导语

摘要： 学生注意力不够集中,耳朵里听不进任何东西,就会导致课堂教学效率低下。初中语文课堂教学可以从导语设计、教师语言、多媒体运用、问题设置等几个方面来集中学生的注意力,激发学生的学习兴趣,让学生主动学习,积极参与,养成良好的学习习惯,进而提高语文课堂教学效率。

摘要： 小学生的基础教育对其日后的成长起着至关重要的作用。语文是学习知识的基础,而导语则是语文课堂的开端。伴随着日益发展的教育改革,教师对于导语的设计也更加需要推陈出新,如何设计、设计怎样的教学导语成为众多教师心中的疑问难点。本文将通过导语设计的类型、形式、特性、方法四个方面对其进行讨论与研究。

摘要： 历史本是一个整体,每一时段都有其不可或缺之地位,但人们总是对历史上比较特殊的阶段给予更多的关注。若说中国历史上的时段,或者王朝,最受关注且众说纷纭的莫过于宋代了。关于其历史地位,宋朝当朝人郑樵(1104—1162)就曾云:"自隋唐而上,官有簿状,家有谱系。官之选举必由于簿状,家之婚姻必由于谱系……自五季以来,取士不问家世,婚姻不问阀阅。"最早指出宋代处于中国历史新时代之地位。明代史学家陈邦瞻(1557—1628)则立于明代后期,反观中国历史,认为自洪荒以来曾有三变.

摘要： 在古诗词教学中,我们要善于积极引导学生剖析其语言,探究其内在的趣味,不断激发学生阅读古诗词的兴趣,引导学生不断汲取古诗词内在的精华,探寻古诗词的底蕴,使我们的初中学生因为古诗词的阅读和欣赏变得灵秀起来。

摘要： 兴趣是最好的老师,只有兴趣,才会引来创新。鉴于此,如何培养技校学生学习语文的兴趣和创新精神,对于提高语文教学质量非常重要。为了唤起孩子们学习的兴趣,培养他们的创新精神,笔者对课堂进行了全新“包装”,大胆改造,让它以崭新的面貌呈现在孩子面前。一、精雕细刻小导语导语在一堂课中所占比例非常小,属细枝末节之流,往往被忽略。好的开端是成功的一半。导语虽小,却居一堂课之首,能否唤起孩子们的兴趣,能否上好这堂课,导语及导入方式也非常关键。所以每次备课我都精心策划这个小细节,以图开门引人入胜。如在教授《景泰蓝的制作》一课时,我这样设置导语及导入方式。

摘要： 所谓课堂导入,是指课堂教学伊始,教师采用简洁形象的语言或创设教学情境拉开课堂的序幕,随之进入课堂教学主体部分的过程。语文特级教师于漪强调课堂导入的重要性,她认为导入是课堂的“第一锤”,只有敲在了学生的心灵上,才能迸发出智慧的火花,语文课才能像粘合剂一般紧紧“粘”住学生,学生学习的积极性才能以势如破竹之势一发不可收拾。魏书生也曾说:“好的导语如磁铁,一下子把学生的注意力聚拢起来,好的导语也是思想的电光火石,能给学生以启迪,催人奋进。”

摘要： 阅读教学过程,是每个学生潜心读书,获得个人体验和独特感受的过程,是学生、老师、文本之间的对话过程,是思想与心灵碰撞和交汇的过程。老师在阅读教学中,应引导学生从多方面、多层次的朗读中去品味感悟语言文字的魅力,去揣摩作者所要表达的情感。这就要求老师通过有效的手段从多方面去提升学生朗读的兴趣。那么如何提高学生朗读的兴趣呢?一、导语激趣好的开头等于成功了一半。老师在每节课前,设计好的导语,可以更好地激发学生读书的兴趣。

摘要： 【教学目标】1.立足整本书,通过比读、拓读,以一带多,培养学生阅读童话的兴趣。2.设计多样活动,引导学生走进童话故事,感受童话人物的美好。3.教授阅读策略,提供阅读支架,使学生能够举一反三。【教学实录】师:今天这节课让我们继续走进第三单元“快乐读书吧”。谁来读读导语?(学生朗读)这段导语中藏着好几个童话故事。经过一段时间的阅读,你们应该猜出来了吧?

