Разбить на слоги для переноса онлайн: Как перенести слово?

Как разделить слова на слоги

Для того, чтобы разделить слова на слоги, необходимо выяснить что такое слог и знать некоторые правила, которые помогут вам успешно это сделать. Это будет полезно ученикам начальных классов для самопроверки или учителям для проверки работ учеников. В данной статье мы научимся с вами определять правильные слоги, а также рассмотрим специальные Интернет-сервисы, которые могут разделить слова на отдельные слоги онлайн, в соответствии с настоящими правилами русского языка.

Что такое слог?

В русском языке имеются два типа звука букв – гласные и согласные. Гласные звуки более продолжительны и мелодичны, чем согласные.

Слог – это основная часть слова, в которую входит гласный звук и согласный. Иногда слог может быть основан только на одной гласной букве, например, «Улитка» — [у], [ли], [тка]. Гласные звуки являются слогообразующими, без них слог существовать не может. Согласные буквы в слоге являются не слогообразующими, они могут лишь совместно с гласными формировать слог. Есть в русском языке и слова, которые не имеют слогов вовсе, эти слова состоят только из согласных букв, например, «Хм», «Тс-с». Есть и слова, которые состоят только из одной гласной «Я», «А». Отсюда можно вывести правило, что слог является частью слова в произношении. Так часто говорят: «Произнести по слогам» или «Читать по слогам».

Для того, чтобы правильно переносить части слова на другую строчку, необходимо правильно разделять слово по слогам. Стоит вывести еще одно правило для понимания формирования слога – когда слог имеет в своем составе два и более звуков, то начинаться слог должен обязательно с гласного. Они также распределяются на закрытые и открытые. Открытый слог кончается на гласный звук, закрытый – соответственно, на согласный. Можно отметить, что закрытых слогов в русском языке намного меньше, чем открытых. Закрытые чаще всего можно встретить на конце слова.

Случаи с «Ться», «Тся» — «Гнуть-ся», «вьет-ся» относятся только к переносу слова на следующую строчку, но не к разъединением на слога, поскольку сочетания «Тьс», «Тс» произносятся как один звук «Ц». Не стоит думать, что деление на слоги и деление на части слова для переноса на другую строку – это одно и тоже. Часто эти два деления значительно различаются. Например, слово [Ра], [ссчи], [та], [нный] делится таким образом на слоги. При переносе его части изменятся [рас], [счи], [тан], [ный].

Читайте также: Орфографический разбор слова.

Онлайн-сервисы определения слогов

Для того, чтобы вы не тратили большое количество времени на изучение правил определения и нахождения слога, в сети Интернет, были созданы специальные сайты. Посетив их, вы сможете легко разбить слово по слогам, в соответствии с правилами по русскому языку.

Одним из таких онлайн сервисов является Slogi.su. Это один из самых удобных и быстрых сервисов, который поможет вам поделить любое слово на слоги. Вы можете ввести слово в любом роде, падеже, числе и сервис точно справится с заданием. Сервис использует разделение слов по современным правилам, которые действую на сегодняшний день в школах и других учебных заведениях. Если существует разница между делением двух школ, то вы получите дополнительные пояснения к примеру.

Сервис имеет 2 вида деления слов на слоги – разделение одного слова и деление предложения или текста. В первом блоке, разделение слова на слог, вы сможете определить слога слова, для этого:

1. Введите слово в форму.
2. Нажмите кнопку «По слогам».
3. После этого вы сможете увидеть результат под формой, где будут слога приведены через дефис.
4. Еще ниже вы увидите количество слогов, которые предоставлены в виде ссылки. Если нажать на нее вы попадаете в окно, где перечислены все слога и количество букв в них. Здесь же вы сможете найти все слова, которые имеют такое же количество слогов, однокоренные с искомым словом, а также синонимы. Для их поиска достаточно нажать соответствующую ссылку.

Второй способ разделения всего предложения или словосочетания находится ниже в том же окне, что и деление по словам. Этот способ разделения слов по слогам будет уместен, если вам нужно разделить слова для песни в караоке или подготовить текст сказки для утренника в детский сад для детей. Разделить слова для лучшего усвоения русского языка иностранцами и т.д. Этот способ работает также просто, как и первый.

1. Введите в поле предложение, текст, словосочетание.
2. Нажмите кнопку ниже «Разделить на слоги».
3. В этом же окне вы увидите ваш текст со словами уже разбитыми на слоги.

Опустив страницу в самый низ, вы сможете увидеть блок подборки слов и слогов. Здесь вам предоставлены различные слова со слогами от 1 до 9. Слова с определенными слогами (для получения слова с определенным слогом – выберите один из предоставленных). А также слова, которые чаще всего искали на этом сервисе.

Рекомендую: Как проверить ударения в словах онлайн.

Разделяем слово на слоги при помощи сервиса Youryoga.org

На странице http://www.youryoga.org/article/rus_slova3.htm вы также можете разделить слова на слоги. Здесь расположено одно окно для ввода слов или целых предложений. Если вам необходимо определить слоги для большого текста:

1. Введите текст в центральное поле.
2. Нажмите синюю кнопку под формой ввода «Разбить слова на слоги».
3. В этом же окне вы увидите слова, поделенные на слоги через дефис. Слова только с одним слогом, останутся «нетронутыми». Под формой также находятся определение понятия слог и примеры простых слогов.

Perenosslov.ru поможет переносить слово с одной строки в другую

Perenosslov.ru – это еще один простой в использовании сервис, который поможет вам определить слоги по актуальным правилам русского языка на сегодняшний день. Работать в нем очень просто:

1. Введите слово в единственную форму на странице https://perenosslov.ru/slogi/index.php и нажмите большую кнопку «Слоги слова онлайн».
2. В следующем окне вы сможете увидеть результат разбивки сразу под формой.
3. На этой странице приведено пошаговое объяснение, почему именно таким образом разбито слово, исходя из правил. Например, слоги начинаются с согласной, которая следует за гласной; мягкий и твердый знаки (ь, ъ) нельзя отрывать от предыдущего слога (Жень-ка, объ-езд). Согласные, которые имеют глухой звук, передаются следующему слогу, звонкие – предыдущему; сочетание согласных, которые вместе образуют один звук, нельзя разделять на два слога.

Syllables.ru – сервис для проверки переноса слова

Чтобы разделить на слоги, перейдите на страницу https://syllables.ru/syllable.html. Работа этого сервиса не отличается от предыдущих сайтов, посреди окна вы увидите поле для ввода текста. Введите в него предложение или слово, которое нужно разбить по слогам. Перед формой вы сможете по ссылке посетить страницу с правила по русскому языку, которые соответствуют этой теме.

• Перейдите по ссылке, введите слово в форму и нажмите «Разделить».
• Тут же вы увидите разделение слов текста на слоги через дефис.
• Если вам нужно разбить только одно слово, то введите его в верхнем поле и нажмите «Найти». Пользуясь этим способом, вы получите более подробную информацию – количество слогов, способы переноса, открытые и закрытые слоги, а также число слогов, содержащих только одну букву. Этот способ отлично подойдет для обучающих целей учителям или матерям, которые дома занимаются с детьми русским языком.

разделительных слов в конце строки

Дефисы используются для разделения слов в конце строки, когда слово не помещается в оставшейся части строки.

Лучше всего , а не , чтобы так разделить слово. Если это необходимо из соображений пространства или формата, следует соблюдать семь правил.

1. Разделите слово на слоги. Это, конечно, означает, что односложные слова никогда не делятся на .

2. Дефис ставится в конце первой строки.

3. Префиксы и суффиксы образуют естественные деления.

(Префикс между )

4. Должно быть не менее двух букв плюс дефис в первой строке и трех букв во второй.

5. Не разделяйте имена собственные и прилагательные собственные.

6. Разделите слово через дефис уже в слове.

7. Не разделяйте слово в конце строки, если части слова будут на двух отдельных страницах. Читателю трудно понять это.

Полное содержание
Глоссарий

Грамматика Содержание

Деление слов на слоги. Тема: Составление транскрипции

Слова делятся на слоги. Слог — это один или несколько звуков, издаваемых одним выдохом воздуха.

Ср: ин-да, на-у-ка.

1. В русском языке есть звуки разной слышимости: гласные звуки звучнее согласных.

Ровно гласных звука образуют слоги, являются слоговыми.

Согласные звуки несложные. При произнесении слова согласные «тянутся» к гласным, образуя слог вместе с гласными.

2. Слог может состоять из одного звука (и тогда это обязательно гласный!) Или нескольких звуков (в этом случае, помимо гласного, слог содержит согласную или группу согласных).

Безель — о-бо-док; country — страна; ночник — но-чник; миниатюра — ми-но-а-ту-ра.

3. Слоги бывают открытые и закрытые.

Открытый слог оканчивается гласным звуком.

Да, страна.

Закрытый слог оканчивается на согласную.

Сон, ленин.

В русском языке больше открытых слогов. Закрытые слоги обычно встречаются в конце слова.

Ср: бут-чник (первый слог открытый, второй закрытый), о-бо-док (первые два слога открытые, третий закрытый).

В середине слова слог обычно заканчивается гласным звуком, а согласная или группа согласных, идущая после гласной, обычно переходит к следующему слогу!

Бут-чник, давай, д-ктор.

Примечание!

Иногда в одном слове можно записать два согласных, но один может звучать, например: избавьтесь от [il: yt ’].Поэтому в данном случае выделяются два слога: и-live .
Деление на части out-live соответствует правилам расстановки переносов слов, а не деления на слоги!

То же самое можно увидеть на примере глагола уйти , в котором сочетание согласных zzh звучит как один звук [w:]; так что деление на слоги будет — оставить , а деление на части для перевода — оставить .

Особенно часто ошибки наблюдаются при выделении слогов в формах глаголов, оканчивающихся на -сат, -сат.

• Деление уит-ся, плотно-ся — это деление на части для перевода, а не деление на слоги, так как в таких формах сочетание букв ц, ц звучит как один звук [ц].


• При делении на слоги сочетания букв ts, ts целиком переходят в следующий слог: win, squeeze .

В середине слова замкнутые слоги могут образовывать только непарные звонкие согласные: [j], [p], [p ‘], [l], [l’], [m], [m ‘], [n], [n ‘].

Май-ка, Соня-ка, колом-ка.

Примечание!

При объединении нескольких согласных в середине слова:

1) Два одинаковых согласных обязательно переходят к следующему слогу.

O-tt ech, да.

2) Два или более согласных обычно переходят к следующему слогу.

Ша-пк а, ра-вн чт.

Исключение составляют комбинации согласных, в которых первый является непарным звонким (буквы p, pb, l, l, m, mi, n, ny, y).

Марка, рассвет, бул-ка, стелька, дамская, бан-ка, бан-ка, ла-ка.

4. Деление на слоги часто не совпадает с делением слова на части (префикс, корень, суффикс, конец) и делением слова на части при переносе.

Например, вычисленное слово делится на морфемы вычисленное ( рас, — префикс, count — корень; a, nn — суффиксы; th — окончание).
То же слово при передаче делится следующим образом: вычислено .
Слово делится на слоги следующим образом: вычислено .

Тема: Разделение слов на слоги и определение ударного слога.

Научитесь делить слова на слоги. Гласных столько, сколько слогов.
Затем научитесь определять ударный слог.

Сколько слогов в словах:

Правильных ответов:

Сколько слогов в словах:

Правильных ответов:

Правильных ответов:

Столько же слогов в словах:

Правильных ответов:

Сколько слогов в слове

Правильных ответов:

Сколько слогов в словах:

Правильных ответов:

Надо ли показывать стресс на словах:

Правильных ответов:

• на первом или на втором

Правильных ответов:

1. на втором

Какой слог ударен в словах:

• на первом или на втором

Правильных ответов:

1. на первом

Какой слог ударен в словах:

• на первом или на втором

Правильных ответов:

1. на втором

Тема: Соотношение букв и звуков.Характеристики звуков.

1. из съемок, свинец с ты, из что?
   • [с] — соотв., Глухая, тв.
   • [с «] — соотв., Глухое, мягкое.

2. Какой звук произносится в словах вместо выбранных букв:

   w ate, h затем, w orokh?
   • [ш] — соотв., Глухой, тв.
   • [w «:] — соотв., Гл., Мягкий, непарный.

3. Какой звук произносится в словах вместо выделенных букв: o

   mall ah, old ts i, smile mf i?
   • [c:] — гласная.
   • [c:] — соотв., Глухая, тв. непарный
   • [c:] — в соотв., Зв. непарный, тв непарный

4. Какой звук произносится в словах вместо выбранных букв: по

   д пол, пово д , т бой?
   • [т] — соотв., Гл., Тв.
   • [t «] — соотв., Гл., Софт.
   • [д] — соотв., Зв., Тел.
   • [д «] — соотв., Зв., Соф.

