтров 109 , 111 , 113 , 115 , которые имитируют определенные рецептивные поля в первичной слуховой коре. Фиг. 1B-1F соответственно иллюстрируют примеры приемных фильтров (RF) 109 , 111 , 113 , 115 .Каждый из воспринимающих фильтров (RF) 109 , 111 , 113 , 115 , смоделированных для выделения признаков, проиллюстрирован изображениями в масштабе серого, соответствующими выделяемому признаку. Фаза возбуждения , 110, и фаза подавления, , 112, показаны белым и черным цветом соответственно.

Каждый из этих фильтров 109 , 111 , 113 , 115 способен обнаруживать и фиксировать определенные изменения характеристик сигнала.Например, фильтр интенсивности 109 , показанный на фиг. 1B может быть сконфигурирован для имитации рецептивных полей в слуховой коре только с фазой возбуждения, селективной для конкретной области, так что он обнаруживает и фиксирует изменения интенсивности / энергии в течение продолжительности входного окна звука. Аналогично, частотно-контрастный фильтр 111 , изображенный на фиг. 1С может быть сконфигурирован таким образом, чтобы соответствовать рецептивным полям в первичной слуховой коре с фазой возбуждения и одновременными симметричными тормозными боковыми полосами.Фильтр временного контраста 113 , проиллюстрированный на фиг. 1D может быть сконфигурирован так, чтобы соответствовать рецептивным полям с тормозной фазой и последующей фазой возбуждения.

Можно подумать, что слуховой спектр аналогичен изображению сцены в видении, и некоторые из этих характеристик настроены на разные локально ориентированные края; то есть функции частотного контраста настроены на локальные горизонтально ориентированные края, что может быть полезно для обнаружения и фиксации формант и их изменений.Другими словами, частотно-контрастный фильтр 111 , показанный на фиг. 1С обнаруживает и фиксирует спектральные изменения в течение звукового окна. Фильтр временного контраста 113 , показанный на фиг. 1D обнаруживает и фиксирует изменения во временной области. Ориентационные фильтры , 115, ‘и , 115, ″ имитируют динамику ответов слухового нейрона на движущиеся волны. Ориентационный фильтр , 115, ‘может быть сконфигурирован с фазами возбуждения и ингибирования, имеющими ориентацию под 45 °, как показано на фиг.1E для обнаружения и захвата восходящей ряби. Точно так же ориентационный фильтр , 115, ″ может быть сконфигурирован с фазами возбуждения и ингибирования, имеющими ориентацию 135 °, как показано на фиг. 1F для обнаружения и захвата нисходящей ряби. Одним из важных моментов является то, что в модели вычисляется контраст элемента, а не абсолютная сила элемента, что имеет решающее значение для обнаружения точки изменения / границы и сегментации.

RF для генерации частотного контраста 111 , временного контраста 113 и функций ориентации 115 может быть реализован с использованием двумерных фильтров Габора с различными углами.Фильтры, используемые для частотного и временного контраста, можно интерпретировать как фильтры горизонтальной и вертикальной ориентации, соответственно, и можно реализовать с помощью двумерных фильтров Габора с ориентацией 0 ° и 90 °. Точно так же элементы ориентации могут быть извлечены с помощью двумерных фильтров Габора с ориентацией {45 °, 135 °}. RF для генерации признака интенсивности 109 реализован с использованием двумерного ядра Гаусса.

Извлечение признаков 107 выполнено с использованием многомасштабной платформы.Мотивация для создания представления заданного набора данных в масштабном пространстве проистекает из основного наблюдения, что объекты состоят из разных структур в разных масштабах. Для системы, анализирующей неизвестный набор данных, невозможно заранее узнать, какие масштабы подходят для описания интересных структур, связанных с данными. Таким образом, единственный разумный подход — рассматривать описания в нескольких масштабах, чтобы уловить неизвестные вариации масштаба, которые могут произойти.В вариантах осуществления настоящего изобретения многомасштабные признаки , 117, могут быть получены с использованием диадической пирамиды (т.е. входной спектр фильтруется и прореживается в два раза, и это повторяется). В результате создается восемь масштабов (если продолжительность окна больше 1,28 секунды, в противном случае масштабов меньше), что дает коэффициенты уменьшения размера от 1: 1 (масштаб 1) до 1: 128 (масштаб 8).

