多说

摘要： 《英语课程标准》明确提出基础教育阶段英语课程的总目标是培养学生的综合语言运用能力。综合语言运用能力的形成建立在学生语言技能、语言知识、情感态度、学习策略和文化意识等素养整体发展的基础上,可见综合语言运用能力才是基础教育阶段英语教学的根本目标。而最能反映学生对英语的实际运用能力就是口语表达和写作,英语写作是衡量一个学生英语水平的重要标准之一,是学生综合语言运用能力的体现。然而,如何培养初中生英语的写作能力成了我们探讨的热点,平日训练的一个重点。

摘要： 在音乐欣赏教学中培养学生民族音乐欣赏能力、审美能力具有重要意义,能增强学生民族自豪感,有利于促进学生身心健康.在民族器乐曲欣赏教学中,教师可采取五部曲:多"听"——知音乐内涵;多"想"——展音乐翅膀;多"说"——抒音乐真谛;多"唱"——悟音乐情感;多"动"——仿乐器奏法.

摘要： 在小学低年级数学课堂教学中,通过激发兴趣,引导学生"愿说";多种形式,鼓励学生"多说";导之以法,培养学生"会说",一步步培养学生的语言表达能力,让学生更好地参与课堂活动,在数学上得到更好的发展.

摘要： 在小学低年级数学课堂教学中,通过激发兴趣,引导学生“愿说”;多种形式,鼓励学生“多说”;导之以法,培养学生“会说”,一步步培养学生的语言表达能力,让学生更好地参与课堂活动,在数学上得到更好的发展。

摘要： 通过激发兴趣、规范引导、合作交流等方法让学生在自主探索、合作交流的氛围中,解除困惑,更清楚地明确自己的思想,并和同学进行交流,使学生从“想说”到“多说”、“会说”,从而达到促进思维发展的目的。

摘要： 问得多讲得多作业多,读得少看得少说得少写得少,这"三多四少"是目前许多农村小学语文教学实践中普遍存在的七大弊端,它对体现学生的主体地位,培养学生的创新精神,提高学生的整体素质都起着极大的阻碍作用.要想切实落实素质教育,全面提高学生的能力,就必须变"三多四少"为"三少四多",即少讲少问少作业,多读多看多说多写,而且要教给学生具体的方法.本文就这"三少四多"及其方法谈谈笔者在教学实践中的认识和做法.

摘要： 在初中语文教学中,只有做到多读、多说、多写,才能更好地将学生的主体作用发挥出来.因而本文正是基于这一视角,从多读、多说、多写三个方面,就新课程背景下的初中语文教学策略进行了探讨.

摘要： 口语交际是通过人与人之间的口语交往来相互传递信息的,小学阶段的“口语交际”主要是培养学生的口语表达能力,为学生今后步入社会顺利地进行学习、生活、工作、与人交往做好准备。

摘要： 一种轻量级多说话人语音合成系统及电子设备，该系统包括：文本特征提取和规整模块、说话人特征提取模块、特征融合模块和语音生成模块。文本特征提取和规整模块用于采用轻量级编码器将待处理的文本信息进行编码和特征提取，并采用轻量级时长预测网络对轻量级编码器输出的文本深层特征对应的每个词或音素进行时长预测，以及用于进行长度规整处理，以得到与目标梅尔频谱长度相等的规整的文本特征。说话人特征提取模块用于生成能够表征目标说话人的特征。特征融合模块用于将目标说话人的特征与规整的文本特征进行融合。语音生成模块用于将融合后的特征进行深层特征提取、维度映射、残差整合以及生成语音。该系统支持多说话人语音合成且合成速度快。

摘要： 本发明实施例提供一种用于多说话人的语音识别模型的训练方法。该方法包括：将训练数据中的多说话人的单通道混合语音特征输入至语音识别模型，获得多个说话人的高维特征序列表示；基于上下文嵌入提取器，确定多说话人的单通道混合语音特征中每个说话人的上下文嵌入表示，组成上下文混合嵌入序列表示，将上下文混合嵌入序列表示分别与多个说话人的高维特征序列表示拼接，确定每个说话人的拼接高维特征序列表示；基于注意力机制的解码器对每个说话人的拼接高维特征序列表示进行解码输出每个说话人的预测说话文本。本发明实施例还提供一种用于多说话人的语音识别模型的训练系统。本发明推进鸡尾酒会场景下的语音识别问题的解决，提高语音识别效果。

摘要： 本发明公开了一种多说话人、多语言的语音合成方法，包括提取语音声学特征；将不同语言的文本处理为统一的表征方式，并将音频和文本对齐，获取时长信息；构建说话人空间和语言空间，生成说话人id和语言id，提取说话人向量和语言向量加入到初始语音合成模型，采用对齐后的文本、时长信息和语音声学特征对初始语音合成模型进行训练，得到语音合成模型；对待合成文本处理后生成说话人id和语言id；将说话人id、文本以及语言id，输入到语音合成模型，输出语音声学特征并转换为音频。还公开了一种系统。本发明实现了对说话人的特征以及语言特征的“解纠缠”，并且只需要变换id就可以实现说话人或语言的转换。