5. Какой звук произносится в словах вместо выбранных букв:

   эх, эконом, и гра, и рассказ?
   • [а] — гл., безуд.
   • [е] — гл., Безуд.
   • [и] — гл. шок.

6. Какой звук произносится в словах вместо выбранных букв:

   на скоро, f act, Cow at ?
   • [ж] — соотв., Глухая, тв.
   • [in] — соотв., Vz., Tv.

7. Какой звук произносится в словах вместо выделенных букв: ma

   th ka, стро th , th od?
   • [th] — в соотв., Зв. непарный, тв.

8. Какой звук произносится в словах вместо выбранных букв:

   e m, lift e bld, e kill?
   • [е] — гл. шок.
   • [th «] — соотв., Мягкий непарный, звук непарный.

9. Какой звук произносится в словах вместо выделенных букв: gri

   b , gri nn , tulu p ?
   • [б] — соотв., Зв., Тел.
   • [b «] -конформ., Зв., мягкая.
   • [п] — соотв., Гл., Тв.
   • [n] — соотв., Зв., Тел.

10. Какой звук произносится в словах вместо выделенных букв: с

    s p, l s w, w и us?
    ,
    • [и] — гл. шок.
    • [и] -гл. безударный.
    • [s] -гл. шок.
    • [s] — гл. безударный.

Правильных ответов:

1. [с «] — соотв., Глухое, мягкое.
2. [ш] — соотв., Глухой, тв. непарный
3. [c:] -конформ., Глухой. непарный, тв непарный
4. [т] — соотв., Гл., Тел.
5. [а] — гл., Безуд.
6. [ф] — соотв., Глухой, тв.
7. [th «] — соотв., Звук непарный, мягкий непарный.
8. Два звука: [th «] — соотв., Звук непарный, мягкий, непарный, и [e] — глава
9. [п] — соотв., Гл., Тв.
10. [s] -гл. шок.

Тема: Транскрипция.

1. Прочтите транскрипцию, определите, какие слова представлены и запишите их буквами:

Слова:
1) [th «a], 2) [th» uy «o´], 3) [c» d «e’l» u], 4), 5) [pъras «o’nk] *,
Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции: [paras «o’nak] *

Ответ:

1) я, 2) она, 3) съела, 4) снег, 5) свинья

2.Прочтите транскрипцию, определите, какие слова представлены и запишите их буквами:

Слова:
1) [фс «е], 2) [фс» о], 3) [p’znak’m «itz: b] *, 4) [m» it «e’l»], 5 ) [бас «э’х» н],

Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции: [paznak’m «itz: a] *

Ответ:

1) все, 2) все, 3) встреча, 4) метель, 5) бассейн,

3. Прочтите транскрипцию, определите, какие слова представлены, и запишите их буквами:

Слова:
1) [b’gaty´ r «] 1, 2) [n» it «], 3) [l» yngv «i´ s» t «ikb] 2, 4) [ab» y » o´ m], 5) [kam «p» y «y´ t’r] 3,

Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции: [bagaty´ r «] 1, [l» yngv «i´ s» t «ika] 2, [kam» p «y» u´ tar] 3

Ответ:

1) герой, 2) резьба, 3) лингвистика, 4) том, 5) компьютер

4.Прочтите транскрипцию, определите, какие слова представлены и запишите их буквами:

Слова:
1) [файл «l], 2) [tr» e’n «inc], 3) [с» e’rts «e], 4) [drost], 5) [th» y ‘ pkb] *,

Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции: [th «u´ pka] *

Ответ:

1) напильник, 2) тренировка, 3) сердце, 4) молочница, 5) юбка

5. Прочтите транскрипцию, определите, какие слова представлены, и запишите их буквами:

Слова:
1) [t «и ‘x» uy «], 2) [w»: from] *, 3) [kaz «o’l], 4) [zv» o’zdy], 5) [лыжи]

Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции: [w «from] *

Ответ:

1) тихо, 2) считая, 3) козел, 4) звездочки, 5) лыжи

Тема: Составление транскрипции.

1. Перепишите слова:

1) пол, 2) дом, 3) ход, 4) зуб, 5) дамы

2. Перепишите слова:

1) мать, лед, ложь, знай, тень

Ответ:

[мат «], [л» из], [ложь], [знание «], [т» эн «]

3. Перепишите слова:

1) вода, 2) дома, 3) я, 4) окно, 5) проехал

Ответ:

1) [wada´], 2) [леди´], 3) [sama´], 4) [akno´], 5) [vaz’i´ l]

4.Расшифруйте слова:

1) носил, 2) ездил, 3) носы, 4) душ, 5) лыжи

Ответ:

1) [us «i´ l], 2) [wad» and´ l], 3) [saty´], 4) [soul´], 5) [ly´ zhy]

5. Перепишите слова:

1) мяч, 2) меч, 3) мяч, 4) меч, 5) речь

Ответ:

1) [m’ach «], 2) [m» ich «o’m], 3) [m» ich «o’m], 4) [m» ich «o’m], 5) [r’ech ‘ ]

6. Перепишите слова:

1) поток, 2) потоки, 3) тень, 4) речь, 5) север

Ответ:

1) [t’ech ‘], 2) [t «ich» o´ t], 3) [t «e’n’y’u], 4) [r» e’h «y» y], 5) *

Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции: *

7.Расшифруйте слова:

1) хорошо, 2) холодно, 3) западное, 4) карандашное, 5) колбасное

Ответ:

1) [khrasho´] 1, 2) [ho´ ldn] 2, 3) [za´ p’t] 3, 4) [k’randa´ sh] 4, 5) [k’lbasa´] 5

Внимание! Упрощенная версия транскрипции, широко принятая в школьной традиции:
[harasho´] 1, [ho´ okay] 2, [za´ pat] 3, [pen´sh] 4, [kalbasa´] 5

8. Перепишите слова:

1) самовар, 2) радость, 3) сад, 4) прогулка, 5) парашют

Ответ:

1) [smava’r] 1, 2) [ra’ds «t»] 2, 3) [sado’vyy ‘], 4) [prague’lk] 3, 5) [p’rashu’t] 4

Внимание! Упрощенная версия транскрипции:
[samava´ r] 1, [ra´ das «t»] 2, [Prague´ lka] 3, [parashu´ t] 4

Чтобы быстро разделить слова на слоги онлайн, воспользуйтесь формой ниже.В текстовое поле можно ввести несколько слов, разделенных пробелами или запятыми. Когда вы нажимаете кнопку «Разделить на слоги», результат сразу же отображается в текстовом поле. Форма предназначена для выделения слогов только в русских словах, набранных русскими буквами.

Форма удобна для случаев, когда нужно разбить много слов на слоги без деталей и справочной информации. Если вам нужно узнать, сколько и каких слогов в словах, какие есть варианты расстановки переносов, то воспользуйтесь формой поиска или выберите слова по количеству слогов в них:

Примечание.
1. Не используйте результат разделения слов на слоги для определения места переноса слов. Деление на слоги и расстановка переносов не всегда одинаковы. На нашем сайте разница подробно объясняется (пункты 4-5 из правил разбиения на слоги).
2. Деление на слоги производится с учетом правил школьной программы. Некоторые правила могут отличаться от правил программы института и школ с углубленным изучением русского языка.По этой причине в некоторых случаях слоги могут не распределяться в соответствии с вашими знаниями правил разделения слов на слоги.

слог

Слог — это один гласный звук или комбинация одного гласного с одним или несколькими согласными. Другими словами: гласные звуки образуют слоги, согласные образуют слог только в сочетании с гласным. Небольшая шпаргалка поможет запомнить: гласные — «говорить», согласные — «согласен». Например: в слове собака выделяют три слога со-ба-ка (гласные: о, а, а, согласные: с, б, к), в слове Азия — три слога А-зи-и (гласные: а, я, я, согласная: з).

Слоги, состоящие из двух и более звуков, бывают открытыми и закрытыми. Открытые слоги оканчиваются гласным звуком: вода-да, тра-ва, ро-ди-на. Замкнутые слоги оканчиваются на согласную: com-bain, kor-ka, yellow.

Есть закрытые слоги, начинающиеся с согласной, и открытые, начинающиеся с гласной. Примеры: ko-ra (оба слога покрыты), i-blo-ko (один раскрытый, два закрытых).

Сколько слогов в слове?

Слова состоят из слогов. Исходя из определения слога, количество слогов в слове определяется количеством гласных звуков.Школьные учителя русского языка часто говорят: «Сколько гласных — столько слогов».

Пример: sn e g — один слог, h и t и t — два слога, p и b около t и — три слога, dl и n около w eee — пять слогов.

Еще примеры слогов:

• вода — слоги в и да ;
• прочитано — слоги чи , , , ля ;
• я слог и ;
• vernal — слоги ve , shni , e ;
• стул — слог стул , слово имеет один слог, состоящий из одной гласной и трех согласных.

Слог — это минимальная часть слова при произнесении, если не учитывать вырожденные случаи, когда нужно произносить слово по буквам. Отсюда знаменитые выражения: читается по слогам, произносится по слогам. Слог, как и звук и ударение, относится к разделу фонетики.

В русском языке есть слова без слогов, то есть состоящие только из согласных звуков. Звукоподражательные слова являются ярким примером таких слов. Например: хмм, т-с-с-с, тр-тр-тр.

Большой

b ol — w около th Этот скрипт позволяет разделять слова на слоги. Помните, что правила разделения слов на слоги и правила расстановки переносов — это разные правила.

1. В русском языке есть звуки разной слышимости: гласные звуки звучнее согласных. Именно гласные звуки образуют слоги, являются слоговыми. Слог — это один звук или несколько звуков, издаваемых одним выдохом воздуха: вода, на-у-ка.
В слове столько же слогов, сколько гласных.
Согласные несложные. При произнесении слова согласные «тянутся» к гласным, образуя слог вместе с гласными.

2. Слог может состоять из одного звука (и тогда это обязательно гласный) или нескольких звуков (в этом случае в слоге, помимо гласного, есть согласная или группа согласных): rim — о-бо-док; country — страна; ночник — но-чник; миниатюра — ми-но-а-ту-ра.Если слог состоит из двух и более звуков, то он обязательно начинается с согласной.

3. Слоги бывают открытые и закрытые.
Открытый слог оканчивается гласным звуком: вода, страна.
Закрытый слог оканчивается согласным звуком: сон, мирянин.
В русском языке больше открытых слогов. В конце слова обычно наблюдаются закрытые слоги: но-чник (первый слог — открытый, второй — закрытый), о-б-док (первые два слога — открытые, третий — закрытый).
В середине слова слог, как правило, оканчивается гласным звуком, а согласный звук или группа согласных, стоящих после гласного, обычно переходит к следующему слогу: ночник, диктор.
В середине слова замкнутые слоги могут образовывать только непарные звонкие согласные [y], [p], [p ‘], [l], [l’], [m], [m ‘], [n] » , [н ‘] (звонкое): Май-ка, Соня-ка, со-лом.

4. Иногда в слове можно записать два согласных, но можно и звучать, например: избавься от [иж: ыт ‘]. Следовательно, в данном случае выделяются два слога: и-live … Деление на части from-live следует правилам перевода слов, а не деления на слоги.
То же самое можно увидеть на примере глагола «уйти», в котором сочетание согласных zzh звучит как один звук [w:]; так что деление на слоги будет — , оставьте , а деление слова для расстановки переносов — , оставьте .
Особенно часто ошибки наблюдаются при выделении слогов в формах глаголов, оканчивающихся на -сат, -сат.
Деление твист-ся, пресс-ся — это разделение на части для перевода, а не разделение на слоги, так как в таких формах сочетание букв ц, ц звучит как один звук [ц].
При разделении на слоги комбинации букв ts, ts полностью возвращаются к следующему слогу: покачиваться, сжимать.

5. При совмещении нескольких согласных в середине слова: два одинаковых согласных обязательно должны переходить в следующий слог: o-ttech, d-d; два или более согласных обычно переходят в следующий слог: ша-пка, равно. Исключение составляют согласные сочетания, в которых первый — непарный звонкий (звонкий): буквы р, ry, l, l, m, m, n, n, y: марка, рассвет, бул-ка, стелька, лад, бан, баня, кора.

Как узнать, сколько слогов в слове? Как считать слоги в слове? Разделение слов на слоги Исправьте сколько слогов

Проблема разделения слов на слоги в русском языке является одной из самых сложных в современной лингвистике и до конца не решена. Это связано с отсутствием единого понимания сути слога. Невозможность зафиксировать знаки слога в целом, фонетическая недостаточность выражения границы между слогами приводит некоторых лингвистов к мысли, что слогового раздела в русском языке вообще нет.

