Содержание

Фонетический разбор слова и звуко-буквеннный анализ — РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

“Листья” фонетический разбор | Грамота

Государственные экзамены – экзамены, которые необходимо сдать каждому. В процессе подготовки к ЕГЭ многие забывают про такую важную тему, как фонетический разбор.

Целиком данная тема не встречается в единых государственных экзаменах, но встречаются части данного анализа. Сделаем звуко-буквенный анализ слова “листья” и подробно разберём каждый этап.

Фонетический разбор

Как правило, в начале нужно определить сколько букв и звуков в слове “листья”:

  1. Слово “листья” – двусложное: лис/тья.
  2. Данное слово состоит из 6 букв (из них 2 гласных, 3 согласных и мягкий знак), 6 звуков.
  3. Положение ударения: ли́стья.
  4. Возможный переносы: лис-тья, ли-стья.

Транскрипция слова

Транскрипция слова “листья” выглядит следующим образом: [л’ист’й’а].

Звуко-буквенный разбор

  • л-[л’] — согласный, звонкий без пары, мягкий (имеет пару)
  • и́-[и́] — гласный, под ударением
  • с-[с] — согласный, глухой с парой, твёрдый парный
  • т-[т’] — согласный, глухой (имеет пару), мягкий с парой
  •    – ь — не представляет из себя звука
  • я-[й’] — согласный, звонкий без пары, мягкий (нет пары)
  •   -[а] — гласный, без ударения

Проверь себя: “Флаг” фонетический разбор слова

Гласные:  По правилам русского языка, стоящая после мягкого знака буква “я” образует двойной йотированный звук [й’а].

Согласные:  Буква “л” стоит перед смягчающей буквой “и”, поэтому обозначает единицу речи [л’]. Мягкий знак сам по себе не образует звука, но смягчает перед ним стоящую единицу письма “т”.

Раздел: Фонетика

Все же или всеже как правильно?
Правильно Все же – единственно правильный вариант написания словосочетания в русском языке, пишется отдельно. Состоит из слов принадлежащих к разным частям речи. «Все» -это местоимение, «же» – частица. Согласно правилам русского языка частица «же» с местоимениями пишется отдельно. Коля вышел из дома рано, но все же опоздал. Дождей было мало,… Читать дальше »

Фонетический разбор слова — презентация онлайн

Звукобуквенный
разбор
На старой яблоне висит
один плот.
Машенька легла на
бачок и сладко уснула.
На старой яблоне висит
один плод.
плот.
бачок
Машенька легла на бочок
и сладко уснула.
В русском языке 33 буквы.
А О У Э Ы
Я Ё Ю Е И
Й
В русском языке 6 гласных звуков.
Если буквы Е, Ё, Ю, Я стоят в начале слова или
после другой гласной, они обозначают по два
звука: [й’э], [й’о], [й’у], [й’а].
Если буквы Е, Ё, Ю, Я стоят после согласной, то
чаще всего согласный звучит мягко, а после
него мы слышим гласные [э], [о], [у], [а].
Ж
Ш
Ъ
Ц Ч Щ Ь
В русском языке 33 буквы.
А О У Э Ы
Я Ё Ю Е И
Й
Ж
Ш
В русском языке 6 гласных звуков.
Многие согласные буквы могут обозначать по два звука –
твёрдый или мягкий.
Ъ
Ц Ч Щ Ь
В русском языке 33 буквы.
А О У Э Ы
Я Ё Ю Е И
Й
Ж
Ш
В русском языке 6 гласных звуков.
Многие согласные буквы могут обозначать по два звука –
твёрдый или мягкий.
Ъ
Ц Ч Щ Ь
Будем учиться выполнять
Фонетика
– это раздел
науки
звуко-буквенный
разбор
слов
На
старой
яблоне
висит
о
языке,
в
котором
изучаются
(фонетический).
один
плод.
звуки
речи.
Слово «фонетика» происходит от
древнегреческого слова
Разберём,
чем отличается
Машенька
легла на
«φωνητικός», то есть «звуковой»,
орфографическая
запись
бочок и Исладко
«голосовой».
от словауснула.
«φωνή» –
слова от фонетической.
«голос», «звук».
Орфографическая запись
д
д – плоды
плод
о
о – бок
бочок
ед. ч.
мн. ч.
Фонетическая запись
плот
[плот]
’
[бач’ок]
На старой яблоне висит
один плод.
Машенька легла на бочок
и сладко уснула.
Звуко-буквенный (фонетический) разбор слов
1. Произносим слово.
2. Произносим слово по слогам и определяем количество слогов.
3. Находим ударный слог.
4. Называем звуки по порядку и каждому из них даём характеристику.
Звуки
Гласные
Ударные
Безударные
Согласные
Звонкие
Парные
Непарные
Твёрдые
Глухие
Мягкие
Звуко-буквенный (фонетический) разбор слов
1. Произносим слово.
2. Произносим слово по слогам и определяем количество слогов.
3. Находим ударный слог.
4. Называем звуки по порядку и каждому из них даём характеристику.
Звуки
Гласные
Ударные
Безударные
Согласные
Звонкие
Парные
Непарные
Твёрдые
5. Определяем количество букв и количество звуков в слове.
Глухие
Мягкие
плот
Плод [плот]
п л о т – 1 слог.
[п] – согласный, глухой парный,
твёрдый парный,
обозначается буквой «п».
[л] – согласный, звонкий непарный,
твёрдый парный,
обозначается буквой «л».
[о] – гласный, ударный,
обозначается буквой «о».
[т] – согласный, глухой парный,
твёрдый парный,
обозначается буквой «д».
4 буквы, 4 звука
[П] – [П’]
б а ч’о к – 2 слога.
Бо чок [бач’ок]
Бочок
[б] – согласный, звонкий парный,
твёрдый парный,
обозначается буквой «б».
[а] – гласный, безударный,
обозначается буквой «о».
[ч’] – согласный, глухой непарный,
мягкий непарный,
обозначается буквой «ч».
[о] – гласный, ударный,
обозначается буквой «о».
[к] – согласный, глухой парный,
твёрдый парный,
обозначается буквой «к».
5 звуков, 5 букв
[Б] – [Б’]

Зной — фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

Многие родители считают, что фонетический разбор слов – ненужное, пустое занятие, перегружающее детей лишней информацией. Чтобы это мнение изменилось, надо понять, зачем такой разбор нужен.

В русском языке звучание и написание слов часто не совпадают. Этим вызваны трудности с орфографией у многих детей. Именно знание законов фонетики позволяет правильно оценить позицию звука в слове и выбрать правильный вариант написания. Ребенок знает, что происходит со звуком в слабой позиции (оглушение, смягчение и другие процессы), и не допустит ошибку, правильно проверив слово или применив знание других законов фонетики.

Фонетическая транскрипция

Зной — [зной’]

Слово состоит из одного слога, ударение падает на гласный «О»

Характеристики

На данном этапе ребенок должен дать полную характеристику звукам, из которых состоит слово. Важно, чтобы не путались характеристики звуков и букв:

з — [з] – согласный, звонкий, твердый

н — [н] – согласный, звонкий, твердый

о — [о]- гласный, ударный

й — [й’] – согласный, звонкий, мягкий

В слове 4 буквы и 4 звука

Обратите внимание ребенка, что прилагательные, обозначающие характеристики звуков, стоят в мужском роде: «согласный, звонкий, твердый». Частой ошибкой детей бывает употребление этих слов в женском роде, потому что дети сбиваются со звуков на буквы. «Буква» — слово женского рода, потому ребенку и хочется написать или сказать у доски: «согласная, звонкая, мягкая».

Речь именно о звуке, а слово «ЗВУК» мужского рода. Поэтому и определения при слове «звук» должны стоять в мужском роде.

Гласные

Ученик должен охарактеризовать каждый гласный звук в слове, обращая внимание на особенности позиции звука:

В слове «ЗНОЙ» один гласный звук «О». Он стоит в сильной позиции, потому что является ударным. А ударение для любого гласного звука – это сильная позиция, в которой этот звук не требует проверки.

Количество звуков совпадает с количеством букв.

Согласные

Для согласных звуков русского языка основными характеристиками являются следующие:

  • Звонкость – глухость
  • Мягкость – твердость

В слове «ЗНОЙ» три согласных звука. Все согласные в этом слове звонкие, звуки «З» и «Н» твердые, а «Й» — мягкий

Примеры разбора

Ученик должен уметь оформить фонетический разбор слова письменно или дать устный ответ.

Устный разбор

Слово «ЗНОЙ» состоит из одного слога, в котором под ударением стоит гласный звук «О». В слове «ЗНОЙ» три согласных звука:

  1. Звук «з» — звонкий и твердый
  2. Звук «н» — звонкий и твердый
  3. Звук «й» — звонкий и мягкий

В разбираемом слове 4 буквы и 4 звука

Идеальным вариантом будет формулировка по образцу: «Буква «З» обозначает звук «з», который является согласным, звонким и твердым».

Важно помнить, что название букв произносится в алфавитном (азбучном) варианте — [зэ], а звук произносится так, как он слышится в слове — [з].

Письменный разбор слова

Зной – 1 слог

з — [з] – согласный, звонкий, твердый

н — [н] – согласный, звонкий, твердый

о — [о] – гласный, ударный

й — [й’] – согласный, звонкий, мягкий

В слове 4 буквы и 4 звука

Предыдущий разбор: ВЕ́К — [в’эк]

Как выполнять звуко-буквенный разбор слова

Изучение русского языка в школе предполагает у ребенка формирование навыков звуко-буквенного разбора слов. Не секрет, что буква обозначает звук на письме, и далеко не всегда слова пишутся так, как мы их произносим. Число букв и звуков могут не совпадать.

При этом многие школьники и родители искренне не понимают, зачем вообще нужно изучать фонетику, ведь это наш родной язык, мы умеем на нем разговаривать, написание слов можно просто запомнить. То есть если изучение орфографии, морфологии и синтаксиса вообще не вызывает сомнений и нареканий, то фонетика многими воспринимается как некая пустая трата времени.

И это незаслуженно, ведь фонетика — раздел языковедения. Так как русский язык — наш родной, его изучение начинается с самых азов. Учителя рассказывают детям, что такое гласные и согласные звуки, какие считаются глухими, а какие — звонкими, как делить слово на слоги, ставить ударение и в чем отличие звука от буквы. Если понять принцип фонетического разбора слова, то он может стать увлекательной головоломкой для ученика. Но если возникнут трудности, на сайте https://zvukibukvy.ru/ звуко-буквенный разбор слов онлайн поможет правильно выполнить задание.

Как выполняется разбор

Фонетический разбор слова начинается с его написания. Далее нужно произнести слово и попытаться услышать, как именно оно произносится, словно разложить по звукам. Например, мы пишем слово «солнце», но произносим его совершенно иначе, ведь буква «л» не образует звука вообще, а на конце слова слышится звук «э».

Нужно записать все буквы слова в столбик, а затем напротив каждой буквы указать в квадратных скобках тот звук, который образуется при устной речи.

Когда записаны все звуки, напротив них записываются их характеристики:

  • гласный или согласный;
  • если гласный, то ударный или безударный;
  • если согласный, то парный или непарный, звонкий или глухой, твердый или мягкий;
  • обозначаются шипящие звуки.

Все звуки их нюансы их произношения формируют транскрипцию — символическая запись того, как произносится слово. Транскрипция записывается напротив слова полностью, указывается количество слогов, букв и звуков в слове.

Как вы видите, чтобы разобраться с фонетическим разбором, нужно уметь правильно произносить слова и чувствовать нюансы произношения, а также разобраться в характеристиках различных звуков русского языка. Иногда это бывает сложно для ребенка, например, буква «я» может давать сразу два звука «й» и «а». Если возникают сложности, воспользуйтесь специальным сервисом для разбора, это поможет отточить самостоятельные навыки.

«Выход» фонетический звуко-буквенный разбор слова

Фонетическим анализом слова “выход” называют определение характеристики звуковых и письменных единиц.

Помимо этого, он включает в себя методы транскрипции, постановку ударения (согласно правилам орфоэпии), сравнение буквенного и звукового анализа, дробление на слоги, возможные варианты переноса слова через строку.

Во избежание ошибок следует придерживаться плана, которые прослеживает логическую связь между пунктами разбора. В качестве примера проделаем фонетический разбор языковой единицы “выход”.

Фонетический разбор

  1. Начнём с самой сложной задачи в этом этапе разбора слова “выход” определим звуковой и буквенный состав по количеству: 5 букв (2 гласных, 3 согласных), 5 звуков.
  2. Далее проанализируем место ударения: вЫход. Ударность акцентирует первом слоге.
  3. Всего в слове “выход” два слога по количеству слогообразующих гласных. Произведём дробление на слоги: вы/ход.
  4. Способы переноса через строку соответствуют слоговому делению.

Транскрипция слова

Многие считают этот этап разбора самым сложным, потому что он имеет больше всего нюансов, на которые в дальнейшем делает упор звуко-буквенный анализ.

Повторим анализируемое слово несколько раз вслух, после запишем все звуки в квадратных скобках: [выхат].

Звуко-буквенный разбор

  • в — [в] — принято считать согласным, здесь представлен в звонкой твёрдой форме
  • ы — [ы] — имеет признаки гласного, ударность делает акцент
  • х — [х] — принято считать согласным, здесь представлен в глухой твёрдой форме
  • о — [а] — имеет признаки гласного, ударность не делает акцент
  • д — [т] — принято считать согласным, здесь представлен в глухой твёрдой форме

Проверь себя: “Столб” фонетический разбор слова

Если на букве “о” не присутствует ударение, то она обозначает звук [а].

Так как буква “д” стоит в конце, то она оглушается до звука [т].

Определение, фонетический (звуко-буквенный) разбор и разбор слова по составу

На данной странице представлено лексическое значение слова «пословица», а также сделан звуко-буквенный разбор и разбор слова по составу с транскрипцией и ударениями.

Оглавление:

  1. Значение слова
  2. Звуко-буквенный разбор
  3. Разбор по составу

Значение слова

ПОСЛОВИЦА, ы, ж. Краткое народное изречение с назидательным содержанием, народный афоризм. Русские пословицы и поговорки. П. не мимо молвится

(посл.).

• Войти в пословицу 1) стать общеизвестным благодаря своей характерности. Упрямство осла вошло в пословицу; 2) о чьих-н. словах, речениях: войти в общее употребление. Многие строки басен И. А. Крылова вошли в пословицу.

| прил. пословичный, ая, ое. Пословичное выражение.

Фонетический (звуко-буквенный) разбор

по́словица

пословица — слово из 4 слогов: по-сло-ви-ца. Ударение падает на 1-й слог.

Транскрипция слова: [послав’ица]

п — [п] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
о — [о] — гласный, ударный
с — [с] — согласный, глухой парный, твёрдый (парный)
л — [л] — согласный, звонкий непарный, сонорный (всегда звонкий), твёрдый (парный)
о — [а] — гласный, безударный
в — [в’] — согласный, звонкий парный, мягкий (парный)
и — [и] — гласный, безударный
ц — [ц] — согласный, глухой непарный, твёрдый (непарный, всегда произноится твёрдо)
а — [а] — гласный, безударный

В слове 9 букв и 9 звуков.

Цветовая схема: пословица


Разбор слова «пословица» по составу

пословица

Части слова «пословица»: пословиц/а
Состав слова:
пословиц — корень,
а — окончание,
пословиц — основа слова.

Онлайн тест по Русскому языку по теме Морфемика

Морфемой во всех языках называют минимальную единицу, несущую смысловую нагрузку. То есть это не символ, а их совокупность, из которой далее могут образовываться похожие по смыслу слова. Часто морфема выступает в слове корнем, поскольку, как мы уже и сказали, новое слово было образовано из простейшей частицы. Раздел языкознания, который занимается изучением этих единиц называется Морфемикой.