После получения многомасштабных объектов 117 создаются карты объектов 121 , как указано в позиции 119 , с использованием этих многомасштабных объектов 117 .Это достигается путем вычисления разностей «центр-окружение», которое включает сравнение «центральных» (мелких) масштабов с «объемными» (более грубыми) масштабами. Операция «центр-окружение» имитирует свойства локального коркового торможения и обнаруживает локальные временные и пространственные разрывы. Он моделируется вычитанием по шкале (θ) между «центральной» мелкой шкалой (c) и «объемной» крупной шкалой (ами), в результате чего получается карта характеристик M (c, s): M (c, s) = | M (c) θM (s) |, Mε {I, F, T, O θ }. Вычитание по шкале между двумя шкалами вычисляется путем интерполяции к более мелкой шкале и точечного вычитания.В качестве примера, а не в качестве ограничения, можно использовать c = {2, 3, 4}, s = c + δ, с δε {3, 4}, что дает всего 30 карт объектов, когда объекты извлекаются по восьми шкалам.

Затем вектор «слуховой сущности» 125 извлекается, как указано в позиции 123 , из каждой карты характеристик 121 I, F, T, O θ , так что сумма векторов слуховой сущности 125 охватывает все окно входного звука 101 при низком разрешении.Чтобы определить вектор слуховой сущности 125 для данной карты характеристик 121 , карта характеристик 121 сначала делится на сетку субрегионов размером m на n, и статистические данные, такие как максимум, минимум, среднее значение. , стандартное отклонение и т. д. для каждой подобласти. В качестве примера, а не ограничения, можно вычислить среднее значение каждой подобласти, чтобы захватить общие свойства карты. Для карты характеристик M i с высотой h и шириной w вычисление вектора слуховой сущности может быть записано как:

Gik, l = mnwh⁢∑u = kwn (k + 1) ⁢wn-1⁢ ⁢∑υ = lhm (l + 1) ⁢hm-1⁢⁢Mi⁡ (u, υ), ⁢fork = {0,… ⁢, n-1}, l = {0,… ⁢, m-1} .
Пример выделения вектора слуховой сущности 123 с m = 4, n = 5 показан на фиг. 1, где показан 20-мерный вектор слуховой сущности 125 для представления карты признаков. Эти конкретные значения m и n приведены для примера, а не в качестве ограничения какого-либо варианта осуществления изобретения.

После извлечения вектора слуховой сущности 125 из каждой карты признаков 121 , векторы слуховой сущности увеличиваются и объединяются для создания кумулятивного вектора сущности 127 .Кумулятивный вектор , 127, сущности может дополнительно подвергаться методике уменьшения размерности 129 , чтобы уменьшить размерность и избыточность, чтобы сделать определение границы слога / гласного / телефона более практичным. В качестве примера, а не ограничения, можно использовать анализ главных компонентов (PCA) для уменьшения размерности 129 . Результатом уменьшения размерности 129 является заключительный признак, называемый здесь как слуховой признак 127 ‘, который передает информацию в кумулятивном векторе сути 127 в меньшем количестве измерений.PCA обычно используется в качестве основного метода распознавания образов. Как обычно понимается, PCA математически определяется как ортогональное линейное преобразование, которое преобразует данные в новую систему координат, так что наибольшая дисперсия любой проекции данных приходится на первую координату (называемую первым главным компонентом), а вторая наибольшая дисперсия по второй координате и т. д. PCA может быть реализован на компьютере, запрограммированном с соответствующим образом сконфигурированным программным обеспечением.Примеры коммерчески доступного программного обеспечения, которое может реализовать сокращение размеров с помощью PCA, включают Matlab от MathWorks, Inc. из Натика, Массачусетс, США, или программное обеспечение машинного обучения Weka, разработанное в Университете Вайкато, Новая Зеландия. В качестве альтернативы, другие методы линейного и нелинейного уменьшения размерности, такие как факторный анализ, ядерный PCA, линейный дискриминантный анализ (LDA) и т.п., могут использоваться для реализации уменьшения размерности 129 .

Наконец, после определения слуховой сущности 127 ‘, которая характеризует входное звуковое окно 101 , границы телефона, границы гласных, ядро ​​слога или границы слога могут быть обнаружены с помощью функции слуховой сущности.Чтобы выполнить такое обнаружение в заданном звуковом окне, алгоритм 131 машинного обучения, такой как нейронные сети, классификаторы ближайших соседей, деревья решений и т. Д., Может использоваться для обнаружения сопоставления между совокупными векторами сущности , 127, и телефоном. границы, границы гласных, ядра слога или границы слога. В качестве примера, а не ограничения, нейронная сеть может использоваться в качестве алгоритма машинного обучения 131 , поскольку она биологически хорошо мотивирована.В таком случае нейронная сеть , 131, может идентифицировать границы телефона, границы гласных, ядра слога или границы слога во входном звуке, учитывая совокупный вектор сущности, с которым он связан.