В настоящее время существуют две основные теории слогов: Р. И. Аванесова (Московская фонологическая школа) и Л. В. Щерба (Ленинградская фонологическая школа). Деление на слоги в этих двух теориях несколько различается. Ленинградская школа делится на слоги так, как привык слышать советский гражданин и как их учили во всех русских школах (и поэтому ее правила в народе называют «старыми»), а московская — совсем другая («новые правила» «).

Но поскольку на данный момент ни одна из этих школ не опровергла другую, в разных учебниках правила разделения учебных программ могут быть сформулированы по-разному, в зависимости от того, какую фонологическую школу разделяет автор учебника.

Если раньше мы делили слова на слоги и переносили эти слова по такому же правилу, то мы придерживались теории Щербы. В теории Аванесова эти процессы регулируются двумя разными правилами, и деление слова на слоги часто не совпадает с делением слова на части (префикс, корень, суффикс, конец) и делением слова для перевода. Итак, слово кошка по теории Щербы следует разделить на слоги следующим образом: кошка, по теории Аванесова, значит: ко-шка.

Например, слово вычислено разделено на морфемы вычислено (ras — префикс, count — корень; a, nn — суффиксы; th — окончание).

То же слово при передаче делится следующим образом: вычислено .

По словам Аванесова, слово делится на слоги следующим образом: из расчета .

«Старые» правила деления на слоги. Ленинградская школа Щерба Л.В

1. Слова делятся на слоги.В слове столько слогов, сколько гласных.

2. Звук d не образует слога, его нельзя оторвать от предшествующей гласной. Пример: лей, май, пой, строй.

3. Невозможно отделить буквы ь и ъ от предшествующего согласного. Пример: сесть, сильный, крыло-цо, вбивание.

4. Невозможно отделить согласную от следующей гласной. Делить слова на слоги нужно так: kartin-ka, re-bya-ta, ka-lit-ka, la-ger.

5. Если слово содержит 2 согласных подряд, слоговая часть идет между ними. Если в ряду больше двух согласных, то фактически идет слоговая часть, так как ее удобнее произносить. Примеры: праздник, солнце.

«Новые» правила разделения слов на слоги в русском языке (Московская школа. Литневская Е. И. Русский язык: Краткий теоретический курс для школьников. М., 2006)

1. В слове столько слогов, сколько гласных; две гласные не могут находиться в одном слоге.

Слог — это один звук или несколько звуков, издаваемых одним выдохом воздуха: вода, на-у-ка. Согласные несложные. При произнесении слова согласные «тянутся» к гласным, образуя слог вместе с гласными.

2. Слог может состоять из одного звука (и тогда это обязательно гласный) или нескольких звуков (в этом случае в слоге, помимо гласного, присутствует согласная или группа согласных): rim — о-бо-док; country — страна; ночник — но-чник; миниатюра — ми-но-а-ту-ра.

3. Слоги бывают открытые и закрытые.

Открытый слог оканчивается гласным звуком: вода, страна.

Закрытый слог оканчивается согласным звуком: сон, мирянин.

В русском языке больше открытых слогов. В конце слова обычно наблюдаются закрытые слоги: но-чник (первый слог — открытый, второй — закрытый), о-б-док (первые два слога — открытые, третий — закрытый).

В середине слова слог, как правило, оканчивается гласным звуком, а согласный звук или группа согласных, стоящих после гласного, обычно переходит к следующему слогу: ночник, диктор.

В середине слова замкнутые слоги могут образовывать только непарные звонкие согласные [y], [p], [p ‘], [l], [l’], [m], [m ‘], [n] » , [н ‘] (звонкое): Май-ка, Соня-ка, со-лом.

4. Иногда в слове можно записать две согласные, но можно и звучать, например: избавься от [иж: ыт ’]. Поэтому в данном случае выделяются два слога: и-жить. Деление на части from-live соответствует правилам перевода слов, а не делению на слоги.

То же самое можно увидеть на примере глагола «уйти», в котором сочетание согласных zzh звучит как один звук [w:]; следовательно, разделение на слоги будет — y-e-squeeze, а разделение слова для перевода исчезнет.

Особенно часто ошибки наблюдаются при выделении слогов в формах глаголов, оканчивающихся на -сат, -сат. Деление твист-ся, пресс-ся — это разделение на части для перевода, а не разделение на слоги, так как в таких формах сочетание букв ц, ц звучит как один звук [ц]. При делении на слоги комбинации букв ts, ts полностью переходят в следующий слог: крутить, нажимать

5. При объединении нескольких согласных в середине слова:

Два одинаковых согласных обязательно переходят в следующий слог: o-ttech, da-n;

Два или более согласных обычно переходят к следующему слогу: ша-пка, равно.
Исключение составляют сочетания согласных, в которых первый является непарным звонким (звучным): буквы р, р, л, л, м, м, н, н: марка, рассвет, бул-ка, стелька, дамка, бан-ка, бан-ка. То есть, если согласная пара в глухоте / звонкости следует за сонорной согласной, граница слогов проходит между ними. Пример: Spar-tock.

Если после y следует любой другой согласный, граница слогов проходит между ними: la-ka, lay-ner.

Чтобы резюмировать правило более четко:

Слова «разрезаются» на слоги после каждой гласной.Гласных столько, сколько слогов.

НО: если после гласного идет п, пб, л, л, м, м, н, н и за ними стоит еще парный согласный, то они (звонкие и звонкие с б) переходят на предыдущий слог; если после q есть другой согласный звук, q переходит к предыдущему слогу.

Если эти согласные 2 одинаковые (nn, mm, ll …, 2 любой сонорный, парный, сначала парный, затем непарный), они переходят к следующему слогу.

Чтобы не запутаться, освежите в голове правила переноса>

Как определить, сколько слогов в слове? В слове столько слогов, сколько в нем гласных

Примеры слов с одним слогом: звук, волк, класс, гусь, еж, слон, жук, ель, зверь, змея, стол, гриб, лист, дверь, стул, дом, лось, речь, пень, зубр, кот, край.
Примеры слов с двумя слогами: ответ, гласная, медведь, яма, аист, урок, язык, заяц, зайцы, якорь, ёжик, осень, закрутка, орех, змея, лиса, ястреб, друзья, чайник, белка, оса, долго, дуть, русский, окно, юра, арбуз, чайка, железо, ива, дерево, тетрадь, морковь, огонь, утка, коньки, ухо, школа, пчела, муха, июнь, ящик, метель, изморозь, мальчик, стакан, дни, сказка, метель, Юля, Яша, олень, солнышко, семья.
Слова из 3-х слогов: учитель, огурец, урожай, ягода, что, яблоко, овощи, воробей, согласная, попугай, ученик, перкуссия, деревья, карандаш, Мария, алфавит, бабочка, линия, пан, Россия, большой, рецепты, аллея, елочка.
Слова из четырех слогов: обезьяна, велосипед, акация.
Слова из 5 слогов: ударение, математика, литература, белоголовый.

Попрактикуемся в делении на слоги?

Сколько слогов в слове ЗВУК? 1 гласный означает 1 слог.

Сколько слогов в слове ОГУРЕЦ? 3 гласные означают 3 слога: o | гу | rets слово делится на слоги поровну по «старым» и «новым» правилам.

Сколько слогов в слове УЧИТЕЛЬ? 3 гласные означают 3 слога: учитель, слово делится на слоги поровну по «старым» и «новым» правилам.

Сколько слогов в слове ОТВЕТ? 2 гласные означают 2 слога. По теории Щербы, ответ делим на слоги, по Аванесову — ответ.

Сколько слогов в слове ГОЛОС? 2 гласные означают 2 слога. По Щербе мы делим гласную, по Аванесову — гласную.

Мы будем рады помочь вам разделить любое слово на слоги. Задавайте свои вопросы в комментариях.

Чтобы быстро разделить слова на слоги онлайн, воспользуйтесь формой ниже.В текстовое поле можно ввести несколько слов, разделенных пробелами или запятыми. Когда вы нажимаете кнопку «Разбить на слоги», результат сразу же отображается в текстовом поле. Форма предназначена для выделения слогов только в русских словах, набранных русскими буквами.

Форма удобна для случаев, когда нужно разбить много слов на слоги без деталей и справочной информации. Если вам нужно узнать, сколько и каких слогов в словах, какие есть варианты расстановки переносов, то воспользуйтесь формой поиска или выберите слова по количеству слогов в них:

Примечание.
1. Не используйте результат разделения слов на слоги для определения места переноса слов. Деление на слоги и расстановка переносов не всегда одинаковы. На нашем сайте разница подробно объясняется (пункты 4-5 из правил разбиения на слоги).
2. Деление на слоги производится с учетом правил школьной программы. Некоторые правила могут отличаться от правил программы института и школ с углубленным изучением русского языка.По этой причине в некоторых случаях слоги могут не распределяться в соответствии с вашими знаниями правил разделения слов на слоги.

слог

Слог — это один гласный звук или комбинация одного гласного с одним или несколькими согласными. Другими словами: гласные звуки образуют слоги, согласные образуют слог только в сочетании с гласным. Небольшая шпаргалка поможет запомнить: гласные — «говорить», согласные — «согласен». Например: в слове собака выделяют три слога со-ба-ка (гласные: о, а, а, согласные: с, б, к), в слове Азия — три слога А-зи-и (гласные: а, я, я, согласная: з).

Слоги, состоящие из двух и более звуков, бывают открытыми и закрытыми. Открытые слоги оканчиваются гласным звуком: вода-да, тра-ва, ро-ди-на. Замкнутые слоги оканчиваются на согласную: com-bain, kor-ka, yellow.

Есть закрытые слоги, начинающиеся с согласной, и открытые, начинающиеся с гласной. Примеры: ko-ra (оба слога покрыты), i-blo-ko (один раскрытый, два закрытых).

Сколько слогов в слове?

Слова состоят из слогов. Исходя из определения слога, количество слогов в слове определяется количеством гласных звуков.Школьные учителя русского языка часто говорят: «Сколько гласных — столько слогов».

Пример: sn e g — один слог, h и t и t — два слога, p и b около t и — три слога, dl и n около w eee — пять слогов.

Еще примеры слогов:

• вода — слоги в и да ;
• прочитано — слоги чи , , , ля ;
• я слог и ;
• vernal — слоги ve , shni , e ;
• стул — слог стул , слово имеет один слог, состоящий из одной гласной и трех согласных.

Слог — это минимальная часть слова при произнесении, если не учитывать вырожденные случаи, когда нужно произносить слово по буквам. Отсюда знаменитые выражения: слоги читать, слоги произносить. Слог, как и звук и ударение, относится к разделу фонетики.

В русском языке есть слова без слогов, то есть состоящие только из согласных звуков. Звукоподражательные слова являются ярким примером таких слов. Например: хмм, т-с-с-с, тр-тр-тр.

1. Запустите эксперимент. Поднесите руку ко рту и произнесите слово мама … Сколько раз струя воздуха касалась ладони вашей руки при произнесении этого слова? Сколько слогов в слове Мама ? Сколько гласных в этом слове?

Обратите внимание! В слове мама можно выделить две части. Эти части слова называются слогами. Каждый слог произносится как бы отдельно, на одном дыхании.

2. Прочтите слова … Сравните их по количеству слогов.

лист ива тополь береза ​​

клен оса липа крапива

• Найдите другие слова с таким же количеством слогов.
• Запишите трехсложные слова, разделив их вертикальной чертой (|) на слоги.
• Сравните слоги в слове ива … Из каких звуков они состоят?

3. Посмотрите картинки … Произнесите каждое слово, название предмета.

• Назовите слог во всех словах.
• Сравните слоги в слове баран. Из каких звуков они сделаны?

Обратите внимание! Слог может состоять из:

• из одного гласного звука: a | y ;
• одна согласная и одна гласная: па | pa ;
• несколько согласных и один гласный звук: кантри, а | ist, swift … Каждый слог должен иметь гласный звук.

4.Прочтите .

• Составьте слова из этих слогов. Запишите любые три слова.

5. Прочтите … Почему это стихотворение было так названо?

• Посчитайте со своим товарищем по столу: когда вы считаете, произносите слова счетной рифмы по слогам.

Счетная

6. Посмотрите на картинки … Назовите предметы.

• Напишите названия предметов в таком порядке: сначала слово из одного слога, затем слова из двух слогов, затем слова из трех слогов.
• Составьте предложение из любого слова.

л и тит

7. Прочтите … Назовите сказку.

Дед репу посадил. Репа выросла крупная, очень крупная. Дед стал вытаскивать репу из земли. Тянет-тянет, тянуть не может.

• Запишите первые два предложения.
• Сыграйте сцену с друзьями. Покажи жестами, как дед репу тянет. Следуйте за своими действиями словами из последнего предложения.Как ты будешь произносить слова?

