说话技巧

摘要： 列夫·托尔斯泰有句名言:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸。”那么,一个家庭如何能够长期维持稳定、幸福的状态呢?研究表明,幸福家庭大多具备以下三要素:相互包容健康幸福的家庭应该允许每个成员都有不同的观点和习惯,出现分歧时可以“求同存异”,即便无法达成一致,也要尊重彼此。但在有些家庭中,由于某一方较为强势,或家庭成员都比较固执、互不相让,过度强调家庭的一致性,就会导致吵架、冷战,长此以往每个家庭成员都身心疲惫,家庭关系容易出现裂痕。这类家庭中的成员在沟通时应尽量多表达期待、减少指责;也可以采取一些说话技巧,比如以玩笑的口吻将问题说出,或在较为轻松的气氛下交流;即使最后还是无法统一意见,也要尝试理解和包容。

摘要： 幸福是一种主观感受,并没有统一的标准,但相对而言,一个家庭能够维持稳定、幸福的状态,关键要看以下四点。相互包容健康的家庭应该允许每个成员都有不同的观点、不同的习惯,出现分歧时要允许"和而不同",即便无法达成一致,也会尊重彼此,求同存异。沟通时我们可以尽量多表达期待,少指责;也可以采取一些说话技巧,比如以玩笑的口吻将问题说出,或在较为轻松的气氛下交流;即使最后还是无法统一意见,也要尝试理解和包容。

摘要： 编者按口语交际是语文学科核心素养中的重要组成部分。它不单纯指口语表达,还包含交际内容、说话技巧、交际互动等因素。是小学生应具备的基本能力。但是目前对口语交际教学的实践研究仍然非常稀少,一些口语交际课堂盲目随意、质量不高。因此,本期特约请名师、教研员,以及一线优秀教师,从理论和实践两个层面,对口语交际教学进行了探索。希望对老师们有所启发。

摘要： 暗示是日常交际中的一种说话技巧,指说话人不直接表明态度看法,而是间接地予以启发,进而达到自己的目的。它既具婉约含蓄之美,又有出奇制胜之效,因而颇受人们喜爱。借此言彼巧开解著名作家曹聚仁在学校任教时,一天,看到一个学生坐在操场石凳上长吁短叹,就走过去询问原因。

摘要： 体育课不只是肢体的事.体育在课堂中,学习效率随着学生学习动机的提高而提高的.要提高学生学习动机的核心在于教师在语言上引导.把学生本能的学习动机提高、加强,使学生本能的学习动机转化为更高层的主导学习和"自我"学习,因此,体育教师的课堂语言在课堂中扮演着举足轻重的角色,小学体育课尤为显现.

摘要： 职场社交是一门学问,职场社交中,良好的说话技巧是获取成功的一剂良药。例如,破口而出,往好处想会觉得这个人比较直接,思想单纯,容易相处;但如果往坏处想会觉得这个人不稳重,轻浮,说话没有分量,对此,在职场中说话一定要注意!

摘要： 本文以护士为研究对象，探究了护士的说话技巧，指出好的说话技巧可以使病人感到亲切和适应感，尽快适应医院环境，积极配合治疗，积极面对自身疾病，积极的由生病变成健康。低劣的说话会使病人不信任、不安全感，加重病人对疾病的恐惧心理，甚至产生强烈的抵触情绪而拒绝治疗，严重者可酿成护患纠纷，因此，护士不仅要注重语言的表达类容，而且也要注重语言的表达形式，诸如表情、语言、手势、语调、音量、快慢、声音柔和悦耳，病人就会觉得亲切、温暖、放心，并从中得到安慰和鼓励，也同时减少了很多医疗纠纷。

摘要： 本发明公开一种支持多唤醒词的说话人识别方法，其包括构建用于说话人识别的神经网络模型，并对构建的神经网络模型进行训练；对注册音频，利用训练好的神经网络模型的主干部分提取出其对应的中间表示存储；在获取到实时音频数据时，通过训练好的神经网络模型提取出实时音频数据的中间表示，并将其与注册音频的中间表示进行对比，以确定实时音频的说话人与注册音频是否相同。根据本发明公开的方案不但能够实现支持多唤醒词的说话人识别，而且能够避免针对不同的唤醒词均收集很多训练数据的限制，同时也避免了训练和存储多个模型的弊端，实现多个唤醒词共用一个神经网络模型进行准确的说话人识别，降低了多个特定唤醒词说话人识别系统的实现成本。

摘要： 在说话者识别设备的说话者距离计算部分中，获得在从要被识别的说话者语音中产生的语音特征向量序列的语音特征向量和码本中的代表向量之间的量化距离。基于该量化距离而量化语音特征向量。并且通过使用语音特征向量序列中的高阶语音特征向量组而获得量化失真。在说话者识别设备的识别部分中，基于量化失真执行说话者识别，其中该量化失真例如是多个量化失真的平均值。