Используемый здесь термин «нейронная сеть» относится к взаимосвязанной группе естественных или искусственных нейронов, которая использует вычислительную / математическую модель для обработки информации на основе коннекционистского подхода к вычислениям. Нейронные сети — это адаптивные системы, которые изменяют структуру в зависимости от внешней или внутренней информации, проходящей через сеть.Они используются для реализации нелинейного статистического моделирования данных и могут использоваться для моделирования сложных отношений между входами и выходами. В вариантах осуществления настоящего изобретения нейронная сеть может использоваться для обучения отображению между группой характеристик слуховой сущности, представленных совокупным вектором слуховой сущности 127 или характеристикой слуховой сущности 127 ‘и одной или несколькими границами телефона, границами гласных , ядро ​​слога или границы слога. В качестве примера, а не ограничения, может использоваться трехуровневая нейронная сеть.Нейронная сеть может иметь D входов, (D + N) / 2 скрытых узлов и N выходных узлов, где D — длина слухового признака после уменьшения размерности PCA, а N — количество классов, которые нужно различать; то есть для определения границы телефона / гласного / слога N может быть равно двум, чтобы решить, является ли кадр границей или нет.

Оценка выхода нейронной сети может использоваться двумя способами: i) жесткое решение ii) мягкое решение. В жестком решении окончательное решение нейронной сети используется как бинарное решение; е.g., если в кадре есть граница, то выводится единица, в противном случае — ноль. В мягком решении оценка вероятности нейронной сети, которая представляет собой значение между [0,1], может использоваться как апостериорная вероятность того, что текущий кадр является границей с учетом характеристик внимания. Кроме того, при мягком решении оцененная апостериорная вероятность может быть передана в другую систему и объединена с информацией из другого источника для дальнейшего улучшения производительности любой системы. Например, информация о границах может использоваться для улучшения характеристик распознавания речи или дополнительная информация из механизма распознавания речи может использоваться для дальнейшего улучшения характеристик обнаружения границ и т. Д.Кроме того, некоторые варианты осуществления настоящего изобретения могут дополнительно предоставлять информацию о количестве слогов в сегменте; например, количество слогов в секунду или в произнесении, которое можно использовать для оценки скорости речи. Затем расчетная скорость разговора может использоваться для улучшения других приложений обработки речи, таких как; для улучшения характеристик распознавания речи путем выбора соответствующих акустических моделей на основе скорости речи или поиска эмоциональных сегментов речи и т. д.

Информация о границах слога / телефона / гласного может использоваться отдельно или для улучшения других систем обработки речи, таких как распознавание речи. Кроме того, можно рассматривать границу телефон / гласный / слог как иерархическую систему. Информация о границах одного типа также может использоваться для улучшения границ другого типа; то есть информация о границах гласных может быть использована для улучшения определения границ телефона или слога. Кроме того, варианты осуществления настоящего изобретения могут использоваться для анализа всех типов речи и стилей речи и шумовых условий; я.е. изолированная речь, непрерывная речь, спонтанная речь, прочитанная речь, чистая / шумная речь и т. д.

Фиг. 1G представляет собой блок-схему, иллюстрирующую способ , 140, для обнаружения границ слога / гласного / телефона в речи с использованием слуховых сигналов внимания, а также традиционных речевых функций согласно альтернативному варианту осуществления настоящего изобретения. В методе 140 . кумулятивный вектор , 147, сущности может быть сгенерирован из анализа входного звукового окна, например, как описано выше со ссылкой на фиг. 1А. Кроме того, традиционные речевые признаки , 148, могут быть сгенерированы на основе обычного анализа того же входного звукового окна с использованием обычных методов. В качестве примера, а не ограничения, традиционные функции могут включать в себя, но не ограничиваются этим, основанную на кадре энергию, максимальную речевую амплитуду на основе кадра, частоту пересечения нуля, основанную на кадре вероятность фонемы, основанную на кадре вероятность голоса. , скорость изменения спектра при разной частоте дискретизации БПФ, кепстр, дельта-кепстр и дельта-дельта-кепстр, движение губ, захваченное из видео.