摘要： 本发明提供了一种基于声纹特征与生成对抗学习的多说话人语音分离方法，用以解决现有技术中语音分离不够准确和纯净的问题。所述多说话人语音分离方法，对目标说话人、其他无关说话人、噪声的音频数据混合得到初始混合训练语料，对目标说话人的纯净训练语料和初始化生成器的分离结果提取声纹特征，完成对判别器的训练；判别器参数固化后，再完成生成器的训练；参数固化的生成器通过生成对抗学习从待分离语音中分离出目标说话人语音。本发明利用了生成对抗学习能生成与目标相似的样本，通过生成对抗网络不断逼近输出分布，减小了多说话人干扰环境中语音数据和真实目标说话人训练数据的分布差异，实现目标说话人音频的跟踪识别。

摘要： 一种时域单通道多说话人语音识别方法，输入是混合语音信号的原始波形采样，先通过一维卷积网络提取特征，然后送入分离网络进行语音分离；分离后的输出分别送入两个全连接层，输出两个声学状态分布向量；随后采用强制对齐方法，从已有的目标语音标注中获得相应的标注信息，通过交叉打分和阈值选择的方式计算两种排序下较小的一个声学建模单元概率分布误差作为神经网络反向传播的误差，构建含有时域单通道多说话人语音识别模型，利用该模型即可实现多说话人语音识别，本发明还提供了一种通过阈值设置来减少1/4～1/2误差计算量的打分算法以加速交叉打分过程。在测试时，将神经网络两个输出的概率向量对数值送入语音识别解码器，即可获得两个人的识别文本。

摘要： 本发明公开了一种支持多说话人风格、语言切换且韵律可控的语音合成装置，属于语音合成领域。包括：文本获取单元和文本预处理单元，其用于获取不同的文本数据并进行预处理；语言切换单元，其用于存储并展示不同语言类型的训练数据对应的说话人标签，并且自动识别待合成文本的语言类型；风格切换单元，其用于根据语言类型指定语音合成风格；说话人切换单元，其用于指定说话人；编码‑解码单元，其用于获得预测梅尔频谱；训练单元，其用于对编码‑解码单元进行训练；语音合成单元，其用于根据生成预测梅尔频谱，并转化为声音信号进行语音播放。本发明能够在产生韵律变化更加丰富的语音的同时可以对说话人和说话人风格的进行分别控制。

摘要： 本发明涉及一种多说话人语音人声分离方法、终端设备及存储介质，该方法中包括：S1：采集不同说话人的语音，提取不同说话人的语音叠加生成混合音频，将用于组成混合音频的单人音频作为模型训练的标签音频，将所有混合音频和其对应的标签音频共同组成训练集；S2：构建人声分离模型，用于将输入的混合音频分离为不同说话人对应的单人音频，通过训练集对人声分离模型进行训练，使得模型输出的分离后音频与用于组成输入的混合音频的单人音频的差值最小；S3：通过训练后的人声分离模型对包含多个说话人的音频进行分离。本发明可以实现分离重叠部分的多个说话人语音,并且模型只有一个,不需要单独训练声纹提取模型和语音聚类模型。

摘要： 本发明提出了一种基于概率生成和非自回归模型的多说话人语音合成方法，包括：S1、说话人个性化编码器和概率生成编码器接收目标梅尔频谱并分别提取说话人个性化向量和概率生成向量；S2、基于深度网络的编码器对拼接融合的输入向量进行编码得到音素级深层特征；S3、音素时长预测器接收拼接融合的融合特征并预测音素时长序列；S4、长度规整网络接收音素时长序列并对融合特征进行扩展，得到帧级特征；S5、基于深度网络的解码器接收帧级特征并映射为预测梅尔频谱，后处理网络补充预测梅尔频谱的残差信息；S6、声码器将补充了残差信息的预测梅尔频谱映射为声音波形，得到合成语音。本发明能够提高多说话人语音合成系统的泛化性和合成语音的相似性。

摘要： 本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种卷积增强外部注意力的多说话人时域语音分离方法。方法包括：S1.通过编码器将多说话人混合语音，进行卷积运算，转换为其潜在特征表示；通过基于卷积增强外部注意力模块的分离器学习得到语音掩码；语音掩码与编码器输出的潜在特征表示相乘，再通过解码器的反卷积运算重建波形得到分离后的语音。本发明能够满足语音分离较小模型、高时效性的需求，并且以其序列建模的优势来达到更好的分离效果；增强了外部注意力机制学习到更多的特征和相关性，且保持了其分离速度快的优势；在双路结构中的应用可以较好地平衡时效性、模型大小和分离效果。

摘要： 本发明公开一种基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成方法，利用基于稠密连接时延神经网络的多说话人中文语音合成网络中说话人编码器模块从参考语音频谱中提取说话人嵌入，说话人编码器模块结构简单且参数量小，提取的说话人嵌入融合了多层次信息，因此可与多说话人中文语音合成网络中的其他模块一起优化，在简化训练流程的同时能够提取更适用于语音合成任务的说话人嵌入。其次将多说话人中文语音合成网络中文本编码器模块的输出作为键和值，说话人编码器模块的输出作为查询，输入到编码器的放缩点积注意力机制中生成条件文本表示作为解码器的输入，使说话人嵌入能够有效控制合成语音中的风格，提高合成语音的自然度和相似度。