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不论是从音系层还是从语法层来看,汉语普通话都是有着严格的标准和规范。现行的评价体系是以汉语普通话是“线性”为前提进行设置的PSC。在普通话语音的习得过程中,除去发音语音学的决定性影响外．有一些非语言因素也对汉语普通话的语音习得产生了影响。 相似文献
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本文通过针对汉语普通话声母q[]和西班牙语辅音ch[]的发音实验,利用Praat软件进行声学对比分析,获取了西班牙留学生汉语声母q[]的发音特点,发现学习者产生的q[]的语音VOT较短,送气与汉语普通话母语者有很大的差距,更接近于西班牙语的辅音ch[]。同时,尝试通过语音对比及与学习者交谈的方法,找出发音偏误产生的可能原因。 相似文献
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汉语是声调语言，针对汉语普通话发音，利用常规软件分析不同话者的基频数据变化规律，通过比对分析音高模式曲线的形态和模式参数差异，可以帮助实现不同人发音特征分析及声乐研究的目的。 相似文献
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在探索赣南客家方言区师范生普通话语音教学的过程中发现，方言对普通话语音的影响较大。基于此，文章探讨计算机辅助测试背景下赣南客家方言区师范生普通话语音面貌现状，并提出相应的教学策略。 相似文献
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语音修辞就是利用语言的声音进行修辞,以提高语言的表达效果.在言语表达中.恰当利用汉语语音的特点进行表达,常可获得奇妙的修辞效果,可使话语节奏明快、声音和谐、朗朗上口、悦耳动听.汉语语音修辞的审美价值主要表现为以下三个方面:以声传情,声情并茂;声韵和谐、韵律优美;音节匀称而富于变化,节奏鲜明. 相似文献
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语音转换是指改变一个人的语音个性特征,使之具有另外一个人的语音个性特征的技术,本文提出采用K-均值聚类算法的RBF神经网络实现基音频率转换,从而实现语音的韵律转换。在语音谱包络转换中采用高斯混合模型。 相似文献
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作为一种修辞手法,"反讽"已越来越多地应用于文学作品和人们的日常谈话中。本文作者试图在语言哲学的视角下,以质量准则、礼貌性和真诚性为基本参数,对日常言语行为中的"反讽"话语加以分析,以期读者能够更好地理解"反讽"话语中的哲学含义。 相似文献
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文章介绍了语音识别的基本原理以及用DSK6713实现语音识别算法的一些原则和方法,阐述了语音识别在DSP上的实现技术。系统使用梅尔倒谱系数（MFCC）作为特征参数,采用算法相对简单以及计算量较小的动态时间弯折算法（DTW）实现语音参数的匹配。用MATLAB实现DTW算法的仿真,进而将语音识别技术应用到DSP上,实验结果表明对特定人、小词汇量和孤立词的语音识别效果比较好。 相似文献
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修辞格属于修辞学的范畴．是现代汉语的重要组成部分。修辞格的教学对教师来说富有挑战意味,教师要推陈出新．开创教学的新局面．就需要从内容和形式上进行大刀阔斧的改革。 相似文献
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目前的PSOLA算法进行时长调整时,其计算量大,很难实现实时变速不变调处理。利用波形相似性来解决语音时长调整的WSOLA算法,实验证明能生成高品质的语音;在算法上高效、鲁棒．可以通过修改调整因子α实现连续范同内的在线语音时长调整。此算法已应用在数字语音教学系统中．具有良好的实时性和高品质语音。 相似文献
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对文是古代文献中广泛使用的修辞表达方法,也是传统训诂学的重要方法之一。利用对文辞例结构,可以根据已知的词义来推知未知词义,有利于我们理解古诗文中的字词与句子。 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(3):103290
Due to the particularity of Chinese word formation, the Chinese Named Entity Recognition (NER) task has attracted extensive attention over recent years. Recently, some researchers have tried to solve this problem by using a multimodal method combining acoustic features and text features. However, the text-speech data pairs required by the above methods are lacking in real-world scenarios, making it difficult to apply widely. To address this, we proposed a multimodal Chinese NER method called USAF, which uses synthesized acoustic features instead of actual human speech. USAF aligns text and acoustic features through unique position embeddings and uses a multi-head attention mechanism to fuse the features of the two modalities, which stably improves the performance of Chinese named entity recognition. To evaluate USAF, we implemented USAF on three Chinese NER datasets. Experimental results show that USAF witnesses a stable improvement compare to text-only methods on each dataset, and outperforms SOTA external-vocabulary-based method on two datasets. Specifically, compared to the SOTA external-vocabulary-based method, the F1 score of USAF is improved by 1.84 and 1.24 on CNERTA and Aishell3-NER, respectively. 相似文献
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Emotional expression and understanding are normal instincts of human beings, but automatical emotion recognition from speech without referring any language or linguistic information remains an unclosed problem. The limited size of existing emotional data samples, and the relative higher dimensionality have outstripped many dimensionality reduction and feature selection algorithms. This paper focuses on the data preprocessing techniques which aim to extract the most effective acoustic features to improve the performance of the emotion recognition. A novel algorithm is presented in this paper, which can be applied on a small sized data set with a high number of features. The presented algorithm integrates the advantages from a decision tree method and the random forest ensemble. Experiment results on a series of Chinese emotional speech data sets indicate that the presented algorithm can achieve improved results on emotional recognition, and outperform the commonly used Principle Component Analysis (PCA)/Multi-Dimensional Scaling (MDS) methods, and the more recently developed ISOMap dimensionality reduction method. 相似文献