论物理教学中言语能力的培养

语言是人们为了彼此交流思想而发展起来的一种手段,语言使人们能够对他们记忆系统中的结构网络进行编码,继而进行联想、想象、对比、归纳、演绎等思维活动,用说和写的符号来表达这些编码,达到交流.学生进入中学后,随着学习内容、学习方法等一系列的变化,以及社会要求的逐步提高无论口头言语、书面言语和内部言语都在迅速地发展着,但从物理教学要求来看,言语能力发展得不够,这是初中学生感到物理知识难以掌握的原因之一.因此有目的、有计划地培养学生的物理言语能力是非常重要的,也是物理教学改革的一项重要内容.     

论当今的言语奢华现象

在语言使用中,有所谓"言语奢华"现象,主要表现为极端词语的过量以及重叠使用等,这一现象在现代汉语阶段内大规模出现过两次,一次是在文化大革命中,另一次是在改革开放以来.文章还对这一现象产生的原因进行了探讨和说明.     

论当今的言语奢华现象

在语言使用中,有所谓＂言语奢华＂现象,主要表现为极端词语的过量以及重叠使用等,这一现象在现代汉语阶段内大规模出现过两次,一次是在文化大革命中,另一次是在改革开放以来。文章还对这一现象产生的原因进行了探讨和说明。     

言语学还是言语的语言学——兼论修辞学在语言学中的主体地位

言语学是不够科学的提法，我们觉得科学的说法应该是官语的语言学。叫言语学容易把语言学的领地无限制地扩大，也不利于科学的学科分工。修辞学、语用学其实都属于言语的话官学。     

论语言得体的弹性原则

语言的得体性是语言的最高原则。语言得体并不意味着特定语境的唯一绝对形式，而是一个弹性的多层次概念。弹性程度的原则包括；信息量的省减适度、信息质的转换适当、表述者风格的承认和智力差异的客观存在。其层次系统分一般交际、社会交际、艺术交际三种不同层次。弹性原则建立在不同的交际语境、不同的交际需求以及语言本身的局限性。它既是对语言交际的实践规范，又是艺术表达的创造空间。     

言语风格与言语识别

只要有言语行为发生,无论是手写文字材料,还是非手写文字材料,就一定会彰显出言语人不同的言语风格特点,这在某种程度上,为非手写文字材料的识别和认定提供了一种有效的方法和途径。文章从言语风格特征对言语人进行同一认定的理论依据和识别方法进行了研究和探讨。     

中西古代言语风格学之比较——以刘勰和亚里斯多德为例

就其理论建树和历史地位而言,刘爬和亚里斯多德可以看作中国和西方古代言语风格学各自的创立者和代表人物。对他们在该领域所作的探索加以系统的比较,基本上可反映出中西古代言语风格学的共性和差异,都很重视中和之美、得体性原则、言语的文体风格、言语风格手段等,但所赋予的内涵及观点不尽相同;研究视角和方法有同有异;总体上各有千秋。     

言语学还是言语的语言学--兼论修辞学在语言学中的主体地位

言语学是不够科学的提法,我们觉得科学的说法应该是言语的语言学.叫言语学容易把语言学的领地无限制地扩大,也不利于科学的学科分工.修辞学、语用学其实都属于言语的语言学.     

言语学还是言语的语言学——兼论修辞学在语言学中的主体地位

言语学是不够科学的提法,我们觉得科学的说法应该是言语的语言学。叫言语学容易把语言学的领地无限制地扩大,也不利于科学的学科分工。修辞学、语用学其实都属于言语的语言学。     

斯特拉文斯基俄罗斯时期的风格特征

斯特拉文斯基是二十世纪最重要的作曲家之一,他的创作对欧洲现代音乐具有相当大的影响力,领导着当时音乐创作的潮流。他的创作风格及手法不断变换,其中尤以俄罗斯风格时期的影响力最大。     