Именно о нем и пойдет речь в этом тесте на нашем сайте. Вам придется дать базовые определения термину и ответить на остальные теоретические вопросы, связанные с этой областью русского языка. Существуют разные приемы, использующиеся для разбора слов, а вам нужно будет вспомнить, какой из них применяется чаще всего в определенных ситуациях, поняв суть поставленного вопроса.

Морфемику начинают изучать в 6 классе средней школы на уроках русского языка, где сначала проходят азы этого раздела, а затем углубляются в более детальное освоение, производят различные разборы слов и их анализы. В следующих классах тоже приходится сталкиваться с этой областью, ведь без морфемы не обходится практически ни одно слово. Вам предстоит вспомнить параграфы из учебников, посвященные морфемики, чтобы правильно ответить на все пять вопросов.

Раздел морфемики огромен, а его изучением занимаются многие языковеды, поэтому мы не стали брать сложные вопросы, не касающиеся школьной программы, а остановились только на базовых правилах и понятиях русского языка. Поэтому наш тест отлично подойдет ученикам и тем, кто только окончил школу для того, чтобы проверить свои знания после изучения этого раздела или вспомнить уже давно пройденный материал, отталкиваясь от наших замечаний и описаний для успешных ответов на все вопросы.

Пройти тест онлайн

Может быть интересно

Ещё никто не оставил комментария, вы будете первым.


Написать комментарий

Спасибо за комментарий, он будет опубликован после проверки

Разбор транскрипций IPA

Телефоны — это основная единица транскрипции IPA. Они состоят из гласной или согласной (или базовый глиф ) вместе с дополнительными диакритическими знаками. Диакритические знаки бывают следующих видов: приставка (например, преназализация), комбинирование (например, деформация), длина, суффикс (например, стремление) и тон. В следующих разделах описывается каждая часть отдельного телефона.

Префикс диакритический

Префиксный диакритический знак должен стоять перед основным глифом.Телефон может иметь несколько префиксов диакритические знаки.

Базовый символ

Базовый глиф может быть любой гласной или согласной IPA.

Сочетание диакритических знаков
Комбинированные диакритические знаки должны стоять сразу после основного глифа; любое количество может использоваться сочетание диакритических знаков. Комбинирование диакритических знаков также может быть добавлено к диакритические знаки префикса и суффикса.

Примечание. Некоторые варианты сочетания диакритических знаков могут вызывать проблемы с рендерингом в зависимости от выбранного шрифта IPA.

Длина

Длина телефона указывается с помощью символа 0x02D0 (длинный) и 0x02D1 (полудлинный). диакритические знаки должны стоять после телефона, которому они принадлежат.

Суффикс диакритический

Диакритический суффикс должен стоять после основного глифа.Телефон может иметь несколько суффиксов диакритические знаки.

Номер тона

Номер тона указывается с помощью надстрочных цифр и должен отображаться как последний элемент в телефоне. Номер тона применяется ко всем элементам внутри слоговая единица и может встречаться в любом элементе слога. (Если тон числовые диакритические знаки появляются более чем на одном элементе, числа объединены.)

ba²¹⁴ имеет номер тона ‘214’

b²a¹⁴ имеет номер тона ‘214’

% PDF-1.4 % 1 0 obj > / ProcSet [/ PDF / Text] >> / FormType 1 / Тип / XObject / BBox [0 0 595,28 841,89] >> транслировать xM 0E, 3`ә4I.

`p.F) j * m + Qp3; {KYF (, Zbdi҆B \ 1wa {NyG7fH! S * QJ% 4 ݴ 4 o_p ys} CYv6 IU ַ @ WgcHsLī `@xAxC ֿ z> K.y» pAE конечный поток эндобдж 4 0 obj > / ProcSet [/ PDF / Text] >> / FormType 1 / Тип / XObject / BBox [0 0 595,28 841,89] >> транслировать xM 0E, 3’4I.pW} ݄ n0QP! T_a_ | K% S $ 6AG конечный поток эндобдж 6 0 obj > / ProcSet [/ PDF / Text] >> / FormType 1 / Тип / XObject / BBox [0 0 595,28 841,89] >> транслировать xM 0E, 3`ә4I.`p.F) j * m + Qp3; {KYF (, Zbdi҆B \ 1wa {N L «i> dJ% «R2KnR # o /` (nFA «8P 㲪 CH} iNIxw> U_7ho; (} WW’RG g% oA? конечный поток эндобдж 7 0 объект > / ProcSet [/ PDF / Text] >> / FormType 1 / Тип / XObject / BBox [0 0 595,28 841,89] >> транслировать xM 0E, 3`ә4I.`p.F) j * m + Qp3; {KYF (, Zbdi҆B \ 1wa {NL «i> dJ% «R2KnR # o /` (nFA «8P 㲪 CH} iNIxw> U_7ho; (} WW’RG g% oA @ конечный поток эндобдж 8 0 объект > / ProcSet [/ PDF / Text] >> / FormType 1 / Тип / XObject / BBox [0 0 595.? OϒK AC конечный поток эндобдж 3 0 obj > эндобдж 2 0 obj > эндобдж 12 0 obj [333 333 500 675 250 333250 278 500 500 500 500 500 500 500 500 500 500 333 333 675 675 675 500 920 611 611 667 722 611 611 722 722 333 444 667 556833 667 722 611 722 611 500 556722 611 833 611 556 556 389 278 389 422 500 333 500 500 444 500 444 278 500 500 278 278 444 278 722 500 500 500 500 389 389 278] эндобдж 11 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 15 0 obj [500 500 500 500 500 500 500 500 500 500] эндобдж 14 0 объект > эндобдж 16 0 объект > транслировать x ڭ uUT ܒ upw! [@ kwww,; wg ^ fCSԮi) UY & @ i] 5qrT * YԀNrc + ƃLK +

Статистический анализ корпуса орфографических и фонематических языков для моделирования польского языка на основе слов и фонем | Журнал EURASIP по обработке звука, речи и музыки

  • 1

    Л. Рабинер, Б. Хуанг, Основы распознавания речи.Обработка сигналов Prentice Hall серии (PTR Prentice Hall, США, 1993).

    Google Scholar

  • 2

    JR Bellegarda, C Monz, Современные статистические методы обработки речи и языка. Comput. Speech Lang. 35: , 163–184 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 3

    Л. Рабинер, Б. Хуанг, Энциклопедия языка и лингвистики, Статистические методы распознавания и понимания речи (Elsevier, Амстердам, 2005).

    Google Scholar

  • 4

    С. Сакти, К. Марков, С. Накамура, В. Минкер, в Включение источников знаний в статистическое распознавание речи, том 42 конспектов лекций по электротехнике . Статистическое распознавание речи (Springer USUSA, 2009), стр. 19–53.

    Google Scholar

  • 5

    Дж. Беллегарда, Распознавание речи с большим словарным запасом с использованием многоязыковых статистических языковых моделей.IEEE Transa. Речевой аудиопроцесс. 8: , 76–84 (2000).

    Артикул Google Scholar

  • 6

    P Kłosowski, в Computer Nerworks vol 79 Коммуникаций в компьютерных и информационных науках , изд. Авторы: A Kwiecien, P Gaj и P Stera. Приложение для обработки речи на основе фонетики и фонологии польского языка. 17-я Международная конференция Компьютерные сети, Устронь, Польша, 15-19 июня (Springer-VerlagBerlin, 2010), стр.236–244.

    Google Scholar

  • 7

    Клосовский П., Улучшение обработки речи на основе фонетики и фонологии польского языка. Przegląd Elektrotechniczny. 89: , 303–307 (2013).

    Google Scholar

  • 8

    J Izydorczyk, P Kłosowski, Акустические свойства польских гласных. Бык. Pol. Акад. Sci. Tech. Sci. 47 (1), 29–37 (1999).

    Google Scholar

  • 9

    J Izydorczyk, P Kłosowski, в Международная конференция Программируемые устройства и системы PDS2001 Семинар IFAC, Гливице 22–23 ноября .Основные акустические свойства польской речи (IFACGliwice, 2001), стр. 61–66.

    Google Scholar

  • 10

    P Kłosowski, A Dustor, J Izydorczyk, J Kotas, Slimok J, в Computer Networks, CN 2014. vol 431 of Communications in Computer and Information Science , ed. Авторы: A Kwiecien, P Gaj и P Stera. Распознавание речи на основе программного обеспечения для обработки речи с открытым исходным кодом. 21-я Международная научная конференция по компьютерным сетям (CN), Брунов, Польша, 23-27 июня (Springer-VerlagBerlin, 2014), стр.308–317.

    Google Scholar

  • 11

    A Dustor, Kłosowski P, в Computer Networks, CN 2013. vol 370 of Communications in Computer and Information Science , ed. Авторы: A Kwiecien, P Gaj и Stera P. Биометрическая идентификация голоса на основе нечеткого классификатора ядра. 20-я Международная конференция по компьютерным сетям (CN), Львовек-Слёнски, Польша, 17-21 июня (Springer-VerlagBerlin, 2013), стр. 456–465.

    Google Scholar

  • 12

    A Dustor, P Kłosowski, J Izydorczyk, в Международная конференция по мультимедийным вычислениям и системам 2014 г. (ICMCS) .Система распознавания дикторов с хорошими обобщающими свойствами. Международная конференция по мультимедийным вычислениям и системам (ICMCS), Марракеш, Марокко, 14–16 апреля (IEEEUSA, 2014), стр. 206–210.

    Google Scholar

  • 13

    A Dustor, P Kłosowski, J Izydorczyk, в Computer Networks, CN 2014. vol 431 of, Communications in Computer and Information Science , ed. Авторы: A Kwiecien, P Gaj и P Stera. Влияние размерности функции и сложности модели на производительность проверки докладчика.21-я Международная научная конференция по компьютерным сетям (CN), Брунов, Польша, 23–27 июня (Springer-VerlagBerlin, 2014), стр. 177–186.

    Google Scholar

  • 14

    P Kłosowski, A Dustor, J Izydorczyk, в Computer Networks, CN 2015. vol 522 of Communications in Computer and Information Science , ed. пользователя P Gaj, A Kwiecien и P Stera. Оценка эффективности проверки выступающих на основе программного обеспечения для обработки речи с открытым исходным кодом и корпуса Timit Speech.22-я Международная конференция по компьютерным сетям (CN), Брунов, Польша, 16-19 июня (Springer-VerlagBerlin, 2015), стр. 400–409.

    Google Scholar

  • 15

    A Dustor, P Kłosowski, J Izydorczyk, R Kopanski, в Computer Networks, CN 2015. vol 522 of Communications in Computer and Information Science , ed. пользователя P Gaj, A Kwiecien и P Stera. Влияние размера корпуса на проверку докладчика. 22-я Международная конференция по компьютерным сетям (CN), Брунов, Польша (Springer-VerlagBerlin, 2015), стр.242–249.

    Google Scholar

  • 16

    P Kłosowski, Dustor A, в Computer Networks, CN 2013. vol 370 of Communications in Computer and Information Science , ed. Авторы: A Kwiecien, P Gaj и P Stera. Автоматическая сегментация речи для автоматического перевода речи. 20-я Международная конференция по компьютерным сетям (CN), Львовек-Слёнски, Польша, 17-21 июня (Springer-VerlagBerlin, 2013), стр. 466–475.

    Google Scholar

  • 17

    Елинек Ф., Статистические методы распознавания речи.Язык, речь и общение: книга Брэдфорда (MIT Press, США, 1997).

    Google Scholar

  • 18

    S Furui, Недавний прогресс в распознавании спонтанной речи на основе корпуса. IEICE Trans. Инф. Syst. E88D: , 366–375 (2005).

    Артикул Google Scholar

  • 19

    M Adda-Decker, Corpus для автоматического распознавания речи. Revue Francaise De Linguistique Appliquee. 12: , 71–84 (2007).

    Google Scholar

  • 20

    A Przepiórkowski, M Bańko, RL Górski, B Lewandowska-Tomaszczyk, Национальный корпус польского языка (на польском языке: Narodowy Korpus Języka Polskiego) (Wydawnictwo Naukzowe Polskiego) (Wydawnictwo Naukzowe Polskiego)

    Google Scholar

  • 21

    A Przepiórkowski, RL Górski, B Lewandowska-Tomaszczyk, aziński M, in Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation, LREC 2008 .К национальному корпусу польского языка (MarrakechELRA, 2008).

    Google Scholar

  • 22

    RL Górski, B Lewandowska-Tomaszczyk, M Bańko, P Pęzik, M aziński, A. Przepiórkowski, Практические применения Национального корпуса польского языка. Prace Filologiczne. 63: , 231–240 (2012).

    Google Scholar

  • 23

    Дж. Хиршберг, К. Д. Мэннинг, «Достижения в обработке естественного языка».Наука. 349: , 261–266 (2015).

    MathSciNet Статья МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 24

    Международная фонетическая ассоциация, Справочник Международной фонетической ассоциации: руководство по использованию международного фонетического алфавита. Публикация Regents (Cambridge University Press, Великобритания, 1999).

    Google Scholar

  • 25

    R Sussex, P Cubberley, Славянские языки.Cambridge Language Surveys (Издательство Кембриджского университета, Великобритания, 2006 г.).

    Google Scholar

  • 26

    Дж. Уэллс, в «Справочнике стандартов и ресурсов для систем разговорного языка» . Том Часть IV, раздел B , изд. Д. Гиббона, Р. Мура и Р. Вински. Фонетический алфавит, читаемый компьютером SAMPA (Mouton de GruyterBerlin and New York, 1997).

    Google Scholar

  • 27

    М. Разави, Р. Расипурам, М. М. Досс, Преобразование графемы в фонемы на основе акустических данных в рамках вероятностного лексического моделирования.Речь общ. 80: , 1–21 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 28

    Р. М. Каплан, М. Кей, Регулярные модели систем фонологических правил. Comput. Лингвист. 20: , 331–378 (1994).

    Google Scholar

  • 29

    М. Штеффен-Батог, Проблема автоматической фонематической транскрипции письменного польского языка. Биулетин Фонографический. 14: , 75–86 (1973).

    Google Scholar

  • 30

    M Steffen-Batóg, in Польский: Automatyzacja transkrypcji fonematycznej tekstów polskich . Автоматическая фонематическая транскрипция польских текстов (Wydawnictwo Naukowe PWNWarszawa, 1975).

    Google Scholar

  • 31

    M Steffen-Batóg, Nowakowski P, в

    Studia Phonetica Posnaniensia. Vol. 3 , изд. М. Штеффен-Батог, В. Аведик.Алгоритм фонетической транскрипции орфографических текстов на польском языке (Wydawnictwo Naukowe UAMPoznań, 1993).

    Google Scholar

  • 32

    W Jassem, Механизм определения фонематической транскрипции и деления слогов (Исследовательский коллоквиум Onomastica-Copernicus, Эдинбург, 1996).

    Google Scholar

  • 33

    P Kłosowski, in Proceedings of 20 IEEE International Conference Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and App. lations, 21-23 сентября . Алгоритм и реализация автоматической фонематической транскрипции для польского языка (Познанский технологический университет, Познань, 2016), стр. 298–303.

    Google Scholar

  • 34

    М. Выпич, в Речевые и языковые технологии. Vol. 3 . Реализация алгоритма фоненной транскрипции (на польском языке: Implementacja algorytmu transkrypcji fonematycznej) (Polskie Towarzystwo FonetycznePoznań, 1999).

    Google Scholar

  • 35

    Г. Деменко, М. Выпич, Е. Барановска, Реализация правил преобразования графемы в фонемы и расширенного алфавита SAMPA в синтезе текста речи на польском языке. Speech Lang. Technol. 7 (17) (2003).

  • 36

    P Przybysz, W. Kasprzak, в 2013 6-я Международная конференция по взаимодействию человеческих систем (HSI) , изд. по WA Paja, BM Wilamowski. Генерация правил преобразования букв в звук для преобразования графемы в фонемы. Конференция по взаимодействию человеческих систем. Gdansk Univ Technol; Унив информационных технологий и менеджмента; IEEE Ind Elect Soc (Гданьский технологический университет, Гданьск, 2013 г.), стр. 292–297.