摘要： 随着新课改的不断深入,教师的教学方式和学生的学习方式都有了很大的变化。但是当前的小学语文教学中存在效率不高等明显问题,要切实上好一堂语文课需要教师认真研读教材,从学生的实际学情出发着力提高教师备课的有效性,切实提高学生预习的时效性,精心设计导语,巧妙引入新课,并善于创设宽松互动、和谐有趣的高效课堂,多多了解关心学生,用爱感染学生,让学生因为教师而喜欢上这门课,从而提高教学的有效性。

摘要： 随着新课改的不断深入,教师的教学方式和学生的学习方式都有了很大的变化.但是当前的小学语文教学中存在效率不高等明显问题,要切实上好一堂语文课需要教师认真研读教材,从学生的实际学情出发着力提高教师备课的有效性,切实提高学生预习的时效性,精心设计导语,巧妙引入新课,并善于创设宽松互动、和谐有趣的高效课堂,多多了解关心学生,用爱感染学生,让学生因为教师而喜欢上这门课,从而提高教学的有效性.

摘要： 本发明公开了一种基于WaveNet的骨导语音增强波形生成方法。该方法在基于BLSTM模型的骨导语音幅度谱增强基础上，采用WaveNet模型生成高质量语音。首先构建BLSTM模型和WaveNet模型，WaveNet模型中引入了跨采样率的上采样模块，并对两个模型分别进行训练；然后将待增强的低采样率下骨导语音幅度谱送入训练好的BLSTM模型中得到增强的幅度谱，再联合骨导语音相位信息送入训练好的WaveNet模型中，得到增强的高采样率下语音波形。本发明有效利用了骨导语音相位信息并且拥有频谱扩展功能，能够从增强的骨导语音幅度谱以及骨导语音相位信息直接生成增强的高采样率语音波形，显著提升了骨导语音的质量。

摘要： 本申请提供一种引导语推荐方法、装置及电子设备，该方法包括：基于用户当前交互行为对应的交互行为数据，确定第一关键词集合；基于第一关键词集合、第二关键词集合和第三关键词集合，生成引导语候选集合；使用预期价值函数计算所述引导语候选集合中每一条引导语的预期价值；将预期价值高于预设价值阈值的至少一条引导语确定为待推荐引导语。本申请的技术方案可以提高交互过程的转化率，提升用户的点击率和转化率。

摘要： 本发明公开了一种基于图像边界知识迁移的引导语义分割方法包括如下步骤：S1，引导分割模块构建，S2构建约束条件，具体分为三个部分，分别是有限样本的监督、表示一致性约束、以及边界一致性约束；S3，边界知识迁移模块构建，其中主要包括伪三元组判别数据生成、边界对抗学习；通过上述步骤建立的基于图像边界知识迁移的引导语意分割方法，能够仅通过数十张有标签样本以及大量任务无关图像数据，利用图像边界知识，通过指定语义相关图像，利用语义空间特征约束，实现特定种类样本目标的语义分割。

摘要： 本发明涉及人工智能、医疗康复器械领域，为提出端到端骨导语音增强方法，解决骨导语音高频成分缺失，听觉感观不佳及强噪声背景下的通讯等问题，本发明公开了一种空洞因果卷积生成对抗网络端到端骨导语音盲增强方法，该方法以骨导原始音频采样点作为输入数据，纯净气导原始音频作为训练的输出目标，将骨导语音输入训练好的空洞因果卷积生成对抗增强网络，所述空洞因果卷积生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器采用空洞因果卷积，输出增强后的样本；判别器则是输入原始音频数据和生成器生成好的增强后语音样本，利用判别器中的卷积层提取深层次非线性特征，从而进行样本的深层相似性判断。本发明主要应用于骨导语音增强设备的设计制造场合。