H и t

h и — t и — yu Этот скрипт позволяет разделять слова на слоги. Помните, что правила разделения слов на слоги и правила расстановки переносов — это разные правила.

1. В русском языке есть звуки разной слышимости: гласные звуки звучнее согласных. Именно гласные звуки образуют слоги, являются слоговыми.Слог — это один звук или несколько звуков, издаваемых одним выдохом воздуха: вода, на-у-ка.
В слове столько же слогов, сколько гласных.
Согласные несложные. При произнесении слова согласные «тянутся» к гласным, образуя слог вместе с гласными.

2. Слог может состоять из одного звука (и тогда это обязательно гласный) или нескольких звуков (в этом случае в слоге, помимо гласного, есть согласная или группа согласных): rim — о-бо-док; country — страна; ночник — но-чник; миниатюра — ми-но-а-ту-ра.Если слог состоит из двух и более звуков, то он обязательно начинается с согласной.

3. Слоги бывают открытые и закрытые.
Открытый слог оканчивается гласным звуком: вода, страна.
Закрытый слог оканчивается согласным звуком: сон, мирянин.
В русском языке больше открытых слогов. В конце слова обычно наблюдаются закрытые слоги: но-чник (первый слог — открытый, второй — закрытый), о-б-док (первые два слога — открытые, третий — закрытый).
В середине слова слог, как правило, оканчивается гласным звуком, а согласный звук или группа согласных, стоящих после гласного, обычно переходит к следующему слогу: ночник, диктор.
В середине слова замкнутые слоги могут образовывать только непарные звонкие согласные [y], [p], [p ‘], [l], [l’], [m], [m ‘], [n] » , [н ‘] (звонкое): Май-ка, Соня-ка, со-лом.

4. Иногда в слове можно записать две согласные, но можно и звучать, например: избавься от [иж: Ыт ’]. Следовательно, в данном случае выделяются два слога: и-live … Деление на части from-live соответствует правилам перевода слов, а не делению на слоги.
То же самое можно увидеть на примере глагола «уйти», в котором сочетание согласных zzh звучит как один звук [w:]; так что деление на слоги будет — , оставьте , а деление слова для расстановки переносов — , оставьте .
Особенно часто ошибки наблюдаются при выделении слогов в формах глаголов, оканчивающихся на -сат, -сат.
Деление твист-ся, пресс-ся — это разделение на части для перевода, а не разделение на слоги, так как в таких формах сочетание букв ц, ц звучит как один звук [ц].
При делении на слоги комбинации букв ts, ts полностью возвращаются к следующему слогу: twist, нажмите

5. Когда несколько согласных сочетаются в середине слова: два одинаковых согласных обязательно должны переходить в следующий слог : o-ttech, dd; два или более согласных обычно переходят в следующий слог: ша-пка, равно. Исключение составляют согласные сочетания, в которых первый является непарным звонким (звонким): буквы п, р, л, л, м, м, н, н, у: марка, рассвет, бул-ка, стелька, дамы, бан , баня, кора.

Одним словом. «Обычно взрослые, которые долго учились в школе, забывают о правилах русского языка. Более того, существует некоторая путаница с разбиением слов на слоги и правилами расстановки переносов. Чтобы вам было легче запомнить правила или не запоминать нагружать мозг ненужной информацией придумала онлайн-программа, позволяющая разбивать слова на слоги.

Слог — это один звук или несколько звуков,
произносимых при одном выдохе воздуха:
го-ра, ма-ши-на.

Правила деления слов на слоги в русском языке

1. В русском языке есть звуки разной слышимости: гласные звуки звучнее согласных.

• В слове столько слогов, сколько гласных. Гласные звуки образуют слоги, являются слоговыми.
• Согласные несложные. При произнесении слова согласные «присоединяются» к гласным, образуя слог вместе с гласными.

2. Слог может состоять из одного звука (и тогда это обязательно гласный) или нескольких звуков (в этом случае в слоге, помимо гласного, есть согласная или группа согласных) : защита — защиты; строка — строка ; Если слог состоит из двух и более звуков, то он обязательно начинается с согласной.

3. Слоги бывают открытые и закрытые.

• Открытый слог оканчивается на гласную: о да, стена.
• Закрытый слог оканчивается на согласную: сок.
• В середине слова слог обычно оканчивается гласным звуком , а согласный звук или группа согласных, стоящих после гласного, обычно переходит в следующий слог: no-ski, di-kta-tor.
• В середине слова замкнутые слоги могут образовывать только непарные звонкие согласные [y], [p], [p ‘], [l], [l’], [m], [m ‘], [n] » , [н ‘] (звучный): ма й-ка, сан-ка, си м-ка.

4. Иногда в слове можно записать два согласных, но можно звучать, например: избавьтесь от [il: yt ’]. Следовательно, в данном случае выделяются два слога: и-live … Деление на части out-live соответствует правилам перевода слов, а не делению на слоги. То же самое можно увидеть на примере глагола оставить , где сочетание согласных zzh звучит как один звук [w:]; так что деление на слоги будет — оставить , а разделение слова для расстановки переносов — оставить .

Внимание!

• Деление уит-ся, плотно-ся — это деление на части для перевода, а не деление на слоги, так как в таких формах сочетание букв цс, цс звучит как один звук [с].
• При разделении на слоги буквосочетания ts, ts полностью переходят в следующий слог: win, squeeze .

5. При объединении нескольких согласных в середине слова:

• два одинаковых согласных обязательно переходят в следующий слог: about-ttech, yes;
• два или более согласных обычно переходят в следующий слог: ша-пка, ра-чет. Исключение составляют сочетания согласных, в которых первый является непарным звонким (звонким): буквы п, пб, л, л, м, ми, н, нью, у : марка, рассвет, бул-ка, стелька, дам-ка, бан-ка, ванна-ка, ла-ка

Статья посвящена теме «Сколько слогов в слове» .

AI-сообразительных преступников клонируют голос руководителя в ограблении банка Deepfake на сумму 35 миллионов долларов

Благодаря развитию технологии дипфейков становится проще клонировать голоса людей.Некоторые способы использования этой технологии, такие как закадровый голос, чтобы заполнить пробелы в Roadrunner , документальном фильме об Энтони Бурдене, выпущенном этим летом, безвредны (хотя даже этика этого шага горячо обсуждалась, когда вышел фильм). В других случаях, однако, глубоко подделанные голоса используются для явно гнусных целей — например, для кражи миллионов долларов.

Статья, опубликованная на прошлой неделе журналом Forbes , показала, что группа киберпреступников в Объединенных Арабских Эмиратах использовала технологию deepfake в рамках ограбления банка, в результате которого было переведено из страны на счета по всему миру 35 миллионов долларов.

Ограбление денег, голосовое издание

Все, что вам нужно, чтобы создать фальшивую версию чьего-то голоса, — это запись его речи. Как и в случае с любой системой машинного обучения, результаты которой улучшаются в зависимости от количества и качества входных данных, глубоко подделанный голос будет больше походить на реальный, если есть больше записей, на которых система может учиться.

В данном случае преступники использовали программное обеспечение deepfake, чтобы воссоздать голос руководителя крупной компании (подробности о компании, используемом программном обеспечении и записях для обучения указанного программного обеспечения, похоже, недоступны).Затем они позвонили менеджеру банка, с которым у руководителя уже существовали отношения, а это означало, что менеджер банка знал голос руководителя. Имитаторы также отправили менеджеру банка поддельные электронные письма, подтверждающие детали запрошенных транзакций. Между электронными письмами и знакомым голосом, когда руководитель попросил менеджера разрешить перевод миллионов долларов между счетами, менеджер не видел проблем с тем, чтобы продолжить и сделать это.

Мошенничество произошло в январе 2020 года, но на прошлой неделе в США был подан соответствующий судебный документ.Должностные лица в ОАЭ просят следователей в США помочь отследить 400 000 долларов украденных денег, которые поступили на банковские счета США в Centennial Bank.

Наши голоса, наше Я

Старомодный способ («старый» в этом контексте означает, что до того, как машинное обучение было столь же повсеместным, как и сегодня) создать поддельный человеческий голос, заключался в записи настоящего человеческого голоса, разделении этой записи на множество различных слогов речи, а затем соединяйте эти слоги вместе в бесчисленных перестановках, чтобы сформировать слова, которые вы хотите, чтобы голос произносил.Это было утомительно, и голос звучал совсем не реалистично.

Легко различать голоса близких нам людей и узнавать известные голоса, но мы не часто задумываемся о многих компонентах, которые способствуют тому, чтобы сделать голос уникальным. Есть тембр и высота, которые относятся к тому, где голос попадает в диапазон нот от низких до высоких. Есть каденция, то есть ритм говорящего, вариации высоты тона и акцент на разных словах или частях предложения.Есть произношение и причуды, такие как региональные акценты или шепелявость.

Короче говоря, наши голоса полностью уникальны, что делает их еще более жуткими, потому что их становится легче воссоздать синтетическим путем.

Грядущие фальшивые голоса

Является ли ограбление банка в ОАЭ предвестником грядущих преступлений? К сожалению, скорее всего, да. Это не первая подобная попытка, но это первая попытка украсть такую ​​крупную сумму денег, используя фальшивый голос. В 2019 году группа преступников подделала голос генерального директора британской энергетической компании, чтобы перевести 243000 долларов на счет в венгерском банке.

Многие различные версии программного обеспечения Deepfake для аудио уже коммерчески доступны, в том числе версии от таких компаний, как Lyrebird (для создания фальшивого голоса требуется всего одна минута записи, пусть и слегка прерывающейся и похожей на робота), Descript, Sonantic и Veritone, чтобы назвать только несколько.

Эти компании намерены использовать свои продукты во благо, и некоторые положительные примеры использования, безусловно, существуют; люди с дефектами речи или параличом могут использовать программное обеспечение, например, для общения с окружающими.Veritone продает свое программное обеспечение для использования известными людьми, которые могут захотеть лицензировать свои голоса для таких вещей, как одобрение продуктов. Sonantic недавно создала голосовой клон Вэла Килмера, чей голос был поврежден в битве с раком горла. Запись аудиокниг или новостных подкастов также может быть продуктивным применением этой технологии, поскольку сейчас человек либо должен читать вслух часами, либо слушатель получает компьютеризированный искусственный голос, который не очень приятно слушать.

Другие компании уже используют ИИ для борьбы с ИИ; Программа Microsoft Video Authenticator, выпущенная немногим более года назад, анализирует видео и изображения и сообщает пользователям процентную вероятность того, что ими искусственно манипулировали.Аналогичным образом Reality Defender AI Foundation использует алгоритмы обнаружения синтетических медиа для выявления поддельного контента. Facebook, Twitter и YouTube предприняли шаги, чтобы попытаться заблокировать и удалить дипфейки со своих сайтов.

Но эта технология станет только более сложной и во всех сферах: голос, изображение и видео. Одной из наших самых больших надежд может быть борьба с технологиями с помощью большего количества или более совершенных технологий, но также важно повышать осведомленность о дипфейках и вселять в людей широкое чувство скептицизма в отношении контента, который они видят в Интернете.

Будем надеяться, что инцидент с ограблением банка в ОАЭ вызовет аналогичный скептицизм у людей, которые работают в банках, так что фальшивые голоса, помогающие мошенникам украсть деньги, не станут более частым явлением.

Изображение предоставлено: Джон Макджи / Wikimedia Commons

Сигналы бедствия летучих мышей несут быстрые амплитудные модуляции, которые могут представлять акустический коррелят шероховатости

Быстрые амплитудные модуляции присутствуют в вокализациях бедствий летучих мышей

Мы записали сигналы бедствия от 13 взрослых летучих мышей (6 самок и 7 самцов) вида C.Саранча . Этот вид издает последовательности сигналов бедствия, состоящие из основных вокализационных единиц, определяемых как «слоги» ²⁴ . У летучих мышей подать сигнал бедствия можно, держа животных в руках и осторожно поглаживая кожу шеи ^22,23 .

Всего было изучено 114 «последовательностей» бедствия. Каждая из этих последовательностей состояла из звуковых единиц, определенных как «слоги» (см. Определение ²⁴ . ​​Для определения последовательностей и слогов бедствия).Пример последовательности действий при бедствии показан на рисунке 1A. Эта последовательность состояла из 71 слога, расположенного на временном интервале 2,38 секунды. Как показано на фиг. 1A и в предыдущей статье ²⁴ , в последовательности бедствия слоги расположены во времени в группы, определяемые как «многослоговые приступы». Увеличенное изображение многосложной последовательности, содержащей слоги 55–59, показано в нижней части рис. 1A, чтобы проиллюстрировать временное разделение между слогами.