摘要： 本申请公开了一种说话者分离模型的训练方法和说话者分离方法及相关装置，其中，说话者分离模型的训练方法包括：获取样本环境的样本数据，且样本数据包括同一时间段采集的样本语音数据和样本环境中若干说话者的样本图像序列；利用说话者分离模型，对样本数据进行处理得到各说话者的语音分离掩码，并对语音分离掩码和样本数据进行处理得到说话者分离结果，其中，说话者分离结果用于确定样本语音数据中的不同时间片段的说话者；利用语音分离掩码和说话者分离结果，调整说话者分离模型的网络参数。上述方案，能够提高说话者分离效果。

摘要： 对说话者的说话中的话题进行解析，提供与话题相应的信息。说话解析装置(1)具备：取得部(111)，其以时间序列的顺序取得说话者的说话数据；控制部(11)，其使用作为确定取得部中取得的说话数据符合各类别的可能性的值的多个第1似然来解析说话数据的内容；和显示处理部(115)，其按照控制部的控制来显示包括与说话数据的类别关联的关联信息在内的显示数据，控制部在每次按照时间序列取得说话数据时使用多个第1似然，从存储与多个类别中的各类别关联的多个关联信息的存储部依次选择使在显示处理部中优先显示的关联信息。

摘要： 将说话者的说话的话题可视化。说话解析装置(1)将第1期间中的说话者的说话的变化可视化，具备：取得部(111)，其以时间序列的顺序取得说话者的说话数据；运算部(112)，其使用作为确定取得部中取得的说话数据符合各类别的可能性的值的多个第1似然，解析说话的变化；和显示处理部(114)，其显示将运算部中得到的说话的变化进行了可视化的可视化数据，运算部将比第1期间短的第2期间中的多个说话数据的第1似然累计并按每个类别求取第2似然，通过显示处理部显示的可视化数据根据不同的多个第2期间中的各类别的第2似然的变化表征说话的变化。

摘要： 本发明提供了一种说话者预测方法、说话者预测装置以及通信系统。能够在当前的说话者正在说话的期间高精度地预测下一个要说话的说话者。说话者预测方法是用于获取多个说话者的语音并记录所述多个说话者的会话历史的说话者预测方法，该说话者预测方法获取语音，确定所获取的所述语音的说话者，基于所述确定的所述说话者和所述会话历史，从所述多个说话者中预测下一个要发声的说话者。

摘要： 本申请涉及人工智能技术，提供了基于说话人辅助信息的特定说话人语音提取方法、装置、设备及介质，先获取待识别音视频数据对应的分帧结果，然后获取所述分帧结果中各帧子音视频数据分别对应的子说话人活跃信息以组成说话人活跃信息，之后基于所述分帧结果中每一帧子音视频数据的对数频谱幅度系数生成对应帧子音视频数据的输入数据，最后将所述输入数据输入至所述说话人分类模型进行分类，所得到目标说话人识别特征再与每一帧子音视频数据的对数频谱幅度系数相乘，得到每一帧子音视频数据对应的目标说话人频谱。实现了在未输入目标说话人语音的前提下，即可从混杂语音中分离得到特定说话人的语音频谱，简化提取过程。

摘要： 本申请公开了一种说话人识别模型训练、说话人识别方法及装置，涉及智能家居技术领域，该说话人识别模型训练方法包括：获取样本语音集；样本语音集包括：多个用户对应的N个样本语音；对各样本语音进行声学特征提取，得到多个用户对应的N个初始样本语音声学特征；通过目标特征提取模型，对N个初始样本语音声学特征进行降维，得到多个用户对应的M个目标样本语音声学特征；M为小于N的且大于或等于2的整数；对M个目标样本语音声学特征进行聚类，获取聚类结果；聚类结果用于表征各目标样本语音声学特征所属用户；根据聚类结果，以及，样本语音集训练预设模型，得到说话人识别模型。本申请提高了说话人识别模型训练的效率。

摘要： 本发明公开了一种说话人分割模型的优化方法及装置，该方法包括：获取第一语音流数据和第二语音流数据，第一语音流数据与第一说话人对应，第二语音流数据与第二说话人对应；基于第一语音流数据，获得目标对比误差函数的第一误差函数项；第一误差函数项为最小化的对象；基于第一语音流数据和第二语音流数据，获得目标对比误差函数的第二误差函数项；第二误差函数项为最大化的对象；基于第一误差函数项和第二误差函数项，获得目标对比误差函数；基于目标对比误差函数，对原说话人分割模型的模型参数进行调整，获得目标说话人分割模型。本发明可以提高说话人分割点准确率。同时，本发明还公开了一种说话人分割方法及装置。

摘要： 本发明涉及至少包括外壳和关闭装置的说话阀。外壳包括插入部件和带有呼吸孔的盖子部件，其中：盖子部件可以布置在插入部件上，关闭装置包括外环、密封装置和至少一个座架，密封装置通过座架设置在外环上，盖子部件形成用于抵靠密封装置的阀座并且呼吸孔可以通过密封装置关闭。