Кумулятивный вектор сущности 147 и традиционные признаки 148 могут использоваться в качестве входных данных для модуля уменьшения размеров 149 , который может уменьшить размерность и избыточность этих входных данных, чтобы сделать определение границ слога / гласного / телефона более эффективным. практичный. Модуль уменьшения размеров , 149, может работать, как описано выше в отношении уменьшения размеров , 129, на фиг. 1А. В качестве примера, а не ограничения, модуль , 149, уменьшения размерности может реализовать анализ главных компонентов (PCA), чтобы уменьшить размерность совокупного вектора сущности , 147, и традиционных функций , 148, .Выходные данные модуля уменьшения размерности , 149, — это слуховая сущность , 147, ‘, которая передает информацию в кумулятивном векторе сущности , 147, и традиционных элементах , 148, в меньшем количестве измерений и характеризует входное звуковое окно. Слуховой признак , 147, ‘может иметь общие черты со слуховым признаком 127 ‘, описанным выше со ссылкой на фиг. 1А.

Границы телефона, границы гласных, ядра слога или границы слога могут быть обнаружены из вектора слуховой сущности 147 ‘, e.g., используя алгоритм машинного обучения 141 , чтобы обнаружить соответствие между совокупным вектором сущности 147 и / или традиционными признаками 148 и границами телефона, границами гласных, ядром слога или границами слога. Алгоритм машинного обучения может иметь общие черты с алгоритмом 131 машинного обучения на фиг. 1А. В качестве примера, а не ограничения, алгоритм , 141, машинного обучения может использовать нейронные сети, классификаторы ближайших соседей, деревья решений и т.п.

Варианты осуществления изобретения могут быть реализованы на компьютерном устройстве соответствующей конфигурации. ИНЖИР. 2 иллюстрирует блок-схему компьютерного устройства, которое может быть использовано для реализации способа обнаружения границ телефона / слога / гласного с использованием слуховых сигналов внимания согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Устройство , 200, обычно может включать в себя процессорный модуль 201 и память , 205, . Процессорный модуль 201 может включать в себя одно или несколько процессорных ядер.Примером системы обработки, в которой используются несколько процессорных модулей, является Cell Processor, примеры которого подробно описаны, например, в Cell Broadband Engine Architecture , доступном в Интернете по адресу http://www-306.ibm. com / Chips / techlib / techlib.nsf / techdocs / 1AEEE1270EA2776387257060006E61B A / $ file / CBEA 01_pub.pdf, который включен в настоящий документ посредством ссылки.

Память , 205, может быть в форме интегральной схемы, например RAM, DRAM, ROM и т.п.Память , 205, также может быть основной памятью, доступной для всех процессорных модулей. В некоторых вариантах осуществления процессорный модуль 201 может иметь локальную память, связанную с каждым ядром. Программа , 203, может храниться в основной памяти , 205, в форме инструкций, считываемых процессором, которые могут выполняться на модулях процессора. Программа , 203, может быть сконфигурирована для выполнения обнаружения границы слога / гласного в звуковом окне с использованием слуховых сигналов внимания.Программа , 203, может быть написана на любом подходящем для процессора языке, например C, C ++, JAVA, Assembly, MATLAB, FORTRAN и ряде других языков. Входные данные , 207, также могут быть сохранены в памяти. Такие входные данные , 207, могут включать в себя входные окна звука, карты характеристик или векторы слуховой сущности. Во время выполнения программы , 203, части программного кода и / или данных могут быть загружены в память или в локальные хранилища ядер процессора для параллельной обработки несколькими ядрами процессора.

Устройство 200 может также включать в себя хорошо известные функции поддержки 209 , такие как элементы ввода / вывода (I / O) 211 , источники питания (P / S) 213 , часы (CLK) 215 и кэш 217 . Устройство , 200, может дополнительно включать в себя запоминающее устройство , 219, большой емкости, такое как дисковод, привод CD-ROM, накопитель на магнитной ленте или т.п., для хранения программ и / или данных. Устройство , 200, может дополнительно включать в себя дисплей , 221, , аудиоколонки, , 222, , и пользовательский интерфейс, , 225, , для облегчения взаимодействия между устройством и пользователем.Блок , 221, отображения может быть в форме электронно-лучевой трубки (ЭЛТ) или плоского экрана, на котором отображается текст, числа, графические символы или изображения. Пользовательский интерфейс , 225, может включать в себя клавиатуру, мышь, джойстик, световое перо или другое устройство, которое может использоваться вместе с графическим пользовательским интерфейсом (GUI). Устройство , 200, может также включать в себя сетевой интерфейс , 223, , чтобы устройство могло обмениваться данными с другими устройствами по сети, например через Интернет.