Сигналы бедствия летучих мышей несут сверхбыструю периодичность.( A ) Пример последовательности бедствия, содержащей 14 групп слогов (схваток) и 71 слог. Предусмотрено увеличение схватки, состоящей из слогов 55–59. ( B ) спектрограммы, ( C ) временные формы волны, ( D ) огибающая и ( E ) спектры временной модуляции (TMS) слогов 55–59. Обратите внимание, что быстрые периодичности на ~ 1,7 кГц встречаются в слогах 55, 57–59, но менее отчетливы в слоге 56. Также обратите внимание, что все показанные примеры слогов бедствия представляют собой гармонически структурированные развертки с нисходящей частотной модуляцией.

Мы искали быстрые периодические колебания амплитуды (т. Е. Неровности) в отдельных слогах бедствия (рис. 1B – E). С этой целью была рассчитана энергетическая огибающая каждого слога (рис. 1D), а спектр огибающей (определенный как спектр временной модуляции, TMS, рис. 1E) был получен и проанализирован в диапазоне от 0 до 4 кГц. Как можно заметить в примере слогов бедствия, представленном на рис. 1B – E, одна последовательность бедствия может содержать слоги с разными типами TMS.Например, TMS слогов 55, 57, 58 и 59 (рис. 1B – E) имеет ярко выраженный пик на частоте ~ 1,7 кГц. В слоге 56 пик на частоте ~ 1,7 кГц был менее заметен. Мы пришли к выводу, что слоги, модулируемые с частотой ~ 1,7 кГц, могут представлять грубые звуки у летучих мышей, поскольку они содержат ярко выраженный шаблон временной модуляции, отличительную черту акустической шероховатости, по крайней мере, у людей ¹ . Обратите внимание, что 1,7 кГц — это очень низкая частота для C. perspicillata , вида летучих мышей, который может достигать частот выше 100 кГц как при эхолокации, так и при вызове связи ^24,34,35 .Фактически, кривые частотной характеристики улитки C. perspicillata , рассчитанные с использованием продуктов искажения отоакустической эмиссии, предполагают, что слух у этого вида животных ухудшается на частотах ниже 5 кГц (см. Следующий текст в разделе результатов).

Мы классифицировали записанные слоги бедствия на быстрые амплитудно-модулированные вокализации (fAMV) и медленные амплитудно-модулированные вокализации (sAMV) на основе их TMS. Для этой цели мы использовали алгоритм классификации машины двоичных опорных векторов (SVM), в который были переданы TMS всех 7025 записанных слогов бедствия.Классификатор SVM был обучен с двумя наборами TMS, включающими TMS 50 fAMV и 50 sAMV (см. Обучающие наборы TMS на дополнительном рисунке S1). Результаты, полученные с помощью классификатора SVM, представлены на рис. 2. В целом 3349 из 7025 изученных слогов (47,7%) были классифицированы как fAMV. TMS всех fAMV и sAMV показаны в виде цветовых карт на фиг. 2A, B, соответственно. Обратите внимание, что в диапазоне от 1,15 до 2,45 кГц более яркие цвета присутствуют в популяции fAMV по сравнению с sAMV.Этот диапазон отмечен прямоугольником на рис. 2A, B и был определен как «интересующие частоты» (FOI) для дальнейшего анализа. Присутствие высокой энергии в FOI также было видно на медианных кривых для популяций fAMV и sAMV (рис. 2C, D), идентифицированных классификатором SVM.

Временные свойства быстрых и медленных вокализаций с амплитудной модуляцией (AM). ( A , B ) Покажите TMS двух групп слогов, представленных в виде цветовых карт.Первые 50 вызовов быстрой AM и медленной AM на цветовых картах (граница, отмеченная горизонтальными красными линиями) использовались для обучения машинного классификатора опорных векторов (см. Также дополнительный рисунок S1). ( C , D ) Являются медианными TMS всех изученных быстрых и медленных AM вызовов (25-й и 75-й процентили показаны заштрихованными областями). Обратите внимание, что пик возникает на интересующих частотах (FOI) в быстрых AM-вызовах, но не в медленных AM-вокализациях. ( E ) Гистограмма площади под кривой TMS на FOI в двух группах вызовов.Приведены p-значение критерия ранговых сумм Вилкоксона и показатель размерного эффекта d. ( F ) гистограмма лучших частот модуляции, обнаруженных в популяции быстрых AM-вызовов. Приведены медиана и межквартильный размах. ( G ) Вероятность обнаружения быстрых вокализаций AM в определенных положениях вдоль последовательностей сигналов бедствия. Для расчета значений вероятности относительное положение каждого быстрого вызова AM было получено с учетом длины последовательности, в которой он произошел.Это «наблюдаемое» распределение вероятностей сравнивалось (двухвыборочный тест Колмогорова-Смирнова) с «ожидаемым» распределением, полученным путем случайной перестановки слогов в каждой последовательности 100 раз. ( H ) Процент быстрых и медленных AM-вызовов, обнаруженных, когда летучие мыши находятся под принуждением (бедствием) и при взаимодействии между ними в клетке для содержания (социальные сети, см. Также дополнительный рисунок S3).

Чтобы проверить различия амплитудной модуляции на уровне популяции, мы вычислили площадь под кривой на FOI в двух группах слогов (рис.2E). Как и ожидалось, мощность FOI была значительно выше в fAMV, чем в sAMV (критерий ранксума Вилкоксона, p <10 ⁻²⁰⁰ ), и эти различия имели большой размер эффекта (дельта Клиффа ( d ) = 0,94, после ³⁶ : незначительное влияние: абсолютное значение d (абс. ( d )) <0,147, малое: 0,147 <абс ( d ) <0,33, среднее: 0,33 <абс ( d ) <0,474, большое: абс ( d )> 0,474). Обратите внимание, что статистический анализ, описанный в предыдущем тексте, был проведен путем объединения данных от всех fAMV и sAMV, записанных у животных и последовательностей бедствия.Сильные различия в отношении амплитудной модуляции также наблюдались при сравнении средней мощности в FOI в fAMV и sAMV, записанных в одних и тех же последовательностях бедствия с использованием парной статистики ( Signrank , p = 3,6 * 10 ⁻¹⁵ , см. Дополнительный рисунок S2A).

Наилучшая частота модуляции (BMF) каждого fAMV была рассчитана путем поиска частоты, которая содержала наибольшую энергию в диапазоне FOI (то есть между 1,15 и 2,45 кГц). Распределение BMF имело медианное значение 1.75 кГц с межквартильным диапазоном (IQR) 0,4 кГц (рис. 2F). Чтобы определить, возникли ли fAMV в предпочтительном месте в последовательности бедствия, нормализованное положение каждого fAMV рассчитывали относительно длины последовательности, в которой он произошел. Хотя fAMV встречались во всех последовательностях, распределение предпочтительных положений было немного смещено влево (фиг. 2G, медиана = 0,45, IQR = 0,49). Последнее указывает на более высокую вероятность обнаружения грубых слогов в первой половине последовательности бедствия.Эта тенденция была подтверждена статистически путем сравнения наблюдаемого временного распределения слогов с бутстраповским распределением, созданным путем рандомизации положений fAMV и sAMV в каждой последовательности (100 рандомизаций для каждой последовательности, двухвыборочный тест Колмогорова-Смирнова: p = 1,12 * 10 ^{— 7} , рис. 2Г). Сравнение вероятности обнаружения fAMV в первой и второй половинах последовательности также показало статистическую значимость ( Signrank test , p = 0,03).

Быстрая амплитудная модуляция может быть отличительной чертой сигналов бедствия «летучая мышь».

Результаты, представленные до сих пор в этой статье, демонстрируют наличие быстрой амплитудной модуляции ~ 1.7 кГц в 47,7% изученных слогов бедствия. Однако, если быстрые колебания амплитуды являются признаком вызова бедствия, тогда процент fAMV должен быть намного ниже при других типах социальных вокализаций. Чтобы проверить эту идею, мы изучили вокализацию тех же 13 летучих мышей, в которых изучались сигналы бедствия, но, в данном случае, когда животные взаимодействовали в клетке для содержания. Мы рассудили, что летучие мыши, которые привыкли друг к другу (их помещали вместе на целую неделю до того, как была сделана запись), не должны часто вступать в агонистические взаимодействия, которые могут включать в себя производство звуков, похожих на тревогу.Обратите внимание, что акустические записи, полученные в этом широком «социальном» контексте, охватывают многие типы взаимодействий между летучими мышами, и мы не можем связать каждый записанный звук с конкретным поведенческим контекстом, поскольку были собраны только акустические данные.

Всего мы зарегистрировали 3641 вокализацию в «социальном» контексте (эхолокационные звонки были исключены на основании их спектрального дизайна). Тот же классификатор SVM, который использовался для разделения вызовов бедствия на fAMv и sAMV, использовался для классификации социальных вызовов. Дополнительный рис. S3 показывает TMS и спектры всех изученных социальных призывов на основе их классификации как fAMV и sAMV.Количество социальных звонков, классифицированных как fAM, составило 229, что составляет 6,3% от общего числа слогов, изученных в социальном контексте (3641 слог). Это значение намного ниже, чем значение, полученное во время вызова бедствия (47,7%, см. Рис. 2H), что позволяет предположить, что появление быстрых амплитудных модуляций действительно могло быть признаком вызова бедствия у летучих мышей.

Быстрая и медленная амплитудно-модулированная вокализация бедствия различается по пиковой частоте и ширине полосы

Для оставшегося акустического анализа, представленного в этой рукописи, мы сосредоточимся только на вокализациях, изученных в контексте вызова бедствия (т.е. ручные летучие мыши при массировании кожи шеи).

Мы проверили спектральные различия между fAMV и sAMV, генерируемыми во время вызова бедствия. На уровне популяции fAMV имел тенденцию иметь более узкий спектр, чем sAMV, при этом fAMV имели тенденцию иметь более высокую мощность в диапазоне от 40 до 80 кГц. Последний виден как в нормированных спектрах всех fAMV и sAMV (цветовые карты на фиг. 3A, B), так и в медианных спектрах двух групп слогов (фиг. 3C, D). Различия в спектральной ширине полосы между двумя группами слогов были статистически значимыми, что подтверждено тестом ранжирования, который сравнивал площадь под нормализованными спектрами в fAMV и sAMV (рис.3E, p _ranksum <10 ⁻¹²¹ ). Обратите внимание, что метрика d , полученная для этого сравнения, указывает на эффект среднего / малого размера ( d = 0,33). Помимо этих небольших различий в спектральной полосе частот, fAMV и sAMV также различались по своим пиковым частотам (рис. 3F, медиана _fAMV = 22 кГц _{, медиана sAMV} = 27 кГц, p _rankksum = 10 ⁻¹²¹ ) с fAMV, как правило, иметь более низкие значения пиковой частоты, хотя размерный эффект в этом случае также был небольшим ( d = 0.32). Обратите внимание, что спектральные различия между fAMV и sAMV также были очевидны при сравнении значений средней полосы пропускания и пиковых частот, полученных в рамках одних и тех же последовательностей бедствия с использованием парной статистики (см. Дополнительный рисунок S2B, C, пиковая частота, Signrank , p = 1,6 * 10 ⁻⁶ , полоса пропускания, Signrank , p = 4,7 * 10 ⁻⁴ ).

Спектральные свойства быстрых и медленных вокализаций с амплитудной модуляцией (AM). ( A и B) Покажите спектры двух групп слогов, представленных в виде цветовых карт.( C и D ) Представлены медианные спектры всех изученных быстрых и медленных AM вызовов (25-й и 75-й процентили показаны заштрихованными областями). Медианный спектр 100 биозонарных вызовов показан на D для сравнения. ( E ) Гистограмма площади под кривой, рассчитанная из спектров быстрых и медленных AM вокализаций. Приведены p-значение критерия ранговых сумм Вилкоксона и показатель размерного эффекта d. ( F ) Гистограмма пиковой частоты в быстрых и медленных AM-вызовах.

Наши данные позволяют оценить, насколько летучие мыши разделяют несущие и модулирующие волны во время естественного вызова, поскольку мы измерили пиковую частоту (т.е.е. несущая с наибольшей энергией, выраженная в Гц) и BMF (частота модулирующей волны, также в Гц) каждого слога бедствия, классифицируемого как fAMV. С этой целью мы рассчитали отношения несущая / модулятор, разделив пиковую частоту каждого fAMV на его BMF. Данные показали, что fAMV, создаваемые во время вызова бедствия, имеют среднее отношение несущей / модулятора 15,2 (IQR = 5,0), другими словами, в грубых звуках (fAMV), издаваемых летучими мышами, модулирующая волна хорошо отделена от наиболее энергичной несущей.

Быстрые и медленные амплитудно-модулированные вокализации бедствия различаются по спектральной гладкости и регулярности.