    Google Scholar

  • 37

    D Skurzok, B Ziółko, Ziółko M, в 7-я языковая и технологическая конференция, Познань

    .Ortfon2 — инструмент для орфографической и фонетической транскрипции (Университет Адама Мицкевича в Познани, Познань, 2015).

    Google Scholar

  • 38

    D Koržinek, Ł Brocki, Marasek K, Польский инструмент и сервис преобразования графемы в фонемы, цифровой репозиторий CLARIN-PL (2016). http://hdl.handle.net/11321/295, (онлайн: 2016.08.01).

  • 39

    Викисловарь, Словарь польского языка (2015). https://pl.wiktionary.org/. По состоянию на 17 февраля 2017 г.

  • 40

    W Jassem, Podstawy fonetyki akustycznej (англ. «Зачатки акустической фонетики») (PWN, Warszawa, 1973).

  • 41

    P obacz, W Jassem, Fonotaktyczna analiza mówionego tekstu polskiego (англ. Фонотаксический анализ устных польских текстов). Biuletyn Polskiego Towarzystwa Ję. 32: , 179–195 (1974).

    Google Scholar

  • 42

    C Basztura, Rozmawiac z komputerem (англ.Говорить с компьютерами) , (1992).

  • 43

    B Ziółko, J Gałka, S. Manandhar, RC Wilson, M Ziółko, в Human Language Technology: Challenges of the Information Society. Том 5603 конспектов лекций по искусственному интеллекту , изд. пользователя Z Vetulani, H Uszkoreit. Статистика по трифону для польского языка. 3-я конференция по языкам и технологиям 2007 г., Познань, Польша, 5–7 октября (2009 г.), стр. 63–73.

  • 44

    B Ziółko, J Gałka, M Ziółko, Польская статистика фонем, полученная на большом наборе письменных текстов. Comput. Sci. (AGH). 10: , 97–106 (2009).

    Google Scholar

  • 45

    B Ziółko, Gałka J, in Computer Science and Information Technology (IMCSIT), Proceedings of the 2010 International Multiconference on . Статистика польских телефонов (AGH Univesity of Science and TechnologyKrakow, 2010), стр. 561–565.

    Google Scholar

  • 46

    B Ziółko, P Zelasko, Skurzok D, in 2014 XXII Annual Pacific Voice Conference (PVC) .Статистика наличия дифонов и трифонов на границах слов в польском языке. Приложения к ASR. Ежегодная конференция Pacific Voice, AGH; Pacific Voice Speech Fdn, 2014. 22-я ежегодная конференция Pacific Voice (PVC) (KrakowAGH Univesity of Science and Technology, 2014).

    Google Scholar

  • 47

    Д. Лайтфут, Развитие языка: приобретение, изменение и эволюция (Wiley-Blackwell, Hoboken, 1999).

    Google Scholar

  • 48

    Д. Бибер, С. Конрад, Р. Репп. En, Corpus linguistics: Investigating language structure and use (Cambridge University Press, Cambridge, 1998).

    Google Scholar

  • 49

    Р. Факкинетти, М. Риссанен, Основанные на корпусе исследования диахронического английского языка, т. 31 (Питер Ланг, 2006).

  • 50

    Г. К. Ципф, Человеческое поведение и принцип наименьших усилий.J. Clin. Psychol. 6 (3), 306–306 (1950).

    Google Scholar

  • 51

    Y Tambovtsev, C. Martindale, Частоты фонем подчиняются распределению юлей. SKASE J. Theor. Лингвист. 4 (2) (2008).

  • 52

    ST Piantadosi, Закон частоты слов Ципфа в естественном языке: критический обзор и направления на будущее. Психонимический бык. Ред. 21: , 1112–1130 (2014).

    Артикул Google Scholar

  • 53

    А. Коррал, Г. Боледа, Р. Феррер-и Канчо, Закон Ципфа для частотности слов: словоформы против лемм в длинных текстах.Plos ONE. 10 (7), e0129031 (2015). DOI: 10.1371 / journal.pone.0129031.

    Артикул Google Scholar

  • 54

    GU Yule, Математическая теория эволюции, основанная на выводах доктора Дж. К. Уиллис, F.R.S. Фил. Пер. R. Soc. Лондон B Biol Sci. 213 (402-410), 21–87 (1925).

    Артикул Google Scholar

  • 55

    S Dziadzio, A NaboŻny, A Smywiński-Pohl, B Ziółko, в Computer Science and Information Systems (FedCSIS) 2015 Federated Conference on .Сравнение языковых моделей, обученных письменным текстам и транскриптам речи в контексте автоматического распознавания речи (Лодзинский технологический университет, Лодзь, 2015), стр. 193–197.

    Google Scholar

  • 56

    С. Такахаши, Т. Моримото, в Международная конференция по обработке азиатских языков, 2012 г. (IALP 2012), , изд. Авторы: D Xiong, E Castelli, M Dong и PTN Yen. Модель языка N-грамм, основанная на выражениях из нескольких слов в веб-документах для распознавания речи и скрытых субтитров (Университет Сучжоу, Китай, 2012 г.), стр.225–228.

    Google Scholar

  • 57

    А Хатами, А Акбари, Б. Насершариф, в 2013 21-я Иранская конференция по электротехнике (ICEE) . Адаптация N-грамм с использованием языковой модели класса Дирихле на основе части речи для распознавания речи (Университет Фирдоуси, Мешхед, Машхадм, 2013).

    Google Scholar

  • 58

    M Bahrani, H Sameti, N Hafezi, S Momtazi, в New Frontiers в приложении.лгал искусственный интеллект, том 5027 конспектов лекций по искусственному интеллекту , изд. Н. Т. Нгуен, Л. Борземски, А. Гжех и М. Али. Новый метод кластеризации слов для построения языковых моделей n-грамм в системах распознавания слитной речи (SpringerBerlin, 2008), стр. 286–293.

    Google Scholar

  • 59

    B Рапп, в Международная мультиконференция по компьютерным наукам и информационным технологиям, 2008 г. (IMCSIT), тома 1 и 2 , изд.М. Ганжа, М. Папжицкий и Т. Пелех-Пилиховский. N-граммы языковых моделей для польского языка. Основные концепции и приложения в системах автоматического распознавания речи (IEEE Computer Society PressLos Alamitos, 2008), стр. 295–298.

    Google Scholar

  • 60

    Д. Клаков, П. Йохен, Проверка корреляции частоты ошибок по словам и недоумения. Речь общ. 38 (1–2), 19–28 (2002).

    Артикул МАТЕМАТИКА Google Scholar

  • 61

    T Cover, J Thomas, Серия Wiley в области телекоммуникаций: элементы теории информации (John Wiley and Sons, США, 1991).

    Google Scholar

  • 62

    П Ю, FTB Seide, в Interspeech . Гибридное приложение, основанное на словах и фонемах, для улучшенного независимого от словаря поиска в спонтанной речи (CiteseerJeju Island, 2004).

    Google Scholar

  • 63

    V Chunwijitra, A. Chotimongkol, C. Wutiwiwatchai, Гибридная рекуррентная нейронная сеть входного типа для моделирования языка lvcsr. ЕВРАЗИП Дж.Аудио речевой музыкальный процесс. 2016 (1), 15 (2016).

    Артикул Google Scholar

  • 64

    А. Язган, М. Сараклар, в Акустика, речь и обработка сигналов, 2004. Труды (ICASSP’04). Международная конференция IEEE по . Гибридные языковые модели для обнаружения слов вне словарного запаса при распознавании разговорной речи с большим словарным запасом. том 1 (IEEE, 2004), стр. I – 745.

  • 65

    М. Ларсон, Языковые модели на основе вложенных слов для распознавания речи: значение для речевого поиска документов.Whorkshop по языковому моделированию и поиску информации (2001).

  • 66

    A Czardybon, O Hellwig, W. Petersen, в книге «Достижения в области обработки естественного языка». том 8686 конспектов лекций по искусственному интеллекту , изд. Авторы: А. Пржепорковский, М. Огродничук. Статистический анализ взаимосвязи между порядком слов и определенностью в польском языке. Polish Acad Sci, Inst Comp Sci, 2014. 9-я Международная конференция по обработке естественного языка (NLP), Варшава, Польша, 17-19 сентября (Польская академия наук, Институт компьютерных технологий, Варшава, 2014), стр.144–150.

    Google Scholar

  • 67

    P Mandera, E Keuleers, Z Wodniecka, M Brysbaert, Subtlex-pl: оценки частоты слов на основе субтитров для польского языка. Behav. Res. Методы. 47: , 471–483 (2015).

    Артикул Google Scholar

  • 68

    Дж. Р. Беллегарда, Распознавание речи с большим словарным запасом с использованием многоязыковых статистических языковых моделей. IEEE Trans. Речевой аудиопроцесс. 8: , 76–84 (2000).

    Артикул Google Scholar

  • 69

    H Schwenk, Модели языка непрерывного пространства. Comput. Speech Lang. 21 (3), 492–518 (2007).

    Артикул Google Scholar

  • 70

    МАБ Шайк, Э. Д. Амуза, Р. Шлютер, Х. Ней, в INTERSPEECH . Гибридные языковые модели с использованием смешанных типов сублексических единиц для открытого словарного запаса немецкого языка LVCSR (Международная ассоциация речевой коммуникации (ISCA) Baixas, 2011), стр.1441–1444.

    Google Scholar

    • Преобразование графемы в фонемы для добавления фонематической транскрипции в словарные статьи и учебные пособия — тема исследовательской работы в области компьютерных и информационных наук. Скачайте научную статью в формате PDF и читайте ее бесплатно в открытом научном центре CyberLeninka.

    Доступно на сайте www. sciencedirect.com

    ScienceDirect

    Процедуры — социальные и поведенческие науки 103 (2013) 473 — 484

    13-я Международная конференция по образовательным технологиям

    Улучшение учебных материалов турецкого языка: преобразование графемы в фонемы для добавления фонематической транскрипции в словарные статьи и учебники

    Özgün KO§ANER * a, Cagdas Can BRANTb, Özlem AKTA§b

    a Университет Докуз Эйлул, факультет писем, факультет лингвистики, Измир 35260, Турция _a Университет Докуз Эйлул, инженерный факультет, факультет компьютерной инженерии, Измир 35260, Турция_

    Аннотация

    В материалах курса для преподавания турецкого как второго языка отсутствует информация о произношении турецкого языка.В этих материалах есть главы об алфавите и произношении букв, но в них отсутствует обозначение фонематической транскрипции. Также в турецких словарях отсутствует информация о фонематической транскрипции из-за ложного мнения, что турецкий алфавит является фонематическим. Однако нет однозначного соответствия между буквами алфавита и фонемами турецкого языка. В этом отношении данное исследование направлено на разработку инструмента преобразования графемы в фонему / аллофон для турецкого языка. Выходные данные программного обеспечения могут быть использованы в материалах курса для обучения турецкому как второму языку, а также в турецких словарях для учащихся.

    © 2013 Авторы, опубликовано ElsevierLtd.

    Отбор и экспертная оценка под ответственностью Ассоциации науки, образования и технологий-TASET, Sakarya Universitesi, Турция.

    Ключевые слова: словарь; материалы курса; фонематическая транскрипция; преобразование графемы в фонемы

    1. Введение

    Турецкий язык стал очень популярным благодаря огромному потенциалу Турции как глобального игрока и ворот на новые развивающиеся рынки в Центральной Азии.Правительство США включило турецкий язык в список критически важных языков ЦРУ (CIA Values ​​Language Capabilities Among Employees, 2009), а университеты США (Бостонский университет, Техасский университет A&M, Университет Питтсбурга и т. Д.) Начали новые программы по Турецкая история, культура и история или улучшили их существующие. Эти недавние события сделали турецкий язык многообещающим языком для будущего, и многие студенты со всего мира начали изучать турецкий как

    * Корреспондент ozgunkosaner @ gmail.com

    1877-0428 © 2013 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd.

    Отбор и экспертная оценка под ответственностью Ассоциации науки, образования и технологий-ТАСЕТ, Сакарья

    Universitesi, Турция.

    DOI: 10.1016 / j.sbspro.2013.10.363

    в своих странах, а также в государственных и частных учреждениях Турции. Чтобы удовлетворить потребность в изучении турецкого языка как иностранного, многие университеты Турции начали выпускные программы по преподаванию турецкого языка как иностранного (Университет Докуз Эйлул, Стамбульский университет, Университет Хаджеттепе, Университет Йылдыз Текник и т. Д.). Однако в учебных материалах, особенно в турецких словарях, отсутствует одна из самых важных сведений о языке — его произношение. В материалах курса турецкого есть главы об алфавите и произношении букв, но в них отсутствует запись в качестве фонематической транскрипции. Также в турецких словарях отсутствует информация о фонематической транскрипции из-за ложного убеждения, что турецкий алфавит является фонематическим. Однако нет однозначного соответствия между буквами алфавита и фонемами турецкого языка.В этом отношении данное исследование направлено на разработку инструмента преобразования графемы в фонему / аллофон для турецкого языка для решения проблемы, упомянутой выше. Выходные данные этого программного обеспечения будут напрямую доступны пользователю и понятны любому преподавателю языка, знакомому с фонетическими символами, используемыми в алфавите IPA (Международной фонетической ассоциации).

    Исследование организовано следующим образом: сначала дается несколько основных определений понятий, часто используемых в исследовании, и лингвистических данных, которые используются в качестве основы исследования. Далее представлен краткий обзор литературы по преобразованию графемы в фонему / аллофон. После обзора литературы подробно обсуждается алгоритм программного обеспечения, разработанного в этом исследовании. В последнем разделе представлены результаты и общая производительность программного обеспечения с примерами.

    2. Основные определения и турецкие лингвистические данные

    Чтобы объяснить процесс преобразования графемы в фонему / аллофон, представлены некоторые основные концепции, которые будут использоваться в исследовании, чтобы объяснить, что мы намереваемся использовать в этих концепциях.

    2.1. Графемы и турецкая письменность

    Графема — это минимальная контрастирующая единица в системе письма языка, которая может быть реализована в нескольких формах и обычно заключена в угловые скобки (Crystal, 2003). Например, графема может быть реализована как A, a или a. В турецком алфавите 29 букв; однако турецкая система письма состоит из 32 графем, 29 форм букв, представленных в турецком алфавите, и графем , и , образованных добавлением диакритического знака с циркумфлексом (A) к графемам , и (ТДК Язим Килавузу, 2013).

    2.2. Фонема

    Фонема — это наименьшая отдельная звуковая единица языка (Matthews 1997), способная различать значения. Например, фонемы / s / и / f / различают слова sap и jap. Различные источники (Ergenf, 2002; Ozsoy, 2004; Goksel & Kerslake, 2005) представляют разные классификации и, следовательно, разное количество фонем для турецкого языка. В этом исследовании мы используем единый подход и объединяем данные из всех этих ресурсов.В нашей классификации 32 фонемы турецкой звуковой системы. Равенство между количеством графем и фонем не должно приводить нас к выводу, что турецкий язык имеет однозначное соответствие между графемами и фонемами, поскольку некоторые графемы могут представлять более одной фонемы. Список турецких фонем представлен в таблице ниже с соответствующими графемами и примерами.

    Таблица 1. Фонемы в турецком

    Графемы Фонемы

    Прописные буквы Строчные

    А а а / а

    г г г / л

    I i UI

    К к к / к

    л л 1 / л

    Ö ö 0

    § 5 J «

    Ü ü y

    ДА *

    * Эти графемы не имеют фонематических соответствий; однако они могут вызывать фонологические явления, такие как удлинение гласной.

    Как видно из Таблицы 1, турецкие фонемы и графемы не всегда соответствуют взаимно однозначному соответствию. Некоторые графемы представляют более одной фонемы, а некоторые графемы не имеют фонематического соответствия, они могут иметь аллофоническое соответствие, которое будет обсуждаться в следующих разделах.