В некоторых вариантах осуществления система , 200, может включать в себя дополнительный микрофон , 229, , который может быть одиночным микрофоном или набором микрофонов. Микрофон 229 может быть подключен к процессору 201 через элементы ввода / вывода 211 . В качестве примера, а не ограничения, различные входные окна звука могут быть записаны с использованием микрофона , 229, .

Компоненты системы 200 , включая процессор 201 , память 205 , функции поддержки 209 , запоминающее устройство 219 , пользовательский интерфейс 225 , сетевой интерфейс 223 и дисплей 221 могут быть функционально связаны друг с другом через одну или несколько шин данных , 227, .Эти компоненты могут быть реализованы в аппаратном обеспечении, программном обеспечении или микропрограммном обеспечении или некоторой комбинации двух или более из них.

Существует ряд дополнительных способов упростить параллельную обработку с использованием нескольких процессоров в устройстве. Например, можно «развернуть» циклы обработки, например, реплицируя код на двух или более ядрах процессора и заставляя каждое ядро ​​процессора реализовывать код для обработки различных фрагментов данных. Такая реализация может избежать задержки, связанной с установкой цикла.Применительно к вариантам осуществления настоящего изобретения несколько процессоров могут параллельно извлекать различные признаки из входного звукового окна. Фильтр извлечения интенсивности, фильтр извлечения частотного контраста, фильтр извлечения временного контраста и фильтр извлечения ориентации могут обрабатывать слуховой спектр одновременно, создавая соответствующие многомасштабные функции гораздо более эффективно, если они реализованы на разных элементах процессора параллельно. Кроме того, параллельно могут быть сгенерированы карты характеристик, а также соответствующие им векторы слуховой сущности.Возможность параллельной обработки данных экономит драгоценное время обработки, что приводит к более эффективной и оптимизированной системе определения границ телефона / слога / гласного в речи.

Один из примеров системы обработки, способной реализовывать параллельную обработку, известен как процессор ячейки. Существует ряд различных архитектур процессоров, которые можно отнести к категории процессоров ячеек. В качестве примера и без ограничения фиг. 3 иллюстрирует тип процессора ячеек.Процессор ячейки , 300, включает в себя основную память , 301, , один элемент процессора питания (PPE) , 307, и восемь синергетических процессорных элементов (SPE) 311 . В качестве альтернативы процессор соты может быть сконфигурирован с любым количеством SPE. Что касается фиг. 3, память 301 , PPE 307 и SPE 311 могут связываться друг с другом и с устройством ввода / вывода 315 через шину межсоединения элементов кольцевого типа 317 .Память , 301, содержит входные данные , 303, , имеющие общие характеристики с входными данными, описанными выше, и программу , 305, , имеющую общие характеристики с программой, описанной выше. По меньшей мере, один из SPE , 311, может включать в свое локальное хранилище (LS) команды определения границы слога / гласного , 313, и / или часть входных данных, которые должны обрабатываться параллельно, например как описано выше. PPE , 307, может включать в свой кэш L1 инструкции по обнаружению границы слога / гласного , 309, , имеющие общие характеристики с программой, описанной выше.Команды 305 и данные 303 могут также храниться в памяти 301 для доступа со стороны SPE 311 и PPE 307 при необходимости.

В качестве примера, а не в качестве ограничения, различные SPE 311 могут реализовывать извлечение многомасштабных функций 117 . В частности, разные SPE , 311, могут быть соответственно предназначены для параллельного извлечения характеристик интенсивности (I), частотного контраста (F), временного контраста (T) и ориентации (O θ ) из спектра.Точно так же разные SPE 311 могут соответственно реализовывать генерацию карты признаков 119 или извлечение вектора слуховой сущности 123 для интенсивности (I), частотного контраста (F), временного контраста (T) и ориентации (O θ ). ) Особенности.

