简介:时尚是什么?时尚是一种格调,一种潮流,一种前卫。打开报刊,“时尚生活”、“时尚男女”、“时尚服饰”等字眼触目可见。从吃的穿的用的,到看的听的想的,时尚产品几乎应有尽有。试想:前几年,哪件产品脱离灰黑的调子?而如今,无论时装,还是随身饰物用品,大至冰箱、彩电、空调,小至微波炉、加温器、吸尘器,莫不“摇身一变”披上彩色外壳,靓丽起来。就连
简介:目的通过对计算机导航-聋儿听觉评估学习系统-儿童汉语语音词表进行识别测试,证实儿童汉语语音词表在“计算机导航-听觉言语评估学习系统”中运用的可行性,通过对不同年龄段儿童言语最大识别得分的标准化研究。使测试结果能够真实表达不同年龄段儿童的听觉言语识别能力。方法在正常幼儿园随机选取90名儿童,其中大班儿童(平均年龄5岁9个月)、中班儿童(平均年龄4岁9个月)、小班儿童(平均年龄3岁10个月)各30名。应用计算机导航-听觉评估学习系统,分别对不同年龄组的儿童进行声母识别、韵母识别测试。结果韵母测试词表在大班、中班、小班正确通过率分别为:99.8%,99.2%,99.3%;声母测试词表在大班、中班、小班正确通过率分别为:99.9%.99.2%、99.3%。声母及韵母单一测试词在不同年龄组的测试通过率均在93%以上。结论所有声母、韵母词表通过标准化测试结果分析,不同年龄组儿童对声母及韵母的总体通过率都在99%以上,均达到标准化测试目标。说明“计算机导航-聋儿听觉评估学习系统”中的语音识别词表图片具有可行性、准确性,能够真实地表达儿童听觉言语识别水平。
简介:摘要目的旨在通过阅读心理和阅读习惯的问卷调查分析当代高中生的阅读心理和阅读习惯。方法随机获取张家口一中高二800名学生关于阅读状况的问卷调查作为本次的研究对象,分别从阅读次数、语境、理解、记忆四个层面的阅读心理和课堂预习、查工具书、课堂发言、朗诵课文几个方面的阅读习惯进行评估分析。结果综合分析显示学生经常次数占28.88%,阅读语境强烈占37.63%,经常理解占33.38%,经常记忆占59.5%,经常课堂预习占27.63,经常查工具书占41.25,经常课堂发言占34.75%,经常朗读课文占47%,明显得出,800高二学生阅读次数相对欠缺,还未形成优秀的阅读习惯和自主学习能力。结论通过800份问卷调查得出,高二年级学生阅读心理不够稳定和成熟,绝大多数的学生仍缺乏自主探究学习的意识,处于被动学习的状态,缺乏良好的阅读兴趣。对于学生如何培养塑造一生中坚不可摧的阅读素养,仍是学生和教师共同努力的目标,促进每一位学生都能成为渊博的文化人士。
简介:目的研究汉语普通话单音节测试材料在福建方言力正常人中的测试效果。方法分别招募18一25岁以客家话、闽南话和福州话为母语的耳科正常人受试者各10名,在lOdBHLSpeech强度下,依次进行22张单音节表的识别率测试,间隔10天至1个月后在完全相同的条件下重复进行第二轮测试。测试结果使用SPSS11.0统计软件进行统计分析,分别采用如下方法:①对三种方言受试者前后两次得分进行配对t检验;②对全部受试者前后得分作线性相关分析;③对三种方言测试结果进行单因素方差分析;④将方言组测试结果分别与北京地区普通话组数据进行单因素方差分析。结果相关分析显示各方言前后两次单音节识别测试得分之间存在较密切的线性相关关系(P〈O.05),福州话组、客家话组及闽南话组相关系数分别为0.63、0.49、0.56。配对t检验表明初测得分与复测得分之间差异具有统计学意义fP〈0.05)。逐表汇总两轮测试得分的差值,统计该差值在各方言组受试者中的标准差为分别为7.9%、7.7%、7.2%,转化成95%置信度下的临界差值(criticaldifference)分别为15.5%、15.1%、14.1%。。三种方言组之间测试结果单因素方差分析结果如下:福州话组与闽南话组之间比较P〈O.01,差异有显著性意义;福州话组与客家话组之间比较P〈O.01,差异有显著性意义;闽南话组与客家话组之间比较P〉O.05,差异无显著性意义。结论汉语普通话单音节测听材料在福建不同方言人群测试结果跟标准普通话组差异具有显著性。客家话和闽南话组测试结果差异无显著性,福州话组与客家话及闽南话组测试结果差异具有显著性。福建方言人群使用该套单音节测听表进行疗效评价研究时,福州话、客家话及闽南话区的识别率提高值至少要在15.5%、15.1%、14.1
简介:摘要目的探讨提取腭裂语音中过高鼻音特征性共振峰参数建立的级联声道模型和小波包变换结合线性预测系数(LPC)2种算法模型,在识别腭裂患者高鼻音中的应用效果。方法选取2015年10月至2018年12月,在四川大学华西口腔医院语音矫治专科就诊的859例腭裂患者,其中男421例,女438例,平均年龄12.1岁。正常语音216例,轻度高鼻音220例,中度高鼻音213例,重度高鼻音210例。按照汉语普通话测试工具收集包括词组、短句的语音样本共62 707份。运用级联声道模型、小波包变换结合LPC的语音信号识别方法提取共振峰参数,采用K近邻分类器,对数据进行分类,判别有无过高鼻音及具体等级。将2种算法模型的分类结果与人工语音评估金标准结果进行对比,运用卡方检验分析其准确性。结果级联声道模型和小波包变换结合LPC提取共振峰参数这2种方法判断高鼻音有无的正确率分别为80.56%(692/859)和89.99%(773/859),对高鼻音等级判断的总正确率为72.29%(621/859)和88.13%(757/859),差异均具有统计学意义(P<0.05)。2种算法对每个高鼻音等级自动判别的正确率均为小波包变换结合LPC优于级联声道模型,且差异具有统计学意义(P<0.05)。2种方法对高鼻音等级类别的识别错误类型中,最严重的错误均为将正常语音判断为轻度高鼻音,小波包变换结合LPC法与级联声道模型分别达到了18.98%(41/216)与14.81%(32/216),但前者的其余错误率均在5%以下,优于后者。结论小波包变换结合LPC的算法与级联声道模型相比,在判断腭裂患者高鼻音有无及等级方面正确率更高,可辅助人工语音师对腭裂患者的语音评估。