    2.3. Аллофон

    Аллофон — это отчетливо различимый вариант фонемы (Matthews, 1997). Аллофоны — это связанные звуки, происходящие от одной и той же фонемы.Например, турецкая фонема / n / имеет три варианта, другими словами, три аллофона [n], [i)] и | ji]. Эти варианты используются в отношении фонетической среды, в которой они встречаются, как показано ниже:

    [сен]

    [тай) к]

    №ejic]

    Эта аллофоническая вариация представлена ​​как правило аллофонии, которое охватывает все аллофоны фонемы и условия их возникновения.i] встречается перед гласным передним взрывным согласным, как в cenk.

    Как видно из одного примера, турецкая фонология имеет множество нюансов для большинства фонем. Фонемы и их аллофоны представлены с примерами в Таблице 2 ниже. Из-за нехватки места правила аллофонии, объясненные на примере выше, подробно не представлены.

    Таблица 2. Аллофонические вариации в турецком языке

    Графемы Фонемы Аллофоны

    Прописные буквы Строчные

    А а а а а а ä

    Б б б б

    С с *

    Ç ç f Î

    Д д д д

    E e e e £ ë e «

    F f f f i

    г г г / мкг J

    г г * *

    H h h h x ç

    I i UI ra m ra «

    я я я я я р

    Дж к 3 3

    К к к / к к к к ч

    л л в / л 1 л

    М м м м п)

    N n n n Ji 5

    O o o o 5 o

    Ö ö 0 0 œ œ

    P P P P стр.

    R r r r f r

    с с с

    S 5 с S

    т т т т ф

    U u u u ü u «

    Ü ü y y y y «

    В v v v P

    Г г г дж

    Z z z z

    В *

    Я * *

    ед. * *

    2.4. Выпуск графемы на турецком языке

    Графема , читаемая как «yumu§ak ge» (мягкий г), не имеет соответствующего согласного звука в стандартном турецком языке, хотя в некоторых диалектах она произносится как звонкий велярный фрикативный звук (Goksel & Kerslake, 2005: 7) . Ergenç (2002) и Goksel & Kerslake (2005) подробно описывают эффекты . Эти эффекты можно резюмировать следующим образом:

    • Удлиняет предыдущий гласный заднего ряда, когда он стоит в конце слога или слова.Эффект удлинения представлен символом: в фонетическом алфавите IPA: yagmur [ja: mur], dag [da:];

    • Может произноситься как небное скольжение, когда предшествующий гласный является передним: eglen [эйлен];

    • Не слышно между одинаковыми гласными заднего ряда, удлиняя первую гласную: ugur [u: r]; сигил [си: л];

    • Если он находится между двумя гласными и эти гласные имеют разные отличительные особенности, другими словами, они не идентичны, это вызывает сдвиг гласных.Сдвиг гласных обозначается символом • в фонетическом алфавите IPA: agit [a’int], oge [0’e «].

    2,5. Слоги и структура слогов в турецком

    Слог — основная единица речи или произношения (Bussmann, 1998: 1155). Исследования G2P, а также фонологии показывают, что в большинстве случаев информация о положении границы слога необходима для определения правильных областей для фонологических и фонетических правил (van den Bosch & Daelemans, 1993; Demberg, Schmid & Mohler, 2007). Как упоминалось в литературе, в турецком слоге в основном используются фонологические правила и аллофонические вариации. Например, гласная, предшествующая носовой согласной в том же слоге, становится назализованной. Однако гласная, предшествующая носовой согласной, не превращается в носовую гласную.

    пистолет [гын] гуну [гы.ны «]

    Как видно из приведенных выше примеров, гласная / y / (u) становится назализованной, когда она предшествует согласной в том же слоге; но тот же гласный, предшествующий тому же согласному, но на этот раз в другом слоге (граница слога представлена ​​точкой), не превращается в свой носовой аналог.Для более точного определения фонем и аллофонических вариаций следует учитывать структуру слогов. Ozsoy (2004) дает подробный отчет о слогах в турецком языке; и в этом исследовании использовались правила, представленные в Ozsoy. Структуру слога в турецком языке можно резюмировать следующим образом (Ozsoy, 2004: 97-98, 101): Турецкий язык имеет шесть разных слогов:

    • V o

    • CV бу

    • VC aç

    • Токен CVC

    • VCC alt

    • CVCC sarp

    Группы согласных состоят из двух согласных и ограничиваются только двумя согласными: Türk, * plan,

    турецких слога — это в основном открытые слоги. Когда слово, оканчивающееся на согласную, добавляется, происходит процесс повторного слогового суффикса, начинающийся с гласной, и согласная в конце первого слога переходит в следующий слог и становится началом. aç — im — »a + çim

    Турецкий язык имеет несколько заимствованных структур слогов для заимствований.

    VCC CCV

    акс про

    • CCVC

    • CCCVC

    Стразбург

    3.Обзор литературы

    Для преобразования графем в фонематические символы используется компьютерный процесс, называемый преобразованием графемы в фонемы. Преобразование графемы в фонему (G2P) — это базовый модуль любой системы преобразования текста в речь, который преобразует письменный текст в синтезированный речевой сигнал. G2P — это задача преобразования строки графем (букв, используемых при письме) в строку фонетических символов (букв, используемых для представления звуков речи) (Demberg, Schmid & Möhler, 2007: 96).G2P применяется во многих областях, таких как распознавание речи, автоматические диалоговые системы и системы транслитерации (системы, которые обеспечивают преобразование из одной алфавитной системы в другую, например, из кириллицы в латиницу).

    В литературе есть многочисленные исследования G2P для различных языков, в которых системы G2P используются как модули в системах преобразования текста в речь, так и в качестве независимого программного обеспечения (Daelemans & van den Bosch, 1993; Kienappel & Kneser, 2001; Demberg, Schmid & Möhler, 2007; Bisani and Ney, 2008).Системы G2P, разработанные в этих исследованиях, также используются для транслитерации языков с различной орфографией.

    Системы

    G2P также представлены в национальной литературе (Salor, 1999; Bozkurt, 2000; Sak, 2000; §ayli, 2002; Salor, 2005; Sak, Güngör & Safkan, 2006; Görmez & Görmez, 2008; Yilmaz, 2009; Акбулут, Адигузель и Йылмаз 2011). Однако все эти системы являются частями систем преобразования текста в речь или речи в текст, и их выходные данные доступны только для компьютерных систем и не могут быть доступны и использоваться пользователем.ma Dili ve Türkfenin Söyleyij Sözlügü «, словарь произношений Эргенфа (2002). Однако эта публикация доступна только в печатном виде, и для ее оцифровки с помощью методов OCR требуются большие усилия. Поэтому ее нелегко использовать в материалах курса и в турецких словарях.

    При обзоре литературы по преобразованию графемы в фонемы можно увидеть, что эта задача может быть выполнена с использованием либо подхода, основанного на правилах (знаниях), либо подхода, основанного на данных (Kienappel & Kneser. 2001):

    Подход, основанный на правилах;

    • требует больших усилий и опыта, а также явно закодированных, языковых, лингвистических источников знаний,

    • не может быть легко применен к новым задачам и языкам,

    • имеет неотъемлемые проблемы с обслуживанием, трудно изменить некоторые правила, не вызывая нежелательных побочных эффектов.

    • демонстрирует впечатляющую производительность для некоторых задач,

    С другой стороны, подход, основанный на данных;

    • требует написания слов с соответствующим произношением в фонематическом или фонетическом алфавите

    • очень гибкий

    • автоматически создается для языка в соответствии с правилами, неявными в обучающих данных, без явного моделирования лингвистических знаний

    4. Метод

    В подходе, основанном на правилах, к проектированию модулей графема-фонема, для выполнения задачи необходимы явно закодированные, зависящие от языка, лингвистические источники знаний. Однако для создания такого модуля и адаптации этого модуля к новому языку или задаче требуются большие усилия и опыт (Kienappel & Kneser, 2001). В подходе, управляемом данными, который использует методы контролируемого обучения, основанные на корпусе транскрибированных слов, можно достичь такой же даже лучшей производительности без явного моделирования лингвистических знаний (van den Bosch & Daelemans, 1993).ma Dili ve Turkfenin Soyleyi§ Sozlugu «, словарь произношения, разработанный Эргенфом (2002). Однако эта публикация доступна только в печатном виде, и для ее оцифровки с помощью методов OCR требуются большие усилия. Вместо этого мы намерены начать с нуля, создание настраиваемой архитектуры, которая будет хранить перечень графем турецкого алфавита, фонем и фонологических правил фонологии в базе данных.

    5. Программное обеспечение G2P на основе правил для турецкого языка

    Архитектура разработанного программного обеспечения следующая:

    В соответствии с этой архитектурой в инструменте преобразования G2P для турецкого языка модуль Parser на первом этапе принимает в качестве входных данных любой турецкий текст и разбирает этот текст на предложения и слова.

    В модуле силлабификатора это проанализированное написание слов разбивается на слоги, поскольку в большинстве случаев информация о положении границы слога необходима для определения надлежащих областей для фонологических и фонетических правил (van den Bosch & Daelemans, 1993 ; Demberg, Schmid & Möhler, 2007).

    Позже в модуле конвертера G2P графемы в этих слоговых словах сопоставляются с их символами фонем, используя фонологические правила, хранящиеся в инвентаре.

    / ТЕКСТ y /

    Рис. 1. Архитектура G2P Software

    На последнем этапе модуль Mapper сопоставляет написание слова и фонематическую транскрипцию попарно и выдает на выходе корпус слов с их транскрипцией.

    5.1. Модуль парсера

    Модуль синтаксического анализатора использует алгоритм определения границ предложения, предложенный Akta§ (2006) и Akta§ & Demir (2006) для синтаксического анализа файлов простого текста на предложения и слова.Он хранит эти аннотированные данные в формате XML. Этот модуль работает онлайн как веб-сервис.

    5.2. Модуль силлибификатора

    Этот модуль разбивает проанализированные слова на слоги с использованием алгоритма слоговой классификации, разработанного с использованием фонологических правил, упомянутых выше.

    Для оценки точности модуля силлабификатора случайным образом были выбраны 5000 слов (два или более слога) из турецкого словаря TDK.Результаты оценки следующие:

    Таблица 3. Показатель точности для модуля Syllibificator

    Количество слов 5000

    Количество неправильно разобранных слогов 22

    Количество правильно разобранных слогов 4978

    Точность 99,56

    Как упоминалось ранее, силлабификация необходима для определения надлежащих областей для фонологических и фонетических правил, и в турецкой фонологии в большинстве случаев границы слогов важны для определения фонематической среды, а именно контекста, в котором встречается фонема.

    5.3. Конвертер G2P

    Модуль преобразования

    G2P принимает на вход проанализированные и слоговые слова и, используя данные из инвентарных наборов графем, фонем и фонологических символов, преобразует графемы в фонемы в соответствии с фонологическими правилами. Этот модуль сначала сопоставляет графемы с соответствующими фонематическими символами в алфавите IPA. После этого первого шага модуль применяет фонологические правила к этим фонематическим символам и возвращает окончательные символы, измененные в соответствии с аллофоническими вариациями, представленными в правилах.В своей работе модуль использует три набора данных, а именно перечень графем, перечень фонем и перечень фонологических правил

    .

    5.4. Картограф

    Модуль

    Mapper принимает проанализированный текст и выходные данные модуля G2P в качестве входных данных и объединяет эти данные в корпус слов с их транскрипцией, с точкой слога (.) И без нее.

    6. Общая оценка программного обеспечения G2P для турецкого языка

    Программное обеспечение было реализовано в соответствии со структурой, упомянутой в предыдущей главе, после создания реестра графем и фонем. Позже фонологические правила были собраны из ресурсов и закодированы таким образом, чтобы программа могла понять эти правила.

    Программное обеспечение использует систему кодирования Unicode UTF-8 при представлении символов IPA для фонем благодаря широкой поддержке Unicode символов IPA и простоте использования для конечных пользователей, которые, скорее всего, знакомы с символами в IPA.

    Программа принимает любые фрагменты текста в качестве ввода через поле «Ввод текста» или из обычного текстового файла, закодированного в кодировке UTF-8 Unicode.UWh WtH j

    Рис. 2. Скриншот пользовательского интерфейса программы G2P

    Программа сохраняет вывод пословно, с фонематической транскрипцией каждого слова, как с границами слогов, так и без них. Этот метод сохранения предпочтительнее для будущих исследований; особенно система G2P, которая использует для процесса подход, основанный на данных. Таким образом, выходные данные программы сохраняются в такой структуре, что любое управляемое данными программное обеспечение G2P может иметь доступ к данным графемы, данным фонем и, кроме того, к данным слогов слов в текстовом файле. ilerfn

    7. дилбилимин — dn.bi.li.mrn. — diTbilimrn

    Рис. 3. Скриншот выходного файла

    Программное обеспечение было протестировано с использованием выборки из 1000 слов, выбранных из турецкого словаря TDK. Слова состоят минимум из двух слогов. 1000 слов, выбранных для выборки, содержали 7894 графемы. Результаты оценки точности выходных данных программного обеспечения приведены в Таблице 4 ниже.

    Таблица 4.Показатель точности ПО G2P

    Количество слов 1000

    Число графем 7894

    Число правильно проанализированных графем 7588

    Число неправильно проанализированных графем 306

    Уровень точности 96.12

    7. Заключение

    Программное обеспечение, реализованное в этом исследовании, представляет собой основанную на правилах систему из графемы в фонемы, которая преобразует турецкие графемы в соответствующие им фонемы.Процесс реализации заключался в сборе списка графем, фонем и фонологических правил в базу данных. Полученное программное обеспечение тестируется на списке слов, состоящем из статей Турецкого словаря, полученного от TDK. Результаты программы успешны, и список слов с их фонетической транскрипцией будет представлен TDK для использования в их онлайн-словарях. Выходные данные программы могут использоваться в системах преобразования текста в речь и речи в текст, которые стали популярными в последнее время.Полученные результаты также могут быть использованы в программах обучения турецкому как иностранному или в других лингвистических исследованиях фонологических свойств турецкого языка. Программное обеспечение G2P, разработанное в этом исследовании, представляет собой основанную на правилах систему G2P и, таким образом, является первым шагом в процессе преобразования графемы в фонемы для турецкого языка. Программное обеспечение может уступить место другому программному обеспечению, например, реализациям G2P, управляемым данными, или может использоваться как встроенный модуль в системах преобразования текста в речь.

    Благодарности

    Работа поддержана Университетом Докуз Эйлул, проект №: 2012.КБ.S0S. 3

    Список литературы

    Акбулут, А., Адигузель, Т., Йилмаз, А. Э. (2011). Статистический анализ слогов для обнаружения и разрешения неоднозначности произношения в приложениях для преобразования текста в речь: пример на турецком языке. ActaPolytechnica Hungarica, Том 8, № 5. Akta§, O. & Demir, U. (2006). Turk§e i§in Cumle Sonu Belirleme Yontemine Yeni bir Bakis. Статья представлена ​​в ASYU 2006-Akilli Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamalari Sempozyumu, Технический университет Йылдыз, Стамбул.турулмаси. Неопубликованная рукопись.

    Бисани М. и Ней Х. (2008). «Совместные модели последовательностей для преобразования графемы в фонемы». Речевая коммуникация, том 50, выпуск 5, стр. 434-451.

    Бостонский университет (2013). Получено с: http://www.bu.edu/mlcl/home/why-study-turkish/

    .

    Бозкурт Б. (2000). Пособие по чтению для слабовидящих: разработка турецкой системы преобразования текста в речь. Неопубликованная кандидатская диссертация. Буссманн, Х. (1998). Словарь по языку и лингвистике. Лондон: Рутледж.

    ЦРУ ценит языковые способности сотрудников. (2009). Получено с: https://www.cia.gov/news-information/featured-story-

    .

    архив / 2010-Feature-Story-archive / cia-values-language-features.html

    Кристалл, Д. (2003). Словарь лингвистики и фонетики. Молден: издательство Blackwell Publishing.

    Daelemans, W. & van den Bosch. (1993). A. TABTALK: возможность повторного использования в ориентированном на данные преобразовании графемы в фонемы.Proceedings of Eurospeech 1993, Berlin, pp.1459-1466.