В качестве примера PPE 307 может быть 64-битным процессором PowerPC (PPU) с соответствующими кэшами. PPE , 307, может включать в себя дополнительный модуль векторного мультимедийного расширения. Каждый SPE , 311, включает в себя блок синергетического процессора (SPU) и локальное хранилище (LS).В некоторых реализациях локальное хранилище может иметь емкость, например, около 256 килобайт памяти для программ и данных. SPU являются менее сложными вычислительными блоками, чем PPU, в том смысле, что они обычно не выполняют функций управления системой. Блоки SPU могут иметь возможность использования одной инструкции, множества данных (SIMD) и, как правило, обрабатывать данные и инициировать любые необходимые передачи данных (в зависимости от свойств доступа, установленных PPE) для выполнения назначенных им задач. SPE , 311, позволяют системе реализовывать приложения, которые требуют более высокой плотности вычислительных единиц и могут эффективно использовать предоставленный набор команд.Управление значительным количеством SPE 311 с помощью PPE 307 позволяет осуществлять рентабельную обработку в широком диапазоне приложений. В качестве примера процессор соты может быть охарактеризован архитектурой, известной как архитектура ядра широкополосной связи (CBEA). В архитектуре, совместимой с CBEA, несколько PPE могут быть объединены в группу PPE, а несколько SPE могут быть объединены в группу SPE. В целях примера процессор соты изображен как имеющий только одну группу SPE и одну группу PPE с одним SPE и одним PPE.В качестве альтернативы, процессор ячейки может включать в себя несколько групп элементов процессора мощности (группы PPE) и несколько групп элементов синергетического процессора (группы SPE). CBEA-совместимые процессоры подробно описаны, например, в Cell Broadband Engine Architecture , который доступен в Интернете по адресу: http://www-306.ibm.com/chips/techlib/techlib.nsf/techdocs/1AEEE1270EA277638725706000E61B A / $ file / CBEA 01_pub.pdf, который включен в настоящий документ посредством ссылки.

Согласно другому варианту осуществления, инструкции для определения границ телефона / слога / гласного с использованием слуховых сигналов внимания могут быть сохранены на машиночитаемом носителе данных.В качестве примера, а не ограничения, фиг. 4 иллюстрирует пример энергонезависимого машиночитаемого носителя данных , 400, в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения. Носитель данных , 400, содержит машиночитаемые инструкции, хранящиеся в формате, который может быть извлечен, интерпретирован и выполнен устройством компьютерной обработки. В качестве примера, а не в качестве ограничения, машиночитаемый носитель данных , 400, может быть машиночитаемым запоминающим устройством, таким как оперативное запоминающее устройство (RAM) или постоянное запоминающее устройство (ROM), считываемый компьютером запоминающий диск. для фиксированного дисковода (например,g., жесткий диск) или съемный диск. Кроме того, машиночитаемый носитель данных , 400, может быть устройством флэш-памяти, машиночитаемой лентой, CD-ROM, DVD-ROM, Blu-Ray, HD-DVD, UMD или другим оптическим хранилищем. Средняя.

Носитель данных , 400, содержит инструкции по обнаружению границ слога / гласного звука / телефона , 401, , сконфигурированные для обнаружения границ слога / гласного звука / телефона в речи с использованием слуховых сигналов внимания. Команды , 401, определения границы слога / гласного / телефона могут быть сконфигурированы для обнаружения границы слога / гласного / телефона в соответствии со способом, описанным выше со ссылкой на фиг.1. В частности, инструкции , 401, определения границы слога / гласного / телефона могут дополнительно включать в себя инструкции приема входного звука , 403, , которые используются для приема окна ввода звука, для которого должно выполняться определение границы слога / гласного / телефона. . Окно ввода звука может быть получено в машиночитаемой форме из записи или из звуков, захваченных в режиме реального времени микрофоном или микрофонной решеткой. Инструкции 401 определения границ слога / гласного / телефона могут дополнительно включать в себя инструкции 405 определения слухового спектра, которые определяют слуховой спектр для входного окна звука с использованием кохлеарной фильтрации, внутренней волосковой клетки и этапов обработки бокового торможения, как описано выше.

Инструкции 401 определения границ слога / гласного / телефона могут также включать в себя инструкции 407 по извлечению многомасштабных функций, которые при выполнении извлекают многомасштабные функции, связанные со слуховым спектром. Эти многомасштабные функции могут включать в себя интенсивность, частотный контраст, временной контраст и ориентацию, как описано выше. Это может дополнительно инициировать выполнение команд , 409, генерации карты признаков, которые генерируют соответствующие карты признаков для каждого многомасштабного признака, извлеченного, как описано выше, при выполнении.На этом этапе инструкции 401 определения границ слога / гласного / телефона могут реализовывать инструкции , 411, извлечения вектора слуховой сущности, которые при выполнении извлекают многопараметрический вектор слуховой сущности для каждой карты признаков.