摘要： 本发明公开了一种端到端的骨气导语音联合识别方法，首先获取同步的气导和骨传导语音数据构建数据集，输出为对应的文本；再对气导和骨传导语音信号进行数据增强和提取声学特征；然后搭建基于Conformer的端到端深度神经网络模型，由三部分构成，分别为处理气导和骨传导语音的两个分支网络，以及基于多模态Transducer的融合网络；接下来训练神经网络，最终通过训练完成的网络得到对应的识别结果。本发明相比传统的只利用气导语音信号进行语音识别，联合识别的方法可以使得语音识别的错误率显著下降，提升了系统整体的识别性能。

摘要： 本发明涉及一种骨导语音信号修正方法，通过对采集的骨导信号S进行峰值处理得到特征频率ω

摘要： 本发明涉及语音信号处理、深度学习领域，为在消防、特勤、矿山开采、紧急救援等极端强噪音行业中使得骨导设备获得更好的效果，在强噪声背景下取得良好的语音通信质量。为此，本发明采取的技术方案是，基于生成对抗网络的骨传导语音增强方法，对采集到的骨传导、气传导语音进行包括短时傅里叶变换和裁剪的预处理；其次，将预处理得到的语音数据输入构建好的对抗生成网络进行训练；最后，将需要增强的骨导语音输入训练好的所述对抗生成网络的生成器G，得到的输出结果再进行逆短时傅里叶变换重构生成增强的骨传导语音。本发明主要应用于骨导语音信号处理场合。

摘要： 本发明公开了一种基于图像边界知识迁移的引导语义分割方法包括如下步骤：S1，引导分割模块构建，S2构建约束条件，具体分为三个部分，分别是有限样本的监督、表示一致性约束、以及边界一致性约束；S3，边界知识迁移模块构建，其中主要包括伪三元组判别数据生成、边界对抗学习；通过上述步骤建立的基于图像边界知识迁移的引导语意分割方法，能够仅通过数十张有标签样本以及大量任务无关图像数据，利用图像边界知识，通过指定语义相关图像，利用语义空间特征约束，实现特定种类样本目标的语义分割。

摘要： 本发明公开了一种端到端的骨气导语音联合增强方法，首先同步录制气导语音和骨导语音，添加环境噪声后构造数据集；接下来构建端到端的神经网络模型，包括编码器、掩膜估计器和解码器；通过神经网络模型将带噪声的气导语音和骨导语音转化为一个单通道的语音信号；使用训练集和验证集的数据用Adam优化器对端到端的神经网络模型进行训练，直到SI‑SNR的值不再增大时，停止训练，得到最终端到端的神经网络模型。本方法相比传统的只利用气导的语音信号或者单纯骨导语音进行增强，联合增强的语音质量和可懂度都有大幅的提升，同时语音识别的错误率也显著下降。

摘要： 本发明提供一种基于差分运算和联合字典学习的骨导语音增强方法。训练阶段，在室内无噪环境中，用骨导麦克风和气导麦克风组成的双麦克风阵列同步采集训练语音；对骨导语音和气导语音的训练信号做短时傅里叶变换得到时频谱幅度，计算它们的差分时频谱幅度；在时频谱上学习骨导语音时频谱幅度和差分时频谱幅度的联合语音字典。检测阶段，对于骨导语音进行短时傅里叶变换得到时频谱幅度和相位，将幅度在联合语音字典的骨导语音子字典上进行投影，用得到的最优稀疏表示系数与联合语音字典的差分时频谱幅度子字典一起重建差分语音时频谱幅度，用于补偿骨导语音时频谱，最后做短时傅里叶逆变换，得到增强后的骨导语音时域信号。