    Демберг В., Шмид Х. и Мёлер Г. (2007). Фонологические ограничения и морфологическая предварительная обработка для преобразования графемы в фонему

    Конверсия. В материалах 45-го ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики, стр. 96-13.

    Эрген§, И. (2002). Kontffma Dili ve Türkgenin Söyleyig Sözlügü. Стамбул: многоязычный.

    Гёксель, А.И Керслейк, С. (2005). Турецкий. Комплексная грамматика. Лондон / Нью-Йорк: Рутледж.

    Гёрмез З. и Орхан З. (2008). TTTS: турецкая система преобразования текста в речь. 12-я Международная конференция WSEAS по КОМПЬЮТЕРАМ, Ираклион, остров Крит / Греция, июнь. 2008, Материалы 12-й Международной конференции WSEAS по КОМПЬЮТЕРАМ, стр. 977-982. Международная фонетическая ассоциация. http ..// www.langsci.ucl.ac.uk/ipa/ 06.08.2012

    Киенаппель, А. К. и Кнезер, Р. (2001).Разработка очень компактных деревьев решений для транскрипции графемы в фонемы. Статья представлена ​​в 7-м

    Европейская конференция по речевой коммуникации и технологиям 2-е мероприятие INTERSPEECH. EUROSPEECH-2001, стр. 1911-1914. Мэтьюз, П. Х. (1997). Краткий словарь лингвистики Oxfor. Оксфорд: издательство Oxfor University Press. Озсой, С. (2004). Türkgenin Yapisi 1 Sesbilim. Стамбул: Bogazi§i Üniversitesi Yayinevi.

    Сак, Х., Гюнгор, Т. и Сафкан, Ю. (2006).Система конкатенативного синтеза речи на основе корпуса для турецкого языка. Турецкий журнал электротехники и компьютерных наук, 14 (2): 209-223.

    Salor, Ö. (1999). Аспекты обработки сигналов синтезатора текста в речь на турецком языке. Неопубликованная кандидатская диссертация.

    Salor, Ö. (2005). Преобразование голоса и разработка инструментов анализа связанной речи для турецкого языка. Неопубликованная кандидатская диссертация.

    SAMPA (Фонетический алфавит для оценки речи) (2013).Получено с: http://www.phon.ucl.ac.uk/home/sampa/index.html

    §айли, Ö. (2002). Анализ продолжительности и моделирование для синтеза речи турецкого языка. Неопубликованная кандидатская диссертация.

    Техасский университет A&M. (2013). Получено с: http://studyturkish.tamu.edu/

    .

    Тюрк Дил Куруму. (2013). http://www.tdk.gov.tr/index.php?option=com_gts&arama=gts&guid= TDK.GTS.501f72499ea1a8.98681729 Университет Питтсбурга. (2013).Получено с: http://www.lctl.pitt.edu/turkish.html

    .

    Ван Баел, К. П. Дж. (2007). Проверка, автоматическое создание и использование широких фонетических транскрипций. Неопубликованная диссертация. Radbound Universiteit Nijmegen.

    van den Bosch, A. & W. Daelemans (1993). Методы преобразования графемы в фонемы, ориентированные на данные. Труды Европейского отделения ACL, Утрехт, 45-53.

    Yilmaz, A. E. (2009) Türk§e Metinden Konu§ma Senztezleme Uygulamalari i§in bir Veri Sözlük Seti ve Yazilim Qer§ivesi.Gazi ÜniversitesiMühendislikveMimarhkDergisi, Cilt 24, № 4, стр. 735-744.

    Уэллс, Дж. К. (1996). Почему важна фонетическая транскрипция. В: Malsori (Журнал фонетического общества Кореи) 31–32, стр. 239–242.

    % PDF-1.6 % 32 0 объект > эндобдж 29 0 объект > поток 2009-07-02T10: 36: 26-05: 002010-04-14T12: 45: 30-04: 002010-04-14T12: 45: 30-04: 00Adobe Acrobat 8.17 Подключаемый модуль захвата бумаги / pdfuuid: def5b1a8-521f -cf41-b67a-506d81d67710uuid: 2b198267-3aa2-6246-91e1-767d6cc68456 конечный поток эндобдж 33 0 объект > / Кодировка >>>>> эндобдж 28 0 объект > эндобдж 34 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 1 0 obj > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 4 0 obj > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 7 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 10 0 obj > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 13 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 16 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 19 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 22 0 объект > / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB] >> / Type / Page >> эндобдж 110 0 объект > поток HWkoG_O ~

    Изучение китайской кодировки для определения фонетического сходства

    6 ноября 2018 г. | Автор: Редакция IBM Research

    Категории: IBM Research-Almaden

    Поделитесь этим постом:

    Выполнение мысленной гимнастики по фоенетическому различению слов и фраз, таких как «Я слышу» и «Я здесь» или «Я не могу так, но тонны» на «Я не могу пришивать пуговицы» — это знакомы всем, кто сталкивался с автокорректированными текстовыми сообщениями, короткими сообщениями в социальных сетях и т.п.Хотя на первый взгляд может показаться, что фонетическое сходство можно измерить количественно только для слышимых слов, эта проблема часто присутствует в чисто текстовых пространствах.

    Подходы

    AI для синтаксического анализа и понимания текста требуют чистого ввода, что, в свою очередь, подразумевает необходимый объем предварительной обработки необработанных данных. Неправильные омофоны и синофоны, использованные по ошибке или в шутку, должны быть исправлены так же, как и любая другая форма орфографической или грамматической ошибки. В приведенном выше примере точное преобразование слов «слышать» и «так» в их фонетически схожие правильные аналоги требует надежного представления фонетического сходства между парами слов.

    Большинство алгоритмов фонетического сходства основаны на примерах использования английского языка и предназначены для индоевропейских языков. Однако многие языки, например китайский, имеют другую фонетическую структуру. Звук речи китайского иероглифа представлен одним слогом в пиньинь, официальной системе латинизации китайского языка. Слог пиньинь состоит из: начального (необязательного) (например, «б», «чж» или «х»), финального (например, «а», «оу», «вай» или «юань»). и тон (их пять).Сопоставление этих звуков речи с английскими фонемами приводит к довольно неточному представлению, а использование индоевропейских алгоритмов фонетического сходства еще больше усугубляет проблему. Например, два хорошо известных алгоритма, Soundex и Double Metaphone, индексируют согласные, игнорируя гласные (и не имеют понятия о тонах).

    Поскольку слог пиньинь представляет собой в среднем семь различных китайских иероглифов, преобладание омофонов даже больше, чем в английском. Между тем, использование пиньинь для создания текста чрезвычайно распространено в мобильных приложениях и приложениях для чата, как при использовании преобразования речи в текст, так и при прямом наборе текста, поскольку более практично вводить слог пиньинь и выбирать нужный символ. В результате ошибки ввода на основе фонетики чрезвычайно распространены, что подчеркивает необходимость в очень точном алгоритме фонетического сходства, на который можно положиться для исправления ошибок.

    Визуализация, представляющая фонетическое кодирование инициалов пиньинь.

    Руководствуясь этим вариантом использования, который распространяется на многие другие языки, которые не легко вписываются в фонетический шаблон английского языка, мы разработали подход к изучению n-мерного фонетического кодирования для китайского языка. Важной характеристикой пиньинь является то, что три компонента слог (начальный, конечный и тональный) следует рассматривать и сравнивать независимо.Например, фонетическое сходство финальных слов «ie» и «ue» идентично в парах пиньинь {«xie2», «xue2»} и {«lie2», «lue2»}, несмотря на разные инициалы. Таким образом, сходство пары слогов пиньинь — это совокупность сходств между их инициалами, финалами и тонами.

    Однако искусственное ограничение пространства кодирования до низкого уровня (например, индексация каждого инициала до одного категориального или даже числового значения) ограничивает точность захвата фонетических вариаций. Поэтому правильный подход, основанный на данных, состоит в том, чтобы органически изучить кодировку соответствующей размерности. Модель обучения получает точные кодировки путем совместного рассмотрения лингвистических характеристик пиньинь, таких как место артикуляции и методы произношения, а также высококачественные аннотированные наборы обучающих данных.

    Таким образом, изученные кодировки могут использоваться, например, для принятия слова в качестве входных данных и возврата ранжированного списка фонетически похожих слов (ранжированных по уменьшению фонетического сходства).Ранжирование важно, потому что последующие приложения не будут масштабироваться для учета большого количества альтернативных кандидатов для каждого слова, особенно при работе в режиме реального времени. В качестве примера из реальной жизни мы оценили наш подход к созданию ранжированного списка кандидатов для каждого из 350 китайских слов, взятых из набора данных социальных сетей, и продемонстрировали 7,5-кратное улучшение по сравнению с существующими подходами фонетического сходства.

    Мы надеемся, что улучшения, внесенные в эту работу для представления фонетического сходства для конкретных языков, повысят качество множества многоязычных приложений для обработки естественного языка.Эта работа, являющаяся частью проекта IBM Research SystemT, была недавно представлена ​​на конференции SIGNLL 2018 по вычислительному изучению естественного языка, и предварительно обученная модель китайского языка доступна исследователям для использования в качестве ресурса при создании чат-ботов, приложений для обмена сообщениями, средств проверки орфографии и любые другие соответствующие приложения.

    Документ: DIMSIM: точный китайский алгоритм фонетического сходства, основанный на выученном кодировании большого размера

    Фонетическое соответствие | Справочное руководство по Apache Solr 6.6

    Примеры использования этой кодировки в анализаторе см. В разделе «Фильтр Морзе Бейдера» в разделе «Описание фильтров».

    Фонетическое сопоставление по Бейдеру-Морзе (BMPM) — это «похожий на звук» инструмент, который позволяет выполнять поиск с использованием новой системы фонетического сопоставления. BMPM помогает вам искать личные имена (или просто фамилии) в индексе Solr / Lucene и намного превосходит существующие фонетические кодеки, такие как обычный звуковой сигнал, метафон, каверфон и т. Д.

    Как правило, фонетическое соответствие позволяет искать в списке имен имена, фонетически эквивалентные желаемому имени.BMPM похож на поиск soundex в том, что точное написание не требуется. В отличие от soundex, он не генерирует большого количества ложных срабатываний.

    По написанию имени BMPM пытается определить язык. Затем он применяет фонетические правила для этого конкретного языка, чтобы транслитерировать имя в фонетический алфавит. Если невозможно определить язык с достаточной степенью уверенности, вместо этого используется общая фонетика. Наконец, он применяет независимые от языка правила в отношении таких вещей, как звонкие и глухие согласные и гласные, чтобы еще больше гарантировать надежность совпадений.

    Например, предположим, что совпадения, найденные при поиске Стивена в базе данных, — это «Стефан», «Стеф», «Стивен», «Стив», «Стивен», «Плита» и «Stuffin». «Стефан», «Стивен» и «Стивен», вероятно, уместны, и это имена, которые вы хотите видеть. Однако «Stuffin», вероятно, не имеет отношения к делу. Также отклонены были «Стеф», «Стив» и «Плита». Из них «Плита», наверное, не та, которую мы бы хотели. Но, возможно, вас заинтересуют «Стеф» и «Стив».

    Для Solr поиск BMPM доступен для следующих языков:

    • Английский

    • Французский

    • Немецкий

    • Греческий

    • Еврейские буквы, написанные еврейскими буквами

    • Венгерский

    • Итальянский

    • Польский

    • Румынский

    • Русский кириллицей

    • Русская транслитерация английскими буквами

    • Испанский

    • Турецкий

    Сопоставление имен также применимо к нееврейским фамилиям из стран, в которых говорят на этих языках.

    .

    “Листья” фонетический разбор | Грамота

    Государственные экзамены – экзамены, которые необходимо сдать каждому. В процессе подготовки к ЕГЭ многие забывают про такую важную тему, как фонетический разбор.

    Целиком данная тема не встречается в единых государственных экзаменах, но встречаются части данного анализа. Сделаем звуко-буквенный анализ слова “листья” и подробно разберём каждый этап.

    Фонетический разбор

    Как правило, в начале нужно определить сколько букв и звуков в слове “листья”:

    1. Слово “листья” – двусложное: лис/тья.
    2. Данное слово состоит из 6 букв (из них 2 гласных, 3 согласных и мягкий знак), 6 звуков.
    3. Положение ударения: ли́стья.
    4. Возможный переносы: лис-тья, ли-стья.

    Транскрипция слова

    Транскрипция слова “листья” выглядит следующим образом: [л’ист’й’а].

    Звуко-буквенный разбор

    • л-[л’] — согласный, звонкий без пары, мягкий (имеет пару)
    • и́-[и́] — гласный, под ударением
    • с-[с] — согласный, глухой с парой, твёрдый парный
    • т-[т’] — согласный, глухой (имеет пару), мягкий с парой
    •    – ь — не представляет из себя звука
    • я-[й’] — согласный, звонкий без пары, мягкий (нет пары)
    •   -[а] — гласный, без ударения

    Проверь себя: “Флаг” фонетический разбор слова

    Гласные:  По правилам русского языка, стоящая после мягкого знака буква “я” образует двойной йотированный звук [й’а].

    Согласные:  Буква “л” стоит перед смягчающей буквой “и”, поэтому обозначает единицу речи [л’]. Мягкий знак сам по себе не образует звука, но смягчает перед ним стоящую единицу письма “т”.

    Раздел: Фонетика

    Все же или всеже как правильно?
    Правильно Все же – единственно правильный вариант написания словосочетания в русском языке, пишется отдельно. Состоит из слов принадлежащих к разным частям речи. «Все» -это местоимение, «же» – частица. Согласно правилам русского языка частица «же» с местоимениями пишется отдельно. Коля вышел из дома рано, но все же опоздал. Дождей было мало,… Читать дальше »

    leaves перевод и транскрипция, произношение, фразы и предложения

    [liːvz]

    Добавить в закладки Удалить из закладок

    существительное

    1. листва

    Множ. число: leaveses.

    Синонимы: frondage, leafage.

    Предложения

    It leaves every thirty minutes.
    Он отправляется каждые тридцать минут.

    The government’s new economic plan leaves much to be desired.
    Новый правительственный экономический план оставляет желать лучшего.

    He always leaves the window open when he sleeps.
    Он всегда оставляет окно открытым, когда спит.

    The leaves rustle in the wind.
    Листья шелестят на ветру.

    The train leaves at 3:00 p.m.
    Поезд отправляется в три часа дня.

    It leaves a bad aftertaste.
    Он оставляет плохое послевкусие.

    Tom almost never leaves the house.
    Том почти никогда не выходит из дома.

    In the autumn, leaves fall from trees.
    Осенью листья опадают с деревьев.

    In autumn the leaves turn yellow.
    Осенью листья желтеют.

    In autumn, leaves fall from trees.
    Осенью с деревьев опадает листва.

    Tom’s English leaves much to be desired.
    Английский Тома оставляет желать много лучшего.

    He leaves for New York next week.
    Он уезжает в Нью-Йорк на следующей неделе.

    Mary never leaves the house without her hijab.
    Мэри никогда не выходит из дома без хиджаба.

    This dress leaves little to the imagination.
    Это платье оставляет мало простора для воображения.

    The birch leaves have already turned yellow.
    Листья берёзы уже пожелтели.

    He always leaves for work at 8:00 a.m.
    Он всегда отправляется на работу в восемь утра.

    I don’t care whether he leaves or stays.
    Мне все равно, уйдет он или останется.

    Your train leaves from Platform 10.
    Ваш поезд уходит с десятой платформы.

    The leaves fall off the trees in the fall.
    Листья падают с деревьев осенью.

    He always leaves home at seven.
    Он всегда выходит из дома в семь.

    The leaves on trees have turned red.
    Листья на деревьях стали красными.

    The leaves on the trees rustle gentle in the wind.
    Листва на деревьях чуть слышно шелестит на ветру.