Также были различия между fAMV бедствия и sAMV относительно их разницы между гармониками и шумом (HND, рис. 4). HND-метрика полезна для количественной оценки спектральной «гладкости» и рассчитывается как разница между наблюдаемым спектром и тем же спектром, сглаженным с использованием фильтра скользящего среднего (здесь 5-точечное скользящее окно применяется к спектрам, рассчитанным с частотой 200 Гц. разрешение; см. рис.4A – D для иллюстрации расчета HND в одном SAMV (рис. 4A, C) и одном sAMV (рис. 4B, D)). Этот метод был первоначально предложен для изучения «охриплости» человеческой речи ³⁷ , и с тех пор он использовался в нескольких исследованиях вокализации, производимой людьми и другими видами животных (например, лай собак ³⁸ ). Расчет HND fAMV и sAMV, продуцируемых C. perspicillata , выявил статистические различия между двумя группами слогов (рис. 4E, p _ranksum = 10 ^-20 , медиана _fAMV = 0.45 _, медиана _sAMV = 0,39, небольшой размер эффекта ( d = 0,3)), что указывает на то, что спектры грубоподобных слогов (fAMV) менее гладкие, чем спектры медленных модулированных слогов (sAMV). Этот эффект также наблюдался при сравнении средних значений HND, полученных в рамках одних и тех же последовательностей бедствия с использованием парной статистики (см. Дополнительный рисунок S2D, тест Signrank , p = 0,02).

Спектральные закономерности являются характерной чертой быстрых амплитудно-модулированных вокализаций (fAMV).( A и B ) Покажите спектрограммы и формы сигналов одного примера fAMV и одной медленной модулированной вокализации (sAMV, A и B, соответственно). ( C и D ) Это спектры тех же двух примеров вокализации. Обратите внимание, что представлены наблюдаемые спектры (разрешение по частоте 200 Гц) и «гладкие» спектры. Гладкие спектры рассчитывались с использованием 5-точечного скользящего среднего. Разница между наблюдаемым и гладким спектрами использовалась для расчета разности гармоник и шумов (HND).( E ) Гистограммы HND для fAMV и sAMV. Приведены p-значение критерия ранговых сумм Вилкоксона и показатель размерного эффекта d. ( F ) Спектральные автокоррелограммы для примеров fAMV и sAMV, показанных в ( C и D ). Обратите внимание, что спектральные закономерности (то есть пики, разнесенные на регулярные расстояния) произошли в примере fAMV. В этом примере среднее межпиковое расстояние (MPID) составляло 1,6 кГц. ( G ) Медианные спектральные автокоррелограммы для всех изученных fAMV и sAMV (25-й и 75-й процентили показаны заштрихованными областями).Обратите внимание на побочные пики, возникающие в популяции fAMV. ( H ) Гистограмма MPID для fAMV, в которой на спектральной автокоррелограмме можно было обнаружить более одного пика. Приведены медиана и межквартильный размах (iqr).

Обратите внимание, что тот факт, что у fAMV были наименее гладкие спектры, не означает, что их спектры были «нерегулярными». Фактически, мы наблюдали, что в спектрах fAMV пики появляются через равные промежутки времени. Последнее иллюстрируется автокорреляционной функцией спектра, представленной на рис.4F для одного примера fAMV (такой же, как на фиг. 4A, C). В этом примере автокоррелограммы локальные пики (функция Matlab findpeaks, протуберанец пика 0,025) могут быть обнаружены каждые 1,6 кГц (т.е. 8 отсчетов автокоррелограммы с разрешением 200 Гц). Боковые пики, указывающие на спектральную регулярность, также наблюдались на медианной автокоррелограмме всех слогов, обозначенных как fAMV классификатором SVM, но не на медианной автокоррелограмме слогов, обозначенных как sAMV (рис. 4G). Алгоритм обнаружения локальных пиков визуализировал более 1 пика в 2699 из 3349 слогов, идентифицированных как fAMV (80.6%). В этих слогах мы вычислили среднее расстояние между пиками (MIPD) по автокоррелограмме как показатель спектральной регулярности. Распределение MIPD достигло максимума на частоте 1,6 кГц (рис. 4H). Обратите внимание, что это значение близко к лучшим значениям частоты амплитудной модуляции, определенным путем анализа спектра временной модуляции (т.е. 1,75 кГц для всех fAMV, см. Рис. 3, но 1,65 кГц для 2699 fAMV, в которых можно было измерить MIPD). Фактически, парная статистика, сравнивающая MIPD и лучшие частоты амплитудной модуляции sAMV, не показала статистически значимых различий (p _signrank = 0.49). Последнее предполагает, что временная и спектральная модуляция сильно связаны друг с другом, что вполне ожидаемо, если рассматривать наблюдаемые спектральные закономерности как «боковые полосы», создаваемые присутствием модулирующей волны.

1,7 кГц отсутствует в качестве несущей частоты в быстрых амплитудно-модулированных вокализациях

Мы показали, что почти половина слогов бедствия летучих мышей несут периодичности (неровности) на частотах ~ 1,7 кГц. Такие периодичности можно измерить как во временной, так и в спектральной областях и можно интерпретировать как модулирующую частоту слогов.Мы проверили, отсутствует ли 1,7 кГц или присутствует ли она в качестве несущей в спектрах слогов. Последнее было достигнуто путем измерения уровня (в дБ SPL) в диапазоне от 1,15 кГц до 2,45 кГц (FOI) в частотном спектре каждого слога (не в его TMS). Уровень в этом частотном диапазоне был получен путем вычисления логарифма среднеквадратичного (RMS) отфильтрованных сигналов в диапазоне FOI (фильтр Баттерворта 3 ^rd порядка) и путем сравнения результатов со среднеквадратичным значением 94 дБ SPL чистый тон (1 кГц), создаваемый калибратором (см. Методы).В целом, уровень в диапазоне FOI никогда не превышал 50 дБ SPL, независимо от того, изучался ли он в fAMV или sAMV (рис. 5A). Средний уровень FOI для fAMV составил -3,9 дБ SPL, в то время как для sAMV средний уровень достиг 0,6 дБ SPL. Значения уровня FOI были значительно выше у sAMV, чем у fAMV (p _ranksum <10 ^-22 ), хотя размерный эффект этого сравнения показал незначительные эффекты ( d = 0,14). Обратите внимание, что значения уровня, полученные в диапазоне FOI, были намного ниже, чем полученные в диапазоне от 20 до 21 года.3 кГц (средний уровень fAMVs = 64,4 дБ SPL, средний уровень sAMVs = 61,2 дБ SPL, p _ranksum <10 ⁻²¹ , d = 0,14). В целом, низкие уровни звукового давления, наблюдаемые при фильтрации слогов в диапазоне FOI, предполагают, что 1,7 кГц — это не несущая частота, а, скорее, модулирующая волна, отвечающая за временные и спектральные закономерности, измеренные в грубых слогах бедствия.

1,7 кГц имеет низкую мощность в качестве несущей частоты и не вызывает реакции в улитке летучей мыши.( A , слева) Уровень звукового давления (в дБ SPL) рассчитан в диапазоне 1,1–2,5 кГц. Обратите внимание, что этот частотный диапазон не был хорошо представлен в издаваемых звуках, т. Е. Значения всегда были ниже 50 дБ SPL в быстро модулированных и медленных модулированных вокализациях, а медианные значения SPL были близки к 0. Значение p теста ранксум-суммы Вилкоксона и d предоставлены метрики размерного эффекта. Тот же анализ показан на правой панели A для диапазона частот 20–21,3 кГц для целей сравнения.На каждом квадрате центральная отметка обозначает медианное значение, а нижний и верхний края прямоугольника обозначают 25-й и 75-й процентили соответственно. Усы простираются до самых крайних точек данных, которые не считаются выбросами, а выбросы нанесены на график индивидуально с использованием символа «+». ( B ) Измерения среднего произведения искажений (DP), полученные у шести животных для частот f2 18 кГц и 1,8 кГц (слева и справа, соответственно), когда уровень f2 был установлен на 50 дБ SPL. Обратите внимание, что сильный кубический DP (2f2-f1) появился, когда f2 был равен 18 кГц, но не когда он был равен 1.8 кГц. ( C ) Грубые DP-диаграммы с высоким разрешением, полученные с шагом частоты 1 кГц и 200 Гц (слева и справа, соответственно). Грубые DP-диаграммы охватывают частоты f2 от 1 до 25 кГц, в то время как DP-диаграммы высокого разрешения охватывают частоты f2 от 1 до 3,2 кГц. На диаграммах DP с высоким разрешением измеренный уровень DP оставался в пределах уровня акустического шума, что свидетельствует о плохой слуховой чувствительности для этих частот. ( D , E ) Покажите измерения DP, аналогичные показанным на B и C, но для уровней стимула 80/70 дБ SPL.

Улитка летучих мышей не реагирует на несущие ~ 1,7 кГц на основе нелинейной механики

Мы также проверили, были ли уши летучих мышей чувствительны к несущим частотам ~ 1,7 кГц (предполагаемый модулятор fAMV). Это был необходимый тест, потому что мы заметили, что предыдущие исследования аудиограммы C. perspicillata всегда измеряли слуховую чувствительность на частотах выше 5 кГц ^39,40,41 . Мы измерили аудиограмму улитки 6 взрослых бодрствующих C. perspicillata (3 мужчины, 3 женщины) с помощью отоакустической эмиссии продукта искажения (DPOAE).DPOAE являются побочным продуктом нелинейной механики уха и представляют собой неинвазивный объективный метод измерения чувствительности и настройки кохлеарного усилителя ^42,43,44 . Мы сосредоточились на кубических DPOAE, которые возникают на частотах 2f1-f2, где f2 и f1 представляют собой частоты двух звуков, производимых одновременно громкоговорителями, расположенными близко к барабанной перепонке летучих мышей. Отношение между f1 и f2 поддерживалось постоянным на уровне 1,25, а разница уровней между звуками составляла 10 дБ для оптимизации параметров стимула (см. ^44,45 ). Для проверки наличия DPOAE использовались две комбинации уровней стимула (L1 / L2 = 50/60, 80/70 дБ SPL). DPOAE измерялись с грубым и точным шагом частоты, охватывая частоты f2 от 1 до 25 кГц (с шагом 1 кГц) и от 1 до 3,2 кГц (с шагом 200 Гц), соответственно.

Как видно на рис. 5B, D, когда были представлены звуковые пары f2 / f1 18 / 14,4 кГц, появлялись заметные кубические искажения, независимо от того, было ли f2 представлено при 50 или 70 дБ SPL (рис.5Б, Г (крайние левые панели) соответственно). Однако видимых продуктов искажения не наблюдалось в ответ на пары f2 / f1 1,8 и 1,44 кГц, независимо от тестируемого уровня f2 (рис. 5B, D (крайние правые панели)). В целом, продукты искажения большой амплитуды, указывающие на сильное усиление улитки, были видны только для частот f2 выше 5 кГц (рис. 5C, E, крайние левые панели). В ответ на более низкие частоты f2 амплитуда продукта искажения попадала в пределы уровня акустического шума (рис. 5C, E, крайние правые панели).Эти результаты показывают, что улитка C. perspicillata не очень хорошо подходит для работы со слабыми низкочастотными звуками и поэтому не может реагировать на потенциальные несущие частоты 1,7 кГц fAMV, даже если эти частоты были более интенсивными, чем 60 дБ SPL, что не является нормой. случай согласно нашим данным (см. значения SPL на рис. 5A).

Спектр мощности модуляции слогов бедствия

Был рассчитан спектр мощности модуляции (MPS) fAMV и sAMV (рис. 6).MPS вычисляется из двумерного быстрого преобразования Фурье (БПФ) спектрограммы слогов (см. Ниже и методы). MPS представляет силу в двумерном пространстве временных и спектральных модуляций, и он использовался для изучения вокализации у других групп животных с высоким голосом, таких как люди и птицы ^1,46,47 .

Спектры мощности модуляции (MPS) вокализаций бедствия летучей мыши. ( A , слева направо) Форма волны, спектрограмма и MPS чистого тона с временной модуляцией 1.7 кГц. Обратите внимание, что временная модуляция появляется в MPS в виде боковых пиков на частотах -1,7 и 1,7 кГц. ( B , C ) показывают форму волны, спектрограмму и MPS для примера быстрой и одной медленной вокализации с амплитудной модуляцией (AM), соответственно. Обратите внимание, что быстрые временные модуляции видны в спектре мощности модуляции в примере быстрой AM вокализации. ( D ) Изучено среднее значение MPS для популяции быстрых и медленных AM-вызовов. ( E ) Дельта Клиффа (d), полученная после сравнения MPS групп слогов.Контурные линии указывают на большие размерные эффекты (т.е. d> 0,478), что указывает на постоянные различия MPS.