Инструкции 401 определения границ слога / гласного / телефона могут дополнительно включать в себя получение команд 413 кумулятивного вектора сущности, которые увеличивают и объединяют все векторы слуховой сущности в один вектор кумулятивной сущности при выполнении.Инструкции , 413, кумулятивного вектора сущности также могут быть сконфигурированы для реализации анализа главных компонентов (PCA) для удаления избыточностей и уменьшения размерности кумулятивного вектора сущности при выполнении. Инструкции , 401, определения границ слога / гласного / телефона могут дополнительно включать в себя инструкции , 415, определения границ слога / гласного / телефона, которые отображают совокупный вектор сущности на его соответствующие границы телефона, границы гласного, ядра слога или границы слога при исполнении.

Эксперименты и результаты

Был проведен ряд экспериментов по сегментации слогов, чтобы проверить обнаружение границы слога в соответствии с вариантом осуществления настоящего изобретения в сравнении с методами обнаружения слога предшествующего уровня техники. Набор данных TIMIT использовался в экспериментах по слоговой сегментации. Корпус TIMIT не имеет слоговой аннотации. Программа слогового перевода от NIST, tsyllb2, использовалась для слогового образования слов с использованием транскрипции их фонем. Затем информация о синхронизации для слогов была автоматически извлечена с использованием информации о синхронизации на уровне фонем, предоставленной с помощью TIMIT, и последовательности фонем для каждого слога.В экспериментах использовался официальный поезд TIMIT и тестовый разделитель. Тестовый набор содержит 1344 высказывания, в которых примерно 17190 слогов.

В экспериментах используется трехслойная нейронная сеть для изучения соответствия между особенностями слуха и границами слогов. Нейронная сеть имеет D входов, (D + N) / 2 скрытых узлов и N выходных узлов, где D — длина вектора слуховой сущности после уменьшения размерности PCA, когда сохраняется 95% дисперсии, а N — количество классов. , которых было два в этих конкретных экспериментах; я.е. Граница vs. неграница. Слуховые особенности оцениваются каждые 50 мс с использованием окна, которое центрируется на текущем кадре для захвата контекста.

Точные границы слогов для многосложных слов в английском языке могут быть неоднозначными; т.е. трудно решить, какие согласные относятся к первому или второму слогу. Следовательно, эксперименты проводились таким образом, чтобы цель состояла в том, чтобы оценить конец ядра слога, где обычно есть переход от гласного к согласному. Таким же методом можно обнаружить обе границы, начало и конец ядра слога; однако здесь предполагалось, что целью для обнаружения был только конец ядра слога, так что существовало только одно обнаружение на слог, что было полезно для оценки количества слогов в высказывании в секунду.Следовательно, в нижеследующем обсуждении термин «граница слога» для удобства будет использоваться для обозначения конца ядра слога.

Обнаружение границы слога допускало погрешность 50 мс. Например, если была граница на 130 мс, слуховые особенности, соответствующие кадрам на 100 мс и 150 мс, оба были помечены как граница во время обучения. Точно так же во время оценки граница, обнаруженная в пределах 50 мс, была принята как правильная.

Роль длительности окна W исследовалась в экспериментах, варьируя длительность от 0.2 с, которая была средней продолжительностью слога, до 0,4 с для анализа влияния соседнего левого и правого контекста на исполнение. Выбранный размер сетки определяет временное и спектральное разрешение. Различные размеры сетки были протестированы для извлечения слуховой сущности для изменения временного и спектрального разрешения. Было обнаружено, что размер сетки 4 на 10 является достаточным и хорошо работает при обнаружении границы слога с разумным размером признака. Кроме того, было обнаружено, что увеличение спектрального разрешения может еще больше улучшить результаты; с одновременным увеличением сложности, а также производительность обнаружения границы слога на уровне кадра для переменной продолжительности окна представлены вместе с параметром слуховой сущности D в Таблице I ниже.Увеличение длительности окна улучшает производительность обнаружения границ слогов, указывая на то, что контекстная информация помогает обнаруживать границы. Наилучшая достигнутая производительность составляет 85,32% точности определения границы слога на уровне кадра с W = 0,4 с. Результаты, представленные в таблице I ниже, являются исходными оценками выходных данных нейронной сети. Действительно, фактическая точность на уровне кадра выше, поскольку достаточно обнаружения одного из кадров для каждой границы слога; то есть нейронная сеть ожидает границы обоих кадров на 100 мс и 150 мс, если граница опорного слога находится на 130 мс, в противном случае штрафует необнаруженный кадр как ошибку удаления.