    I’d like to make a reservation for the express train that leaves at 6:00 p.m.
    Я бы хотел забронировать место на шестичасовой экспресс.

    The policeman told me that the last bus leaves at ten.
    Полицейский сказал мне, что последний автобус отправляется в десять.

    Leaves were dropping silently to the ground.
    Листья тихо падали на землю.

    The leaves of the trees began to turn red.
    Листья деревьев начали краснеть.

    In autumn, leaves change their color and fall.
    Осенью листья меняют цвет и опадают.

    This result leaves much to be desired.
    Этот результат оставляет желать лучшего.

    The leaves have changed colors.
    Листья изменились в цвете.

    The leaves go brown in fall.
    Осенью листья становятся коричневыми.

    определение, произношение, транскрипция, словоформы, примеры

    сущ.
    - главный орган фотосинтеза и транспирации у высших растений (син.: листва, листва)
    - лист любого письменного или печатного материала (особенно в рукописи или книге) (син.: лист)
    — навесная или съемная плоская секция (как стол или дверь)
    глагол
    - просматривать книгу или другой письменный материал (син.: щелкать, перелистывать, перелистывать, листать пальцем)

    Она листала том

    - переворачивать страницы

    листать книгу
    листать рукопись

    - производить листья растений

    Дополнительные примеры

    Я услышал шелест осенних листьев.

    Осенью деревья сбрасывают листву, а весной снова вырастают новые листья.

    Деревья еще не распустились.

    …должно быть, мы часами перелистывали книги с обоями, прежде чем нашли то, что понравилось нам обоим. ..

    Листья падают.

    Листья шелестят.

    В этом году деревья распустились рано.

    Листья желтели.

    Лист свиньи обычно считается продуктом лучшего сала.

    В ожидании врача Джим пролистал несколько старых журналов.

    Добавьте в салат несколько листьев свежего базилика.

    Лес только распускался.

    Он сунул письмо между листами блокнота.

    Растение, которое ты мне дал, распустилось, как раз тогда, когда я думал, что оно мертво.

    Она пролистала том

    Словоформы

    глагол
    я/ты/мы/они: лист
    он/она/оно: листья
    причастие настоящего времени: листать
    прошедшее время: листать
    причастие прошедшего времени: листать

    существительное
    единственное число: лист
    множественное число: листья

    определение, произношение, транскрипция, словоформы, примеры

    существительное
    - период времени, в течение которого вы отсутствуете на работе или при исполнении служебных обязанностей

    десятидневный отпуск, чтобы навестить свою мать

    - разрешение сделать что-либо

    ей было предоставлено слово

    - акт вежливого ухода ( syn: прощание, прощание, расставание)

    он попрощался

    глагол
    - уйти с места (syn: уйти)

    В какое время отходит ваш поезд?
    Она не уходила до полуночи
    Корабль уходит в полночь

    - уйти и уйти, либо намеренно, либо по небрежности, либо по забывчивости
    - действовать или быть таким, чтобы стать в указанном состоянии
    - оставить без изменений или невозмутимым или воздержаться от взятия (синоним: оставить позади)

    оставить все как есть
    оставить молодого олененка в покое
    оставить цветы, которые вы видите в парке, позади

    - выйти или уйти из выйти)

    выйти из комнаты

    - сделать возможность или предоставить возможность; позволять быть достижимым или заставлять оставаться (син. : позволять, обеспечивать)

    Это не оставляет места для улучшения
    оставлять много времени на путешествие

    - производить в результате или остаток (син.: привести, результат)
    - отказаться от ассоциации или участия в (синоним: отойти)

    Она хочет уйти

    - отдать на попечение или защиту кому-либо (синоним: доверить)

    оставить своего ребенка на попечение медсестры

    - оставить или отдать по завещанию после смерти (син.: завещать, завещать)
    - оставить или оставить в остатке

    19 минус 8 листьев 11

    - быть в живых после смерти (син.: оставить позади)
    - передавать (знания или навыки) (син.: давать, передавать, передавать)

    оставить здесь свое имя и адрес

    - непреднамеренно оставить позади (син.: забыть)

    Дополнительные примеры

    Он взял неоплачиваемый отпуск с работы.

    Солдатам был предоставлен двухмесячный отпуск на каникулы.

    Он взял отпуск на несколько месяцев по уходу за больной матерью.

    Наш профессор в отпуске в этом семестре.

    Она в отпуске из своей юридической фирмы.

    Солдат в отпуске

    Прошу разрешения не согласиться с вами, сэр.

    Он был признан виновным, но получил разрешение на обжалование приговора.

    Она вышла из комнаты без объяснения причин.

    Она покинула свой уютный дом ради суровой жизни в пустыне.

    Рана оставила глубокий шрам.

    Я оставил ключи у бабушки.

    Десять минус пять, получается пять.

    Они оставили поля под паром.

    Я оставил его работать в саду.

    Фразовые глаголы

    оставлять позади — отправить и не брать с собой
    оставить — прийти к концу, остановиться или прекратиться
    пропустить — предотвратить включение, рассмотрение или принятие

    Словоформы

    глагол
    я/вы/мы/они: оставить
    он/она/оно: листья
    причастие настоящего времени: оставить
    прошедшее время: оставить
    причастие прошедшего времени: оставить

    Копаем глубоко в архивах: руководство по транскрипции – каталог

    Настройка

    Программное обеспечение

    Используйте Microsoft Word или совместимую программу. Если вы используете Pages на устройстве Apple, руководство по преобразованию готовой транскрипции можно найти здесь.

    Новая запись

    Создайте новый файл транскрипции для каждого документа.

    Шрифт

    Все транскрипции должны быть в формате Ariel, размер 12pt.

    Имена файлов

    Имя файла изображений, которые мы отправляем, будет номером документа. Поскольку большинство документов, которые мы будем рассматривать, состоят из более чем одной страницы, вполне вероятно, что в конце заголовков изображений будет добавлен дополнительный номер, чтобы мы могли сохранить их отдельно.Например, если WYL150/6013/12 содержит две страницы, файлы изображений будут называться WYL150_6013_12_pt1 и WYL150_6013_12_pt2.

    Ваша транскрипция должна быть сохранена под номером находки и включать все соответствующие изображения. Таким образом, в приведенном выше примере транскрипция будет сохранена как WYL150_6013_12.

    Наконец, добавьте свои инициалы к номеру находки в заголовке, мой пример будет сохранен как WYL150_6013_12_HH

    Время

    Пожалуйста, не торопитесь с записью, так как нет ограничений по времени для завершения работы. Пожалуйста, дайте нам приблизительное представление о том, сколько времени вы тратите на записи каждый раз, когда отправляете нам что-то. Это включает в себя проверку транскрипций других людей. Мы используем это время для написания отчетов по проекту и для отслеживания рабочей нагрузки, которую вы все взяли на себя.

    Формат

    Поскольку эти транскрипции будут включены в наш онлайн-каталог, мы должны отформатировать их таким образом, чтобы они были совместимы с нашим программным обеспечением для каталогизации. К сожалению, наш каталог не может делать все, что может Word.Транскрипция будет отображаться в текстовом поле в каталоге, размеры этого поля не совпадают с размерами страницы в Word. Размер окна также меняется в зависимости от устройства, используемого для его просмотра. Это означает, что в точном воспроизведении макета исходного документа нет необходимости, поскольку он может выглядеть правильно в Word или Pages, но в нашем каталоге он будет выглядеть совершенно иначе.

    Выравнивание

    Все в расшифровке должно быть выровнено по левому краю страницы:

    услышать от вас по возвращении Носителя, и вы

    буду очень обязан Уважаемый старший

    Год

    скромный сервт

    Томас Коллинз

    Кнаресбро

    Четверг утром

    Расстояние

    Не копируйте исходный интервал, если он не влияет на информацию в письме.Кому-то, кто читает вашу транскрипцию, обычно не нужно знать, остался ли пробел в исходном документе:

    Уильям Стоунз из Гулдсборо в графстве Йорк

    Садовники возле Нэрсборо на западе Райдинг в Йоркшире

    Рецепт на салфетку для деревьев

    4 унции жира

    4 унции пчелиного воска

    Отступ

    Не копировать отступы в начале строк:

    Дорогой сэр,

    Я пришел спросить

    вам, чтобы иметь крайность

    Вторые страницы

    Если документ переходит на другую страницу, вам не нужно показывать это в расшифровке. Это не должно иметь значения для контекста или содержания письма. Вы можете просто продолжить транскрипцию. Это также относится к письму на двух страницах, как показано ниже. Это должно быть расшифровано в виде непрерывного блока текста, вам не нужно показывать какие-либо различия между двумя сторонами страницы. Когда вы дойдете до нижней части левой стороны, просто продолжайте писать с правой стороны страницы.

    Новые линии

    Каждый раз, когда это делает первоначальный автор, начинайте с новой строки.Это делается для того, чтобы читатель мог легко следить за транскрипцией и при необходимости находить определенное слово или раздел в исходном документе.

    Новый пункт

    Если первоначальный автор начал новый абзац, пожалуйста, оставьте пробел в две строки, чтобы обозначить это. Это связано с тем, что в нашем каталоге нет такого же интервала, как в Word или Pages, и абзацы располагаются ближе друг к другу. Двойной пробел означает, что начался новый абзац. Разрывы абзацев могут изменить контекст предложения, поскольку они обычно означают смену темы, и поэтому их важно сохранить в транскрипции.

    Конверты

    Так как почтовые расходы в 18 -м -м и 19-м -м вв. взимались по количеству листов, использовали многие люди для папок своих писем и использовали обратную сторону как конверт. Информация, указанная на конверте, может быть полезна в расшифровке, поэтому, где это возможно, мы хотим включить ее. Если вы получите письмо с таким конвертом, это будет отдельное изображение, но его можно расшифровать вместе с основной частью письма. Чтобы показать читателю, что это отдельная часть документа, вы можете использовать примечания в квадратных скобках, чтобы показать, какой бит какой:

    [Реверс]

    Для

    Достопочтенный мистер Ф. Робинсон

    Простолюдин

    Тринити-колледжа

    Кембридж

    Томас

    Бесплатно

    Робинсон

    [Спереди]

    14 ноября 1763

    Дорогой Фриц

    Спешите с тех пор, как я

    приехал в город…

    Таблицы и диаграммы

    В тех случаях, когда использовались таблицы или диаграммы с информацией, вы должны транскрибировать всю информацию по столбцам для каждой строки, используя новую строку для каждой строки. Не добавляйте в расшифровку стенограммы таблицу и не пытайтесь расставлять слова так, чтобы они соответствовали столбцам. Если заголовки каждого столбца важны для контекста, вы можете добавить их в квадратных скобках, где это необходимо, например, 5[Li] 17[s] 6[d]. Однако в случае с деньгами обычно ясно, к чему относятся числа, поскольку они идут тройками.

    Достопочтенный лорд Ирвин

    1741

    7 ноября th To Thirty Two Bushells Malt – 5.17,6

     11 до тридцати двух бушеллов – 5.17.6

    19 До тридцати двух бушеллов – 5.17.6

    27 До тридцати двух бушелл – 5.17.6

    Основы

    Догадки и неизвестные слова

    Для любых слов, которые вы не можете разобрать, вы можете поставить [?] вместо слова. Если вы угадываете слово, вы можете заключить это предположение в квадратные скобки [угадай]. Вам не нужно делать и то, и другое, использование квадратных скобок показывает, что расшифровщик не уверен или что-то добавил. Мы используем [квадратные скобки] вместо (круглые скобки), так как многие документы будут содержать круглые скобки, и нам нужно четко указать, какие биты были добавлены транскрибером, а какие являются оригинальными для документа.

    Кавычки

    Если в документе используются кавычки, пожалуйста, записывайте их одинарными знаками, ‘ ’ , а не двойными “ ” . Это связано с тем, что наше программное обеспечение каталога не может правильно читать двойные кавычки.

    Заглавная буква

    Все заглавные буквы должны быть сохранены как в оригинале. Их бывает трудно заметить, и они часто появляются в странных местах.

    Подчеркивание

    Если слова подчеркнуты, вам не нужно указывать это в транскрипции. Наше программное обеспечение каталога не может отображать подчеркивание и не требуется для транскрипции. Если мы чувствуем, что подчиненный меняет контекст или значение предложения, мы можем добавить примечание, чтобы сказать, что что-то является подчиненным, но по большей части в этом нет необходимости.

    Зачеркнутые слова

    Если слова были зачеркнуты, но все еще разборчивы, поместите их в [квадратные скобки] с удаленным словом. Если было добавлено заменяющее слово, вы должны написать это сразу после:

    Сэр Джозеф перезвонил в пятницу с

    [Голландия – удалено] Ирландия. Мы видели его в субботу

    Верхний индекс

    Верхний индекс относится к небольшим словам или буквам, написанным над основной строкой текста.Поскольку он обычно не добавляет к тексту никакой необходимой информации, вам не нужно показывать, что использовался верхний индекс. Эти слова или буквы могут быть расшифрованы как обычно.

    Злые меры, но думая, что лучше поддержать

    — передача Короны и правительства через

    Орфография и грамматика

    Напишите текст точно так, как он есть на странице. Если слова написаны с ошибками, пропущены буквы или неправильно использованы знаки препинания, не исправляйте их или пытайтесь заполнить пробелы.Следите за автоматическим исправлением правописания Microsoft Word!

    Длинный рывок

    Если первоначальный автор использовал длинное тире, вы должны включить его в транскрипцию. Одного стандартного современного тире достаточно, чтобы показать это, не пытайтесь использовать несколько тире, чтобы воссоздать длину или форму оригинала. Это связано с тем, что цель этих длинных тире не всегда ясна, иногда они используются, чтобы показать, что новый абзац был начат без начала новой строки и тем самым экономит место, иногда просто сложные тире, а иногда кажутся просто росчерками пера.Поскольку мы не можем быть уверены и поэтому не можем принять решение об их релевантности, мы всегда включаем их.

    Замок — лучший дворец, чем Сент-Джеймс и парк Феникс,

    очень хороший номер. – Лорд Таунсенд

    Амперсанды

    Если был использован амперсанд (&), вы можете использовать его в своей расшифровке, но не меняйте и на &. Амперсанды трудно обнаружить, поэтому старайтесь следить за ними:

    и т. д.

    Etc. обычно пишется как &c. на протяжении 18 века и вплоть до 19 . Современное «и т. д.» происходит от латинского «et cetera», что означает «и подобное», поэтому версия 18-го века во многом такая же, за исключением того, что они использовали «&» вместо «et». Его можно записать как и т. д. или, если хотите, сохранить как и т. д.

    Финики

    Вы можете обнаружить, что в некоторых записях в конце даты написано два года, например, «1737/8». До 1752 года календарный год начинался 1 января, но юридический год начинался 25 марта, почти так же, как у нас все еще есть финансовый год.Это означает, что даты с 1 января по 25 марта часто записывались с обоими годами, поскольку оба они были технически верными. В данном случае, например, это было 8 января 1738 года, но юридический год еще не изменился, поэтому по юридическому календарю это было 8 января 1737 года. В транскрипции правильно записать обе цифры, если они в исходной букве, но в каталоге мы будем использовать датировку нового стиля и поставим 1738 год как официальную дату документа.

    Деньги

    Деньги будут обозначаться буквами Li или £, S и d.Это из недесятичной системы, которую помнят многие, но иногда Ли может сбить нас с толку. Li — это сокращение от Libre, обозначающее фунты стерлингов. Отсюда мы получаем наши современные фунты стерлингов. S означает шиллинги, хотя изначально использовалось слово Solidii, а d (почти всегда пишется в нижнем регистре) означает денарии, что означает пенсы. Libre, Solidii и denarii произошли от латинских слов и использовались на протяжении веков. Со временем Li превратилась в £, так что вы можете увидеть и то, и другое в записях, которые мы просматриваем.Все они могут быть расшифрованы как обычные буквы рядом с номером:

    .