Мы были заинтересованы в MPS по двум причинам: (i) в отличие от классических методов акустического анализа (описанных в предыдущем тексте), MPS позволяет количественно определять амплитудные и спектральные модуляции одновременно в каждом слоге ⁴⁷ ; и (ii) фильтрация MPS обеспечивает надежный метод удаления компонентов модуляции сигнала без изменения других атрибутов сигнала.В нашем случае мы были заинтересованы в том, чтобы определить, оказывает ли наличие / отсутствие быстрых колебаний амплитуды (предполагаемая шероховатость) различное влияние на частоту сердечных сокращений и нервные реакции летучих мышей (см. Ниже).

Осциллограмма, спектрограмма и MPS чистого тона 20 кГц, модулированного на частоте 1,7 кГц, один пример fAMV и один пример sAMV показаны на рис. 6A – C, соответственно. Можно отметить, что как в чистом тоне с амплитудной модуляцией, так и в примере fAMV большая мощность имела место на частотах временной модуляции, близких к 1.7 кГц. В MPS временные модуляции представлены в положительной и отрицательной плоскостях, причем первая указывает на наличие модуляции с понижением частоты, а вторая соответствует модуляциям с повышением частоты ^46,47 . Присутствие сильных нисходящих спектральных модуляций (отсюда положительные значения во временной области модуляции) заметно в примере sAMV, представленном на фиг. 6C. Эта нисходящая спектральная модуляция была самой сильной в диапазоне 50–80 кГц, что соответствует ширине полосы вызова.

Как и ожидалось, выраженная мощность на частотах временной модуляции, близких к 1,7 кГц, также была очевидна при усреднении кривых MPS всех слогов бедствия, классифицированных как fAMV (n = 3349), но не в средней MPS sAMV (n = 3676, рис. 6D). Мы рассчитали дельту Клиффа, чтобы оценить размер эффекта различий между MPS fAMV и sAMV (рис. 6E). Сравнение двух типов слогов проводилось для каждой комбинации временной и спектральной модуляции в MPS. Как упоминалось в предыдущем тексте, d значения выше 0.478 были рассмотрены как большой размер эффекта (контурные линии на рис. 6E) после предыдущих исследований ³⁶ . В целом, значения, полученные из расчетов d , подтвердили существование двух основных различий MPS между fAMV и sAMV: (i) более быстрые временные модуляции в fAMV, чем в sAMV, и (ii) более выраженные нисходящие спектральные модуляции в sAMV.

Проверка влияния быстрых амплитудных модуляций на физиологию слушателей

Акустический анализ, описанный в предыдущих разделах, выявил наличие быстрой амплитудной модуляции (предполагаемой шероховатости) в 3349 из 7025 изученных слогов (47.7%). Чтобы определить, действительно ли летучие мыши могут воспринимать быстрые колебания амплитуды на частоте 1,7 кГц, мы измерили реакцию частоты сердечных сокращений (ЧСС) бодрствующих животных, когда они слушали последовательности естественных fAMV и их демодулированных версий. Предыдущие исследования показали, что ЧСС летучих мышей увеличивается, когда животные подвергаются воздействию страха, когда они слушают призывы к агрессии (в отличие от неагрессивных) или после электрической стимуляции миндалевидного тела ^31,48,49 . Таким образом, мы пришли к выводу, что ЧСС может быть полезным индикатором вегетативных изменений, вызванных наличием быстрых амплитудных модуляций в звуках.

Чтобы определить, оказывает ли шероховатость специфическое влияние на ЧСС летучих мышей, MPS трех естественных fAMV были отфильтрованы для получения их «демодулированных» версий (рис. 7). Использование естественных sAMV в качестве контроля также могло быть вариантом. Мы не выбрали этот вариант, потому что естественные вокализации всегда различаются между собой более чем по одному акустическому параметру (даже если это незаметно для нас). Мы пришли к выводу, что многопараметрические различия между звуками, которые не находятся под точным контролем экспериментатора, могли затруднить интерпретацию полученных результатов.

Удаление быстрых периодичностей путем фильтрации спектров мощности модуляции (MPS) быстрых вокализаций с амплитудной модуляцией (AM). ( A) Левый столбец показывает форму волны, спектрограмму и MPS слога с понижающей частотной модуляцией (FM), содержащего быстрые периодичности. ( A ) В правом столбце показаны представления того же звука после демодуляции путем фильтрации MPS в диапазоне, отмеченном пунктирными линиями (см. Методы и дополнительный рисунок S4). ( B, C) показывают те же представления, что и A, но для одного слога, содержащего квазипостоянно-частотные и понижающие частотно-модулированные компоненты (слог qCF-FM, B ), и один слог, состоящий из синусоидальных частотных модуляций (слог SFM, ). С ).Три слога, представленные в ( A – C) , и их демодулированные обработки использовались в качестве стимулов для измерения электрокардиограммы (ЭКГ) и нервных реакций. ( D ) Спектры временной модуляции слогов FM, qCF-FM и SFM (слева) и их демодулированные обработки (справа). ( E ) Временное расположение слогов в последовательностях, используемых в качестве стимулов во время экспериментов по ЭКГ и нейронным измерениям. Всего было построено шесть последовательностей, каждая из которых состоит из одного и того же слога, повторяемого с межслоговыми интервалами (ISI) в 14 мс.Слоги составляли 11 схваток, которые повторялись с интервалами между схватками (IBI) 80 мс.

В качестве стимулов для демодуляции звука мы выбрали один слог с частотной модуляцией (FM) (рис. 7A), один слог, содержащий квазипостоянную частоту и компоненты FM (qCF-FM, рис. 7B), и один, содержащий синусоидальные частотные модуляции (SFM, рис. . 7C). Обратите внимание, что в предыдущем исследовании мы сообщали, что слоги, содержащие нисходящие компоненты FM, представляют 94% вокализаций бедствия, производимых C.perspicillata , SFM (следующая наиболее представленная группа) составляли ~ 4% проанализированных слогов, в то время как слоги qCF представляли менее 1% изученных слогов ²⁴ .

Процедура, используемая для фильтрации MPS, была разработана в соответствии с предыдущими исследованиями на людях ⁴⁷ и подробно описана в разделе методов и на дополнительном рисунке S4, где показана процедура демодуляции для одного из звуков, используемых в качестве стимулов. Фильтрация MPS позволяет изменять одни особенности вокализаций, не затрагивая другие.Здесь мы использовали фильтрацию MPS для удаления предполагаемой шероховатости слогов, возникающей на частоте ~ 1,7 кГц, без изменения их спектрально-временной структуры (см. Спектрограммы на рис. 7A – C). Результатом (рис. 7A – D) были три пары естественных fAMV и программно демодулированных слогов (искусственные sAMV), которые использовались в качестве стимулов для измерения ответов HR. Обратите внимание, что TMS искусственных sAMV, полученных после фильтрации MPS, напоминает TMS естественных sAMV, произведенных летучими мышами (рис. 7D).

Последние стимулы, предъявляемые летучим мышам, представляли собой последовательности либо естественных fAMV, либо искусственных sAMV, в которых один и тот же звук повторялся 66 раз в форме 11 импульсов (рис.7E, верхняя панель), с 6 повторениями одного и того же слога за схватку (см. Рис. 7E, нижняя панель). Интервал между схватками был установлен на 80 мс, а внутри схваток слоги повторялись с интервалом 14 мс. Эти параметры были выбраны на основе медианных значений, представленных в количественном исследовании структуры C. perspicillata аварийных последовательностей ²⁴ . Изменения ЧСС в ответ на акустические сигналы, описанные выше, измеряли путем прикрепления трех электродов (активного, эталонного и заземляющего) к левой и правой сторонам груди и спине животных соответственно (рис.8А). Результирующие разности напряжений были измерены, и местоположение комплексов QRS определялось автоматически на основе их амплитуд (рис. 8B). Затем рассчитывалась мгновенная ЧСС с учетом интервала между последовательными комплексами QRS и выражалась в ударах / мин. ЧСС измеряли от 5 секунд до (исходный уровень) до 10 секунд после предъявления стимула.

Наличие быстрой амплитудной модуляции увеличивает частоту сердечных сокращений (ЧСС) летучих мышей. ( A ) Схематическое изображение расположения электродов при измерениях электрокардиограммы (ЭКГ).( B ) 1s-сегмент записи ЭКГ. Указывается положение событий QRS. ( C ) Мгновенная ЧСС в двух испытаниях записи, в которых быстрый амплитудно-модулированный (AM) слог FM и его демодулированная обработка использовались в качестве стимулов (левый и правый, соответственно). Кривые ЧСС (сплошные линии) были получены интерполяцией из мгновенных данных ЧСС. ( D ) Кривые среднего ЧСС, полученные с учетом всех представлений слога быстрой AM FM (левая панель) и его демодулированной обработки (правая панель).Заштрихованные области указывают стандартную ошибку среднего. Обратите внимание, что более сильные отклики HR последовали за представлением быстрой AM FM. ( E ) Площадь под кривой среднего ЧСС, рассчитанная для 12 бодрствующих летучих мышей в ответ на две обработки слога FM. Обратите внимание, что лечение быстрой AM дало самые сильные ответы HR. Значения площади были подвергнуты z-шкале в иллюстративных целях из-за вариабельности ЧСС у животных (z-шкала не влияет на результаты представленных парных статистических данных).( F , G ) Показать результаты, аналогичные тем, которые представлены в ( D , E ), но в ответ на слог с квазипостоянной частотой / частотной модуляцией (qCF-FM) и его демодулированную обработку. ( H , I ) Покажите результаты, полученные при использовании синусоидально-частотно-модулированного слога (SFM) в качестве стимула.

Прослушивание коротких амплитудно-модулированных вокализаций увеличивает частоту сердечных сокращений летучих мышей

Как упоминалось в предыдущем тексте, известно, что акустическая стимуляция увеличивает ЧСС летучих мышей ^31,49 .Этот эффект также был виден в наших данных, как показано на рис. 8C (слева) для двух испытаний стимуляции, в которых последовательности FM-слогов были представлены бодрствующей летучей мыши, причем слоги встречались либо в их естественном виде (с быстрой модуляцией), либо в демодулированном виде. формы (рис. 8C слева и справа соответственно). Обратите внимание, что примеры отдельных испытаний, представленные на фиг. 8C, уже указывают на большее увеличение ЧСС в ответ на грубые, чем на демодулированные звуки.

Кривые среднего ЧСС, полученные путем объединения данных всех испытаний стимуляции у всех протестированных летучих мышей, показаны на рис.8D, F, H (12 летучих мышей; 10 испытаний на каждое животное и лечение стимулом, испытания с артефактами движения не рассматривались, см. Методы). Независимо от анализируемого слога, естественная обработка, содержащая быструю амплитудную модуляцию, всегда давала более высокие приращения ЧСС, чем демодулированная обработка соответствующего слога. Это было статистически подтверждено путем сравнения площади под кривой ЧСС в первые 10 секунд после стимуляции у каждой летучей мыши с использованием парной статистики (рис. 8E, G, I, n _{летучая мышь} = 12, слог FM: p _signrank = 0 .002, слог qCF-FM: p _signrank = 0,00009, слог SFM: p _signrank = 0,0004). В целом полученные данные показывают, что наличие быстрой амплитудной модуляции (предполагаемая шероховатость) делает сигналы более эффективными для ускорения ЧСС летучих мышей. Последнее указывает на роль быстрой амплитудной модуляции во влиянии на физиологию слушателя.

Прослушивание быстрых амплитудно-модулированных вокализаций запускает частотно-следящие реакции в мозге летучей мыши

Наши результаты демонстрируют четкое свидетельство существования быстрой амплитудной модуляции ~ 1.7 кГц в голосовых сигналах бедствия летучей мыши. Слышание грубых звуков ускоряет сердцебиение летучих мышей. Чтобы последнее произошло, в мозгу летучих мышей должны быть представлены модели амплитудной модуляции, связанные с шумоподобными акустическими режимами. Мы исследовали, возникали ли реакции частотного следования (FFR) в ответ на fAMV. FFR выглядят как ритмические сигналы мозга, происходящие на той же частоте сенсорного ввода (то есть 1,7 кГц в fAMV). У людей и других видов животных FFR использовались для изучения способности слуховой системы обрабатывать временные периоды ^{50,51,52,53,54} .