基于短时和长时特征的语音情感识别研究

基于语音的自动人类情感识别是近年来新兴的研究课题,它在人机通信中有广阔的应用前景。分别利用语音的短时和长时特征识别说话者的五种情感状态,即生气、高兴、悲伤、惊奇和一种无情感状态。提出了一种基于基音频率、子带频谱能量与共振峰频率的短时特征矢量和一种反映能量频谱分布及动态的长时特征参数,分别利用隐马尔可夫模型和支持矢量机两种方法进行识别。试验用的情感语音包括一个普通话情感语音库和一个丹麦语情感语音库,试验结果表明使用两类特征参数都可以得到较高的识别率。     

用DSP技术开发的一种新的语音识别系统

本文介绍了一种基于听觉谱特征参数的语音识别方法和系统．该系统采用高速ＤＳＰ芯片ＴＭＳ３２０Ｃ２５,实现了语音信号的实时处理．用由此芯片开发的ＥＩＳＡ插卡与计算机结合,构成了一个智能化语音输入实时识别系统．实验结果表明,在小词汇量特定人条件下,该系统的正识率可达到９８％以上,在非特定人和有噪情况下,系统正识率分别为９５％和９０％以上．通过比较发现,该系统在正识率、抗噪性和鲁棒性等方面均比传统识别方法要好     

Peripheral Nonlinear Time Spectrum Features Algorithm for Large Vocabulary Mandarin Automatic Speech Recognition

IntroductionCurrentautomaticspeechrecognitionsystemsarebasedoncontext-dependentorcontext-independentphonicsorsyllablemodelsdescribedintermsofse-quencesofhiddenMarkovmodel(HMM)states,whereeachstateisassumedtobecharacterizedbyastationaryprobabilitydensityfunction.Thetimecorre-lationandconsequently,thesignaldynamicsinsideeachHMMstate,arealsousuallydisregardedalthoughtheuseofdynamicfeatures,suchasdeltaanddelta-deltaparameters,cancapturesomeofthecorrelations.Consequently,onlymedium-termdependenc…     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于正弦模型的语音识别时频特征

为改善语音识别系统的性能,采用时频分布参数来描述语音特征。由于时频分布参数考虑到语音信号内在的非平稳特性,因此能够更准确地描述语音信号的时频特性。对基于正弦模型的多种时频参数(能量谱和幅度加权瞬时频谱)进行了比较,并在基于隐马尔可夫模型的连接词语音识别系统中进行了实验仿真。结果表明,单独采用时频分布参数作为ASR的前端特征并不能改善识别率;而采用标准ASR特征和能量谱时频特征的联合前端特征,可以有效地改善语音识别系统的识别效果。     

一种基于听觉模型的抗噪语音识别特征提取方法

提出了一种新的语音识别特征提取方法。该方法是建立在听觉模型的基础上,通过计算语音的上升过零率作为频率信息并通过非线性幅度加权相结合来获取语音特征。仿真实现了中小词汇量、孤立词的语音识别,得到了较好的实验结果,证明了此方法具有较强的抗噪声性能。     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

基于加权组合过零峰值幅度特征的抗噪语音识别

基于人耳听觉特性提出一种新的抗噪音识别特征:加权组合过零峰值幅度特征,是对过零峰值幅度特征的一种改进。加权组合过零峰值幅度特征以语音数据和差分语音数据作为处理对象,通过计算它们的上升过零率获得频率信息,经幅度非线性压缩获得密度信息,并根据人耳对声音的感知特点对其进行加权,形成最终的输出特征,识别网络使用HMM。仿真实现了使用新特征与原特征的算法识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于ZCPA和DHMM的孤立词语音识别系统

介绍了用离散隐马尔可夫模型(DHMM)构造孤立词语音识别系统的过程,重点针对软件实现中的问题重新推导了Baum Welch算法的重估公式,引入一种抗噪性能很好的特征参数:过零率与峰值幅度特征,将该特征与DHMM结合用于孤立词识别系统。结果表明,此系统训练时收敛很快并且识别效果好。