    Схватки

    Там, где слова сокращены, пропущенные буквы вставлять не нужно. Просто напишите буквы, которые появляются, даже если это оставляет слово неполным. Если первоначальный автор использовал надстрочный индекс для сокращения, вы можете транскрибировать данные буквы как обычный текст:

    -Общ. Гейдж указан как Ld H. & Ldy G.

    Hond Sir.

    ваш очень скромный Обедт

    Сервт

    Ге. Робертсон

    Это делает транскрипцию, которую вы создаете, точной копией оригинала. Существует версия расшифровки, которая включает в себя заполнение пропущенных букв, но мы заинтересованы в том, чтобы копия этих букв соответствовала оригинальным документам. Это означает, что любой исследователь, читающий вашу работу, сможет понять исходную запись без необходимости ее видеть! При заполнении пропущенных букв также всегда существует риск того, что мы можем выбрать неправильные буквы и изменить значение слова или предложения.

    На более поздних этапах этого процесса, когда транскрипции поступают в каталог, персонал может решить заполнить некоторые из этих сокращений. Это будет сделано только в том случае, если это необходимо для каталога, например, чтобы упростить поиск по ключевым словам, или если мы считаем, что аббревиатура вводит в заблуждение или слишком сложна для понимания начинающим исследователем.

    Заключительные советы

    Время

    Пожалуйста, не торопитесь с этими транскрипциями.У нас нет крайнего срока для возврата чего-либо, и мы хотим, чтобы вы наслаждались процессом. Работая немного медленнее, вы также даете своим глазам больше шансов приспособиться к почерку, и у вас больше шансов заметить мелочи, которые могут помочь с более сложными словами. Перерыв и возвращение к записи позже может действительно помочь!

    Контекст

    После того, как вы закончите расшифровку, прочтите ее про себя пару раз. Это поможет вам понять суть сказанного и понять контекст документа. Это даст вам представление о том, какими могут быть некоторые пропущенные слова, поскольку они будут соответствовать ходу предложения вокруг них, а затем вы сможете вернуться к внимательному рассмотрению их и посмотреть, подходит ли что-нибудь. Вы также с большей вероятностью заметите любые ошибки, поскольку неправильные слова иногда выделяются. Очевидно, вы не хотите менять ничего, в чем вы уверены, но вы можете получить несколько подсказок, которые помогут справиться с любой неопределенностью.

    Наслаждайся!

    Мы очень надеемся, что вам понравится процесс и вы получите удовольствие от чтения этих замечательных документов.Попробуйте повеселиться с транскрипцией, это сложно, но может быть очень приятно!

    Нравится:

    Нравится Загрузка…

    проблем в измерении точности автоматической транскрипции | Джейсон Кинкейд | Descript

    Этот пост продолжает нашу серию из статей об автоматическом распознавании речи, фундаментальной технологии, лежащей в основе автоматической транскрипции Descript . В основной статье этой серии будут проверены показатели точности крупнейших на сегодняшний день поставщиков ASR, таких как Google, Amazon и IBM.Прежде чем опубликовать результаты, мы хотели изучить причины, по которым объявить одного поставщика ASR, который управляет ими всеми, немного сложнее, чем кажется.

    За последние пару лет вы, возможно, видели заголовки, провозглашающие, что компьютеры с улучшенным ИИ достигли паритета (и даже превзошли!) возможности распознавания речи людей. Это заявление одновременно и захватывающее, и, учитывая «творческие» интерпретации голосовых помощников, таких как Siri и Alexa, трудно проглотить.

    Конечно, распознавание речи стало лучше.Но попробуйте использовать свой телефон для записи типичной шумной встречи в гулком конференц-зале, а затем пропустите полученный звук через одну из ведущих систем автоматического распознавания речи. Вы можете получить что-то более похожее на словесный салат, чем протокол встречи.

    Так о чем эти исследователи? Чтобы понять, почему их утверждения на самом деле заслуживают внимания — и связанные с ними предостережения — нам нужно изучить стандартный отраслевой тест точности Word Error Rate .

    Измерение точности транскрипции кажется задачей, которая должна быть достаточно простой: вы подсчитываете, сколько слов система транскрипции восприняла правильно, и сопоставляете это с тем, сколько слов было неверно — и вот… Верно?

    И действительно, именно так это делают эксперты.Они используют причудливые математические формулы и термины, такие как Word Error Rate (WER) и расстояние Левенштейна, но концептуально это довольно интуитивно: неправильные слова, разделенные на количество слов, которые должны быть там. Это лингвистический средний показатель.

    На высоком уровне WER работает следующим образом: сложите количество слов, которые машина ASR обработала неправильно, а именно слова, которые были введены неправильно количество слов, которое должно быть в стенограмме.Полученный процент — это ваш уровень ошибок в словах.

    Теперь, чтобы определить, что механизмы ASR делают правильно, а что нет, нам нужна точная расшифровка для сравнения. Их называют справочными или «наземными расшифровками», и они расшифровываются вручную и проверяются людьми. Каждая эталонная стенограмма затем автоматически выравнивается со своим аналогом, сгенерированным ASR, поэтому тест может определить, какие слова должны быть где. Это важно: если тест не использует оптимальное выравнивание, он может посчитать то, что должно быть одной ошибкой Замена , как пару ошибок Вставка/удаление , завышая WER.

    Вам может быть интересно, как WER справляется со стилистическими различиями. Например, некоторые механизмы ASR транскрибируют числа как слова, а другие используют соответствующие цифры (1, 3, 5). И если движок ASR говорит «собирается», а исходная стенограмма говорит «собирается» — что тогда? Такие случаи рассматриваются с помощью процесса нормализации, который определяет, какие сокращения являются действительными, , что «улица» и «ул. означает одно и то же и т.д.

    Фундаментальная проблема WER заключается в том, что каждое слово приносит одинаковое количество баллов. Будь то имя или прилагательное, «а» или «Антарктида» — все они считаются одинаковыми.

    Конечно, реальность склонна не соглашаться: любой может сказать вам, что не все слова в предложении одинаково важны и что некоторые ошибки имеют большее значение, чем другие. Но поскольку эти факторы зависят от контекста и значения, трудно разработать тест, который можно было бы широко применять без множества предостережений.

    Вот почему вы читаете длинный список предостережений.

    Наряду с игнорированием важности слов, WER также является жестоким судьей: он не дает частичного кредита.Даже если неправильно расшифрованное слово отличается всего на один символ, WER рассматривает его так же, как полную бессмысленную фразу.

    Теперь рассмотрим следующие два предложения:

    • Это вопрос бесплатного персика.
    • Это бесплатно.

    Используя показатель Word Error Rate , эти два предложения получат одинаковую оценку: транскрибировать слово «персик» так же плохо, как и просто опускать это слово. Для человека первое предложение, очевидно, более полезно, но WER это не волнует (конечно, если бы движок ASR догадался о «бесплатной лазанье», никто бы не агитировал за частичный кредит).

    Еще одна проблема с WER — полное игнорирование меток говорящих и пунктуации. Это может быть важно или не важно, в зависимости от вашего варианта использования, но это, очевидно, серьезное упрощение.

    Также стоит подумать о том, что мы вообще подразумеваем под «точностью» в данном контексте. 100% дословная стенограмма, скорее всего, будет включать в себя много слов, которые по сути бессмысленны: «гм», «гм», фальстарты и дубликаты — слова, которые на самом деле могут помешать пониманию прочитанного.Мы можем настроить тест, чтобы учесть некоторые из них, но это хорошее напоминание о том, что WER — это просто прокси для оценки того, как стенограммы будут использоваться в реальном мире.

    Лучше, чем остальные

    Несмотря на эти компромиссы, Word Error Rate является наиболее широко используемым показателем точности транскрипции, и именно его мы используем для нашего тестирования. Несмотря на несовершенство, его распространенность и выносливость в полевых условиях тем не менее свидетельствуют о его полезности.

    Существует также ряд доказательств, показывающих, что WER коррелирует с другими показателями точности, которые сам тест не принимает во внимание, например, Коэффициент ошибок по ключевым словам , который взвешивает каждое слово в зависимости от его вероятной важности (и гораздо больше). сложный для расчета).После проведения эксперимента по сравнению двух показателей исследователи пришли к выводу, что «использование Word Error Rate достаточно, особенно в случаях, когда WER остается ниже 25%».

    Даже критики WER неохотно признают его превосходство. В исследовательской статье спрашивается Действительно ли WER предсказывает производительность? , который в целом довольно критичен по отношению к WER, авторы заявляют следующее:

    «Цель этой статьи не состоит в том, чтобы постулировать лучшую альтернативу WER для оценки качества стенограммы; мы утверждаем, что лучшей альтернативы, вероятно, не существует, если стоящая задача воспринимается как транскрипция речи сама по себе.

    МЫ побеждаем!

    В последние годы исследователи из Baidu, IBM, Microsoft и Google (среди прочих) стремились добиться от своих механизмов распознавания речи все более низкого уровня ошибок в словах — и получили замечательные результаты.

    Вдохновленные достижениями, связанными с нейронными сетями и глубоким обучением, а также огромными наборами данных, собранными этими технологическими гигантами, WER достаточно улучшились, чтобы генерировать заголовки о том, чтобы соответствовать и превосходить человеческую эффективность, основываясь на выводах, что профессиональные транскрипционисты-люди имеют WER около 5.1-5,9% (люди часто ослышались!).

    Напротив, исследователи Microsoft сообщают, что их механизм ASR имеет WER 5,1%; IBM Watson 5,5%. А Google утверждает, что частота ошибок составляет всего 4,9%.

    WER — на основе опубликованных исследовательских работ

    . Загвоздка в том, что большинство этих тестов проводилось с использованием одного и того же набора аудиозаписей, а именно корпуса под названием Switchboard , который состоит из большого количества записанных телефонных разговоров, охватывающих широкий спектр темы. Коммутатор используется в полевых условиях уже много лет и почти повсеместно встречается в современной литературе, так что это разумный выбор.Проводя тестирование на одном и том же аудиокорпусе, исследователи могут сравнивать друг друга с конкурентами. (Исключением является Google, который использует собственный внутренний тестовый корпус, непрозрачный для посторонних).

    Но эта однородность приводит к своего рода туннельному видению: заявления о превосходстве над транскрипционистами-людьми основаны на очень специфическом типе звука. Если кадры, с которыми вы работаете, не связаны с телефонными звонками — тогда какая система лучше? Аудио не является универсальным: в зависимости от того, были ли кадры записаны с помощью телефона или профессионального микрофона, с расстояния двух дюймов или двадцати футов, с акцентами или без, с участием двух человек или двенадцати — существует множество переменных. , и они могут оказать существенное влияние на точность транскрипции.

    Это одна из причин, по которой компания Descript решила провести собственные тесты: мы имеем дело с таким количеством различных типов аудио, что имеет смысл протестировать более широкую выборку и понять, насколько разные поставщики ASR преуспевают в разных вещах.

    Хотите увидеть результаты нашего тестирования? Получите уведомление о нашем следующем посте, подписавшись на Описание на Medium , Twitter или Facebook !

    Спасибо Арло Фариа и Адаму Джанину из Повторная встреча , которые предоставили ценную информацию.

    leaf_1 существительное — определение, изображения, произношение и примечания к использованию

    1. [исчисляемое] плоская зеленая часть растения, растущая из стебля или ветки или корня
      • салат/капуста/дубовые листья
      • мертвые листья осени/осени
      • Листья на деревьях начали менять цвет с зеленого на оранжевый.
      • в листве Немногие деревья еще в листве.
      • Деревья только распускаются.
      Словосочетания Живой мирЖивой мирЖивотные
      • животные спариваются/размножаются/размножаются/кормят (чем-то)
      • рыбы/земноводные плавают/нерестятся (= откладывают яйца)
      • птицы летают/мигрируют/гнездятся /​поют
      • насекомые ползают/​летают/​кусают/​жалят
      • насекомые/​пчелы/​саранча роятся
      • пчелы собирают/​собирают нектар/​пыльцу
      • пауки плетут/​плетут паутину
      • змеи/ ​ящерицы сбрасывают шкуры
      • медведи/​ежи/​лягушки впадают в спячку
      • личинки насекомых растут/​развиваются/​окукливаются
      • яйцо/​цыпленок/​вылупляется личинка
      • привлечь/​найти/​выбрать себе пару
      • производить/выпускать яйца/сперму
      • откладывать/оплодотворять/инкубировать/высиживать яйца
      • обитать в лесу/на рифе/на побережье
      • метить/входить/защищать (а) территорию
      • стебель/охота/захват/поймать/убить добычу
      Растения и грибы
      • деревья/растения растут/цветут/цветут/цветок
      • семя прорастает/прорастает
      • листья/почки/корни/побеги появляются/развиваются/формируются
      • цветочные почки набухают/открываются
      • гриб растет/распространяется/колонизирует что-либо
      • опыляет/​оплодотворяет цветок/растение
      • производят/выпускают/распространяют/рассеивают пыльцу/семена/споры
      • производят/плодоносят
      • развиваются/растут/формируют корни/побеги/листья
      • обеспечивают/снабжают/​ поглощают/извлекают/высвобождают питательные вещества
      • выполняют/усиливают/снижают фотосинтез
      Бактерии и вирусы
      • бактерии/микробы/вирусы растут/распространяются/размножаются
      • бактерии/микробы живут/размножаются в /​на чем-то
      • бактерии/​микробы/​вирусы эволюционируют/​колонизируют что-то/​вызывают заболевание
      • бактерии что-то разрушают/преобразовывают что-то (во что-то)
      • вирус проникает/вторгается во что-то/​тело
      • вирус мутирует/развивается/реплицируется (сам)
      • быть инфицированным/контаминированным/подвергнутым воздействию нового штамма fa вирус/​лекарственно-устойчивые бактерии
      • содержат/​переносят/​содержат бактерии/​вирус
      • убивают/​уничтожают/​устраняют вредные/​смертоносные бактерии
      см. также лавровый лист, лист карри, фиговый лист, кленовый лист, чайный лист Дополнительные примеры
      • Лиственные деревья сбрасывают листву осенью.
      • Листья этого растения имеют длину от 1 до 1½ дюймов.
      • Он сорвал лист базилика и начал его жевать.
      • Весной растение начало выпускать новые листья.
      • Была весна, и на деревьях распускались листья.
      • Пришла весна и начали появляться первые зеленые листья.
      • Хватит пытаться читать чайные листья.
      • Мальчики помогали сгребать листья во дворе.
      • Кукуруза уже созрела и деревья в полном листе.
      • Земля была покрыта опавшими листьями.
      • Листья шелестели на легком ветерке.
      • Лето закончилось, и листья начали сворачиваться.
      • У этого растения красивые пестрые листья.
      • Бросьте чайные листья на клумбу.
      • широколиственные растения
      • сухие листья, развевающиеся на ветру
      • опавшие листья на лесной подстилке

    2. -листные, -листные, -листные

      (в прилагательных) имеющие листья указанного типа или количества
      • четырехлистный клевер
      • широколиственное растение
    3. [исчисляемый] лист бумаги, особенно страница в книге
      • Она осторожно перевернула листы драгоценного тома.
      см. также форзац, вкладной лист, оверлист. дополнительный раздел, который можно добавить в таблицу, чтобы сделать ее больше

      4. Word OriginOld English lēaf германского происхождения; связан с голландской люфом и немецким лаубом.

    Идиомы

    взять лист из/из чьей-то книги

    1. копировать чье-то поведение и делать что-то так же, как они, потому что они успешны
    1. изменить свой образ жизни, чтобы стать лучше, более ответственный человек
    См. leaf в Оксфордском расширенном американском словаре См. leaf в Оксфордском словаре академического английского языка для учащихсяПроверьте произношение: leaf

    5 лучших инструментов автоматической транскрипции

    Благодаря усовершенствованиям автоматизированных технологий за последние 10 лет такие задачи, как расшифровка вручную, кажутся устаревшими и устаревшими.Они не только отнимают много времени и (потенциально) дорогостоящи для вашего бизнеса, но и в значительной степени не нужны. Зачем часами расшифровывать видеоконференцию или встречу, если программное обеспечение для автоматической расшифровки может сделать всю работу за вас за считанные секунды?