FFR были изучены путем измерения внутрикортикальных сигналов электроэнцефалограммы (iEEG, активный электрод, расположенный над слуховой корой) у 11 бодрствующих летучих мышей, удерживающих подголовник. В качестве стимулов были представлены те же последовательности естественных fAMV и демодулированных слогов, которые использовались для измерения ЧСС (см. Рис. 7). На фиг.9А, В показаны средние иЭЭГ, полученные у животных в ответ на последовательность FM-сигналов, несущих амплитудную модуляцию на частоте 1,7 кГц (фиг. 9A, верхняя панель) и демодулированных FM-сигналов (фиг. 9B, верхняя панель).Спектрограммы записанных сигналов были рассчитаны для оценки отношений мощности в FOI в нейронных ответах на грубоподобные и демодулированные FM (рис. 9A, B, нижние панели). Из спектрографических изображений ясно, что ответы, вызванные естественными fAMV, имели высокую мощность на частотах, близких к 1,7 кГц. Последнее становится очевидным после вычитания двух спектрограмм (рис. 9С). Такая выраженная мощность на частотах, близких к 1,7 кГц, вероятно, связана с возникновением FFR, который представляет способность слуховой системы летучих мышей представлять быстрые амплитудные модуляции, возникающие в звуках бедствия (см. Ниже обсуждение возможных нейронных источников).FFR также можно визуализировать как быстрые колебания нейронных сигналов, полученных после усреднения временного окна в 20 мс после представления каждого слога в последовательностях, испытаниях и животных (рис. 9D, n = 24950 ответов на слог FM).

Быстрая амплитудно-модулированная (AM) вокализация запускает частоту после откликов в мозгу летучей мыши. ( A ) Средние нейронные реакции на последовательность слогов Fast-AM FM во всех испытаниях и на животных (n = 11).Отклики представлены в виде зависимости напряжения от времени и в форме нейронных спектрограмм. ( B ) То же, что и панель A, но в ответ на последовательность демодулированных FM. Обратите внимание, что на частотах ~ 1,7 кГц большая мощность возникает в ответ на быстрый AM, чем на демодулированные FM. ( C ) Разница между нейронными спектрограммами, изображенными на ( A , B ). ( D ) Колебания напряжения, полученные после усреднения нейронных ответов на каждый быстрый AM FM (красный) и каждый демодулированный FM-слог (синий) в испытаниях и на животных.Обратите внимание, что ответы на быстрые AM FM несут более быстрые модуляции, чем получаемые в ответ на демодулированные FM. ( E ) Средняя мощность в диапазоне 1,6–2 кГц для животных и исследуемых последовательностей. У каждого животного быстрые слоги AM имели более высокую мощность, чем их демодулированная обработка.

Для статистической проверки наличия FFR в ответ на грубые слоги, средняя мощность (по времени) на FOI была рассчитана в нейронных спектрограммах, полученных для каждого животного в ответ на каждую из шести изученных последовательностей (последовательности, состоящие из : (1) естественный модулированный слог FM, (2) демодулированный FM-слог, (3) естественный модулированный слог qCF-FM, (4) демодулированный слог qCF-FM, (5) естественный модулированный слог SFM, (6) демодулированный слог SFM) .Средние нейронные спектрограммы, соответствующие ответам на слоги qCF-FM и SFM, можно найти на дополнительном рисунке S5. На уровне популяции, при рассмотрении мощности нейронных ответов в диапазоне от 1,6 до 2 кГц, наблюдались значительные различия между ответами на естественные fAMV и демодулированные вокализации во всех трех изученных случаях (p _signrank = 0,001 для всех трех случаев. изучено, рис. 9E). Последнее указывает на то, что слуховая система летучих мышей способна отображать быстрые амплитудные модуляции, обнаруживаемые в грубых звуках, с использованием временного кода.

Получение данных с помощью функций read.csv и read.csv2 в R — стенограмма видео и урока

Функции Read.CSV и Read.CSV2

Функции read.csv и read.csv2 практически идентичны. Единственная разница в том, что они настраиваются в зависимости от того, используете ли вы точки или запятые в качестве десятичных знаков в числах. Как и в случае с большинством функций R, есть настройки по умолчанию, которые вы можете использовать, или вы можете внести изменения в вызов функции в соответствии с вашими потребностями.Аргументы по умолчанию для read.csv и read.csv2:

Использование Read.CSV для загрузки данных

Допустим, у вас есть файл CSV, сохраненный на вашем диске, который выглядит следующим образом:

Число, буква, животное
1.1, A, Alligator
2.1, A, Anteater
3.1, B, Bison
4.1, Z, Zebra

Чтобы прочитать этот файл в рабочем пространстве R с использованием аргументов по умолчанию, просто укажите путь к файлу в качестве аргумента внутри чтения. Функция csv:

 read.csv (file = '' your_file_path '') 
 

Результаты показаны на этом рисунке, который показывает выходные данные функции read.csv:

Вы можете видеть, что вывод этой функции — это данные из вашего CSV без запятых, отформатированные больше как таблица.Это может быть приятно видеть, но пока не очень полезно. Вероятно, вы захотите сохранить CSV в своей рабочей области, чтобы использовать его для анализа. Для этого нужно просто назначить ту же функцию переменной, как вы можете видеть здесь:

 my_csv <- read.csv (file = '' your_file_path '') 
 

На этот раз в окне консоли нет вывода, но данные из CSV хранятся в виде фрейма данных в рабочем пространстве R. Кадр данных — это самая основная форма табличных данных в R.Фрейм данных состоит из строк и столбцов, как в электронной таблице.

Вы можете проверить, сохраняется ли ваша вновь созданная переменная my_csv как фрейм данных, используя функцию класса. Это расскажет вам, какой тип переменной у вас есть, что вы можете увидеть здесь:

 class (my_csv) 
 

Результат показан на этом рисунке, который показывает выходные данные функции класса:

Вы можете посмотреть на вновь созданную переменную my_csv, просто набрав имя переменной в окне консоли, которое вы можете увидеть здесь:

 my_csv 
 

Результаты команды показаны на этом рисунке, который появляется здесь. , который показывает вывод переменной my_csv:

Использование чтения.CSV2 для загрузки данных

Теперь предположим, что ваш файл CSV выглядит так:

Число; Буква; Животное
1,1; A; Аллигатор
2,1; A; Муравьед
3,1; B; Зубр
4, 1; Z; Zebra

Обратите внимание, что теперь в качестве десятичных знаков используются запятые, а в качестве разделителей используются точки с запятой. В этом случае вы должны использовать функцию read.csv2 для чтения этого CSV-файла, как показано здесь:

 my_csv2 <- read.csv2 (file = '' your_file_path '') 
 

Теперь посмотрите на my_csv2 переменная:

 my_csv2 
 

Результаты показаны на приведенном здесь рисунке, который показывает выходные данные переменной my_csv2:

Если вы сравните третий рисунок с четвертым, вы увидите, что нет никакой разницы между фреймами данных после их загрузки в рабочее пространство R.

Помимо аргументов по умолчанию

Что делать, если ваши данные не совсем соответствуют аргументам по умолчанию для read.csv или read.csv2? В этом случае вы можете добавить аргументы в свою функцию, чтобы учесть форматирование в вашем CSV-файле.

Скажем, например, в вашем CSV-файле нет строки заголовка:

1.1, A, Alligator
2.1, A, Anteater
3.1, B, Bison
4.1, Z, Zebra

Вы можете добавить аргумент заголовка в функцию, указывая, что заголовок отсутствует, установив для него значение FALSE следующим образом:

 my_csv_noheader <- читать.csv (file = '' your_file_path '', header = FALSE) 
 my_csv_noheader 
 

Результат чтения файла в рабочую область R показан на следующем рисунке, который показывает вывод переменной my_csv_noheader:

Есть ряд других аргументов, которые также могут быть полезны, в том числе:

• Аргумент stringsAsFactors использует параметры ИСТИНА или ЛОЖЬ.Возникает вопрос: хотите ли вы, чтобы ваши символьные поля сохранялись как факторы?
• Аргумент пропуска использует любой целочисленный параметр. Возникает вопрос, сколько строк нужно пропустить в верхней части CSV?
• Аргумент strip.white также использует параметры ИСТИНА или ЛОЖЬ. Это удаляет пробелы как до, так и после любых символьных полей.
• Аргумент blank.lines.skip также использует параметры TRUE или FALSE. Это удаляет пустые строки из файла.
• The na.strings использует опцию вектора символов. Это может использоваться для обозначения любых строк, которые должны быть импортированы как NA (недоступные или отсутствующие значения).

Например, предположим, что у вас есть несколько строк в начале вашего файла, которые не содержат никаких данных:

В этом файле есть пара дополнительных строк, которые
совершенно бесполезны
Number, Letter, Animal
1.1, A, Alligator
2.1, A, Anteater
3.1, B, Bison
4.1, Z, Zebra

Вы можете добавить в функцию аргумент пропуска, указывающий, сколько строк в начале файла нужно пропустить:

 my_csv_skiprows <- читать.csv (file = '' your_file_path '', skip = 2) 
 my_csv_skiprows 
 

Результаты показаны на последнем рисунке, показанном здесь, который показывает выходные данные для переменной my_csv_skiprows.

Наконец, важно подчеркнуть, что если вам понадобится помощь в любое время, вы всегда можете узнать больше об этих функциях, просмотрев встроенные файлы справки, доступные в R.Просто введите появившийся здесь код:

? Read.csv 
 

Сводка урока

Хорошо, давайте теперь рассмотрим пару минут. Как мы узнали, функции read.csv и read.csv2 используются для переноса файлов с разделителями-запятыми (CSV) в рабочее пространство R. Основное различие между этими двумя функциями заключается в том, что read.csv используется для данных, в которых запятые используются как разделители, а точки используются как десятичные числа, а read.csv2 — для данных, в которых точки с запятой используются как разделители, а запятые — как десятичные.

Эти функции сохраняют данные из файла CSV как фрейм данных , наиболее распространенный тип переменных для таблиц данных. Вы можете настроить эти две функции, изменив параметры по умолчанию и дополнительные аргументы. Как только данные окажутся в вашем рабочем пространстве R, вы можете приступить к их анализу.

облако

Что такое Skype для бизнеса?

Вы когда-нибудь хотели пригласить предметного специалиста поговорить с вашим классом, но он живет слишком далеко? Вы хотите сократить командировочные расходы и время для встреч между разными школами? Тогда, возможно, пришло время испытать Skype для бизнеса.Skype для бизнеса может дать вам:

• Обмен мгновенными сообщениями (IM)
• Голосовые звонки
• Видеоконференцсвязь
• Совместное использование экрана.
• Информация о присутствии. Вы можете сразу узнать, заняты ли ваши коллеги или свободны ли они.
• Разговоры защищены надежной аутентификацией и шифрованием.
• Приложение Skype для бизнеса доступно для мобильных устройств, планшетов, ПК и Mac.

Skype для бизнеса — это версия Skype, которая входит в состав Office 365.Что касается основных функций, таких как обмен мгновенными сообщениями, голосовые или видеозвонки и совместное использование экрана, это в основном то же самое, что и бесплатная версия Skype, которую может загрузить любой желающий. Однако он имеет большую интеграцию с другими офисными продуктами, такими как Outlook, безопасность корпоративного уровня и более обширные функции конференц-связи, встреч и телефона.

Если вы просто ищете информацию о том, как установить клиент Skype для бизнеса и начать его использовать, см. Раздел «Дополнительные сведения о Skype для бизнеса» ниже.

Расскажи еще немного. Зачем мне использовать Skype для бизнеса?

Существует множество причин, по которым вы можете использовать Skype: от лучшего общения в школе между сотрудниками и / или учащимися до трансформирующего обучения со школами и детьми по всему миру. Лучший способ получить представление о том, что возможно, — это посмотреть видео ниже.

Это первое видео представляет собой пошаговое руководство по Skype для бизнеса, от самых основ понимания информации о присутствии и обмена мгновенными сообщениями (IM) до видеозвонков и планирования собраний Skype.Он длится около 15 минут, но дает отличный обзор. Почему бы не посмотреть первые 5 минут во время перерыва на чай, чтобы узнать, с чего начать?

Если вам больше интересно узнать, как Skype для бизнеса можно использовать в классе, то два видео ниже могут послужить источником вдохновения.

Подробнее о Skype для бизнеса

Следующие две ссылки предоставят базовое обучение тому, как начать использовать Skype для бизнеса. Вы сможете просмотреть видеоролики, демонстрирующие, как использовать основные функции Skype для бизнеса, а также пошаговые инструкции.

Skype для бизнеса — знакомит с Skype для бизнеса, в том числе с тем, как установить клиент, войти в систему и настроить аудио и видео.

Общайтесь по-своему — обеспечивает дополнительное обучение по таким темам, как использование Skype из Outlook и совместное использование рабочего стола.

Если вы хотите узнать больше о том, как Skype можно использовать в классе, загляните в раздел Skype в классе на веб-сайте Microsoft Education. Однако имейте в виду, что на этом веб-сайте говорится о бесплатной версии Skype, доступной для загрузки всем, а не о продукте Office 365 Skype для бизнеса.Однако это очень похожие продукты, которые в основном делают то же самое. Поэтому независимо от того, решите ли вы использовать Skype для бизнеса или просто загрузите и используйте бесплатную версию Skype, мы надеемся, что результаты будут столь же полезными.