ТАБЛИЦА IW (s) DAccuracyPrecisionRecallF-score 0.22482.2375.484.179.50.33384.0478.783.681.10.47285.3281.682.882.2

Варианты осуществления настоящего изобретения демонстрируют определенные различия и преимущества по сравнению с предшествующим уровнем техники. В частности, в отличие от предшествующего уровня техники, в котором используются краткосрочные акустические характеристики, такие как энергии в критических диапазонах, спектры кодирования с линейным предсказанием, корреляция на основе поддиапазонов, высота звука, голос и т.д., варианты осуществления изобретения используют слуховые сигналы внимания для сегментации слогов.Традиционные методы требуют настройки параметров, которая делает их специфичными для определенных данных и настроек. В вариантах осуществления настоящего изобретения, напротив, модель не требует настройки параметров.

Кроме того, варианты осуществления настоящего изобретения получают результаты на уровне кадра, так что для каждого кадра существует вероятность того, что текущий кадр является границей слога. Уровень техники, напротив, нацелен на обнаружение пика вокруг ядра слога; например, от примерно 50 мс до начала ядра до примерно 50 мс после конца ядра; следовательно, допускает большую погрешность.Варианты осуществления настоящего изобретения позволяют получать более подробную информацию на уровне кадра. Варианты осуществления настоящего изобретения также могут предоставлять информацию о количестве слогов в сегменте; например, количество слогов в секунду или в произнесении, которое можно использовать для оценки скорости речи. Расчетная скорость речи может использоваться для улучшения других приложений обработки речи, таких как; для улучшения характеристик распознавания речи путем выбора соответствующих акустических моделей на основе скорости речи или поиска эмоциональных сегментов речи и т. д.

Для сравнения с другими методами были также проведены эксперименты по обнаружению ядер слогов и получены результаты по уровню слогов. Сначала нейронная сеть была обучена таким образом, чтобы кадры, соответствующие середине слоговых ядер, были помечены как цели, подлежащие обнаружению. Затем было использовано мягкое решение, так что оценка вероятности нейронной сети использовалась для создания одномерной кривой как функции времени. Затем на кривой выполнялся поиск пиков для определения локальных максимумов, которые считаются обнаруженными ядрами слогов.Как и в других методах, при необходимости допускалась ошибка 50 мс вокруг ядер слогов. Результаты представлены в Таблице II вместе с современными результатами из следующих ссылок в литературе:
«Надежная оценка скорости речи для спонтанной речи», Даген Ван и Шрикант С. Нараянан, в IEEE TRANSACTIONS ON AUDIO, РЕЧЬ И ОБРАБОТКА ЯЗЫКОВ, ТОМ. 15, NO. 8, NOVEMBER 2007, pp. 2190-2201, которая включена в настоящий документ посредством ссылки.
«Обнаружение слоговых ядер по ритму речи», Ю.Чжан и Дж. Гласс, Труды Международной конференции IEEE по акустике, речи и обработке сигналов, стр. 3797-3800, Тайбэй, Тайвань, апрель 2009 г., которая включена в настоящий документ посредством ссылки.

Для сравнения можно обратиться к F-баллу в Таблице II ниже, поскольку другие методы точно настроили свои параметры для получения наилучшего отзыва и наилучшей точности, которые не могут быть получены одновременно в данный момент времени, тогда как F-балл, который равен

2⁢Precision × RecallPrecision + Recall,
учитывает как точность, так и отзыв в заданное время.

ТАБЛИЦА IIMethodRecallPrecisionF-score TCSSC [Dagen et al] 86.0699.6990.21nRG [Zhang et al] 79.9799.8488.58RG [Zhang et al] 86.5498.8692.07 Характеристики внимания

0

9103 9103 9103 91096093.5 Таблица II, приведенная выше, показывает, что обнаружение слога в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения работает так же хорошо или лучше, чем существующие в уровне техники, при обнаружении ядра слога.

Хотя приведенное выше является полным описанием предпочтительного варианта осуществления настоящего изобретения, можно использовать различные альтернативы, модификации и эквиваленты.Следовательно, объем настоящего изобретения следует определять не со ссылкой на приведенное выше описание, а вместо этого следует определять со ссылкой на прилагаемую формулу изобретения вместе с их полным объемом эквивалентов. Любая особенность, описанная здесь, предпочтительная или нет, может быть объединена с любой другой особенностью, описанной здесь, независимо от того, предпочтительна она или нет.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Copyright © 2020 All Rights Reserved.