    Хотя вам, возможно, потребуется проверить правильность ваших автоматических транскрипций, вы все равно сэкономите много времени и денег, позволив программе автоматически транскрибировать аудиозаписи и/или видео в текст.Однако на рынке существует множество инструментов для автоматической транскрипции, и некоторые из них намного лучше других.

    В сегодняшней публикации мы подробно рассмотрим 5 лучших инструментов автоматической транскрипции, уделив особое внимание их основным предложениям, ценам, а также плюсам и минусам каждой услуги. Но сначала мы рассмотрим основные различия между ручной и автоматической транскрипцией:

    Ручная и автоматическая транскрипция

    Ручная транскрипция

    Плюсы:

    • Меньшее количество ошибок, связанных с лингвистической двусмысленностью
    • Часто сводит на нет необходимость в дополнительных обзорах для точности
    • Ручные расшифровки могут быть отредактированы и отшлифованы по мере их создания

    Минусы:

    • На выполнение полной расшифровки могут уйти часы или даже дни
    • Ручная расшифровка по-прежнему оставляет место для человеческой ошибки гораздо больше времени и усилий, чем автоматическая транскрипция

    Чтобы вы понимали, что входит в инструмент автоматической транскрипции, важно понимать, чем автоматическая транскрипция отличается от ручной транскрипции. Когда вы вручную транскрибируете аудиофайл, видеофайл или даже прямую трансляцию (например, вебинар или выступление), вы просто печатаете каждое слово, которое слышите. В идеале, если есть несколько говорящих, вы должны разграничить говорящих в тексте, гарантируя, что любой, кто читает транскрипцию, может легко следовать за ней.

    Хотя ручная транскрипция в реальном времени менее популярна, по-прежнему очень часто нанимают человека для ручной расшифровки аудиозаписей и видеофайлов. При этом человеку часто приходится возвращаться и слушать определенные части несколько раз, чтобы убедиться, что он правильно понял каждое слово, особенно если есть фоновый шум или несколько говорящих.Вот почему расшифровка 5-минутного видео вручную может занять несколько часов. И само собой разумеется, что чем длиннее видео, тем больше времени потребуется для расшифровки контента вручную.

    Автоматическая транскрипция

    Плюсы:

    • Может транскрибировать часы человеческой речи за минуты или секунды
    • Предлагает живую транскрипцию во время речи, которую в противном случае мог бы сделать только обученный стенографист
    • Затраты намного меньше, чем вручную расшифровка

    Минусы:

    • Обычно требуется проверка человеком для обеспечения 100% точности
    • Возможны ошибки, связанные с лингвистической двусмысленностью
    • Предлагаются различные результаты в зависимости от качества базового программного обеспечения транскрибатор-человек с программным обеспечением, которое может обеспечить транскрипцию в реальном времени или транскрипцию после записи в течение нескольких минут или даже секунд. Технология автоматической транскрипции продвинулась до такой степени, что большинство программ могут предлагать идентификацию нескольких говорящих, идентифицировать слова даже с некачественным звуком и организовывать текст в читаемый документ.

      Однако это не означает, что автоматическая транскрипция всегда идеальна. Как и люди, программное обеспечение для транскрипции тоже может ошибаться, особенно когда речь идет об определенных неясностях, связанных с языком. Сильный акцент, бормотание или необычные разговорные выражения могут помешать некоторым программам обеспечить транскрипцию со 100% точностью.Вот почему часто лучше, чтобы человек просматривал автоматическую транскрипцию, чтобы выявить и исправить любые ошибки.

      Если у вас есть время и деньги, которые вы можете потратить на профессионального расшифровщика-человека, то вам, вероятно, не нужно продолжать. Однако, если вы хотите воспользоваться преимуществом автоматической транскрипции, позволяющей сэкономить время и средства, мы сузили этот список до 5 лучших инструментов автоматической транскрипции на рынке:

      Otter.

      ai

      услуги автоматической транскрипции для физических и юридических лиц.Если вам нужно программное обеспечение, чтобы делать заметки во время лекции, или вы хотите предоставить письменную транскрипцию деловой встречи для своей команды, Otter.ai — один из лучших доступных инструментов транскрипции. Он специально разработан для бесперебойной работы с некоторыми из самых популярных платформ для видеоконференций, включая Zoom, Google Meet, Microsoft Teams и Cisco Webex. Кроме того, вы можете быстро импортировать существующие записанные аудио- или видеофайлы, чтобы программное обеспечение расшифровало их за считанные секунды.

      Основные предложения:

      • Автоматическая транскрипция
      • Заметки в режиме реального времени
      • ключевое слово и сводка
      • 9999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999999

      Цены :

      • Basic — бесплатная версия
      • Pro — 8,33 долл. США в месяц (оплачивается ежегодно) или 12,99 долл. США в месяц (оплачивается ежемесячно)
      • Business — 20 долл. США в месяц (оплачивается ежегодно) или 30 долл. США в месяц (оплачивается ежемесячно) )
      • Enterprise — Индивидуальные цены

      Prov :

      • Обеспечивает высококачественные живые транскрипции и Noteating
      • могут быстро и точно транскрибировать перед существующими файлами
      • предлагает как свободные, так и доступные планы

      долл. :

      • Требуется проверка человеком для 100% точности 9 0702
      • Некоторые функции ограничены платными тарифными планами.
      • В настоящее время предлагает только транскрипцию и субтитры на английском языке. включая автоматическое распознавание речи (ASR) и обработку естественного языка (NLP).В отличие от большинства подобных инструментов, которые уклоняются от обещаний именно того, чего ожидать от вашей транскрипции, Trint может похвастаться «99% точностью» благодаря своим автоматическим услугам. Кроме того, Trint упрощает загрузку файлов самых разных форматов, от MP3 до MOV.

        Основные предложения

        Базовые предложения :

        • Автоматическая транскрипция в до 31 языка
        • Live Transcriptions в до 15 языков
        • Инструмент для редактирования транскринса
        • Импорт файлов
        • Выделение и комментарий
        • Общий доступ к файлам и совместной работе

        • Цены :

          • Начальный уровень — 48 долларов США в месяц (оплачивается ежегодно) или 60 долларов США в месяц (оплачивается ежемесячно)
          • Расширенный — 60 долларов США в месяц (оплачивается ежегодно) или 75 долларов США в месяц (оплачивается ежемесячно)
          • Pro Team — 68 долларов США за в месяц (оплачивается ежегодно) или 85 долларов США в месяц (оплачивается ежемесячно)
          • Предприятие — Индивидуальные цены

          Профессионалы :

          • Предлагает услуги транскрипции на десятках языков
          • Отлично подходит для совместной работы и редактирования звука Может транскрибировать аудио
          • из 8 различных типов файлов

          Минусы :

          • Требуется проверка человеком для 100% точности
          • Бесплатный план недоступен
          • Гораздо дороже, чем большинство других услуг транскрипции

          Happy Scribe

          Happy Scribe — это инструмент для транскрипции и субтитров, который предлагает как автоматические, так и рукотворные (ручные) услуги. Помимо английского языка, Happy Scribe поддерживает службы транскрипции и субтитров на 62 разных языках — гораздо больше, чем большинство других инструментов автоматической транскрипции. Более того, Happy Scribe позволяет легко пользоваться их услугами по мере необходимости, не привязываясь к месячной или годовой подписке.

          Базовые предложения

          Базовые предложения :

          • Автоматические транскрипции в 63 языкам
          • ручные транскрипты на родных колонках
          • Видео-подпись
          • Редактирование транскринса
          • Проект и расходовая аналитика
          • Импорт файлов
          • Обмен файлами

          Цена :

          • Автоматическая — 0 евро.20 (около 0,25 долларов США) за минуту аудио или видео
          • Руководство — 1,70 евро (около 2,08 долларов США) за минуту аудио или видео
          • Предприятие — Индивидуальные цены требуется подписка на срок
          • Можно выбирать между автоматической и ручной транскрипцией
          • Поддерживает в общей сложности 63 языка (включая английский)

          Минусы :

          • Гарантирует только точность до 85% для стандартной автоматической транскрипции или субтитров 02 90 ценовая структура нерентабельна для тех, кому необходимо часто расшифровывать, даже со скидками в зависимости от объема
          • Время выполнения автоматического транскрибирования составляет примерно 30 секунд на каждую минуту аудио или видео, что намного больше, чем у многих других автоматических транскрипций. инструменты

          Sonix

          Sonix — это автоматизированная служба транскрипции, перевода и субтитров.Платформа поддерживает проекты на более чем 40 различных языках. Кроме того, компания обещает молниеносное время выполнения работ и высокую точность. Sonix также предлагает больше функций, чем большинство инструментов автоматической транскрипции, включая пословные метки времени и возможность загружать несколько дорожек и объединять их в одну текстовую транскрипцию.

          Базовые предложения :

          • Автоматические транскрипции на 40+ Языки
          • Автоматизированные субтитры
          • Автоматизированные субтитры
          • Highlight and Comments Tool
          • Импорт файлов
          • Элемент редактирования транскринса
          • Общий доступ к файлам

          Цены :

          • Стандартный — 10 долларов в час
          • Премиум — 5 долларов в час + 16 долларов.50 долларов США в месяц (оплачивается ежегодно) или 22 доллара США в месяц (оплачивается ежемесячно)
          • Предприятие — Индивидуальные цены

          Профессионалы :

          • Услуги расшифровки, перевода и субтитров объединены в один пакет
          • Обе услуги с оплатой по факту Варианты подписки и подписки
          • Множество дополнительных функций для редактирования и обмена файлами

          Минусы :

          • Нет бесплатного плана
          • Структура ценообразования не выгодна для крупных клиентов
          • Оплата по факту План -go не включает настраиваемые словари, автоматические временные метки или многодорожечные загрузки

          Descript

          В отличие от многих других инструментов автоматической транскрипции в этом списке, автоматическая транскрипция — это лишь один из нескольких инструментов, предлагаемых Descript. Descript предлагает инструменты для редактирования видео и аудио, набор для создания подкастов, функции записи экрана и, конечно же, автоматическую транскрипцию. В дополнение к их автоматическим расшифровкам, у Descript есть профессиональные расшифровщики, готовые на случай, если вы предпочитаете, чтобы ваш контент расшифровывался и рецензировался человеком.

          Основные предложения :

          • Автоматическая транскрипция
          • Ручная транскрипция
          • Импорт файлов
          • Элемент редактирования файлов

          • 999999999999999999999999999999902

            Цены :

            • Бесплатный план
            • Creator — 12 долларов США в месяц (оплачивается ежегодно) или 15 долларов США в месяц (оплачивается ежемесячно)
            • Pro — 24 доллара США в месяц (оплачивается ежегодно) или 30 долларов США в месяц (оплачивается ежемесячно)
            • Enterprise — индивидуальные цены

            Pros :

            • Предлагает как бесплатные, так и платные планы
            • Дает вам возможность автоматически удалять слова-заполнители (например, э-э, гм и т. д.)
            • Доступ к различным функциям и услугам в дополнение к автоматической расшифровке

            Минусы :

            • Бесплатный план предлагает всего 3 часа транскрипции, в то время как планы Creator и Pro имеют месячные ограничения в 10 часов и 30 часов , соответственно
            • Ручная транскрипция рассматривается как отдельная услуга и стоит 2 доллара США за минуту аудио или видео
            • Descript обещает только точность 99% для своей ручной транскрипции

            Практический результат

            отличных инструментов автоматической транскрипции, и приведенный выше список представляет собой одни из лучших, которые может предложить рынок.Однако важно учитывать различия между этими услугами. В то время как некоторые из них идеально подходят для людей, которым просто время от времени нужен базовый инструмент для транскрипции, другие лучше подходят для предприятий, которым нужны большие объемы, точные и быстрые транскрипции для обмена внутри и за пределами своих организаций. К счастью, некоторые из этих инструментов транскрипции предлагают бесплатные планы (или временные бесплатные пробные версии), поэтому вы всегда можете проверить, какой из них лучше для вас, прежде чем совершать покупку.

            постукивание

            постукивание

            Нажатие

            В большинстве вариантов североамериканского английского звук t в середине water не совпадает со звуком t в начале top . t в воде выполняется очень быстро и блокировка потока воздуха длится гораздо меньше времени, чем во время t в top . Для t в top кончик языка осторожно приближается к альвеолярному гребню, касается его, остается там на короткое время и снова уходит. Для t в воде кончик языка выбрасывается баллистическим движением и только мимоходом задевает альвеолярный гребень.

            Этот вид очень быстрого t называется метчиком . Символ IPA для этого — [ɾ] — по сути, [r] без засечек в верхнем левом углу.

            Узкая транскрипция некоторых слов с кранами будет:

            вода [ˈwɑɾɹ̩]
            сливочное масло      [ˈbʌɾɹ̩]
            городской [ˈsɪɾi]
            должен [ˈɡɑɾə]

            В североамериканском английском языке кран обычно используется вместо обычного [t], когда он стоит между двумя гласными (включая слоговые [ɹ̩]s), если второй гласный безударный.(В других диалектах английского языка здесь обычно используется обычный [t]. Североамериканцы также иногда используют здесь обычный [t], но обычно только в преувеличенно осторожной, гиперкорректной речи.)

            Большинство говорящих в Северной Америке также будут использовать кран вместо [d] в той же среде:

            лидер [ˈliɾɹ̩]
            кровавый      [ˈblʌɾi]
            код [ˈkoɾə]
            малыш [ˈkɪɾo]

            Если и t , и d произносятся как постукивание в одном и том же окружении, разница между ними может быть потеряна. Например, oil и budder могут произноситься как [ˈbʌɾɹ̩], а last и ladder оба могут произноситься как [ˈlæɾɹ̩].

            Это действительно то, что происходит во многих североамериканских диалектах. В других диалектах такие слова, как , последний и , лестница , до сих пор произносятся по-разному. Один из способов записать разницу — поставить диакритический знак глухоты (маленький кружок) под символом крана.Символ [ɾ] обычно обозначает звонкий звук (например, [d]). С диакритическим знаком [ɾ̥] обозначает глухие звуки (например, [t]).

            Некоторые диалекты

            Другие диалекты

            последний

            [ˈlæɾ̥ɹ̩]

            [ˈlæɾɹ̩]

            лестница

            [ˈlæɾɹ̩]

            [ˈlæɾɹ̩]

            Но вибрация голосовых связок редко является реальной разницей для тех диалектов, которые произносят позже и лестницу по-разному. (Стук — это очень короткий промежуток времени, когда ваши голосовые связки перестают вибрировать, а затем снова начинают вибрировать для следующей гласной.) Но есть ряд других небольших фонетических различий, которые обычно сопутствуют звучанию. Например, если вы обычно произносите cat и cad несколько раз, вы должны заметить, что гласная в cat имеет более высокий тон, чем гласная в cad , и что гласная в cad длиннее. Используя диакритические знаки IPA (акутное ударение для высокого тона, серьезное ударение для низкого тона и клиновидное двоеточие [ː] для длины), мы можем дать более узкую транскрипцию cat и cad как:

            кот [kǽt]
            кад     [kæ̀ːd]

            Отмечая те же различия в высоте тона и длине, что и последний/лестничный контраст в диалектах, которые его составляют, мы можем дать следующие узкие транскрипции:

            Некоторые диалекты

            Другие диалекты

            последний

            [ˈlǽɾ̥ɹ̩]

            [лæ̀ːɾɹ̩]

            лестница

            [лæ̀ːɾɹ̩]

            [лæ̀ːɾɹ̩]

            Краны также могут быть назальными. Назальное постукивание (вместе с полностью назальным предшествующим гласным) является обычной заменой [nt] в более быстрой речи:

             

            медленнее, больше
            осторожная речь

            быстрее, больше
            каузальная речь

            двадцать

            [ˈtwɛnti]

            [ˈtwɛ̃ɾ̃i]

            Торонто

            [təˈɹɑnto]

            [ˈtɹɑ̃ɾ̃ə]

             

            .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *