说话课

摘要： 我很长时间没有听说话课和口语交际课了,谈这个问题是很勉强的。但是从日常生活中发现,一些大学生、一些演艺圈内的人,在与人交谈时,甚至在主持节目时,往往出现语病或语言不连贯的毛病。例如很多人在谈话时,特别爱用“然后”这个词,一句话一个“然后”,难道就没有其他的连接词吗?

摘要： 教师的童心,就是以儿童的眼光看儿童,以儿童的心灵去感知儿童的内心世界。童心能够唤醒教师的爱心,能够滋润学生的心灵、开启学生的智慧、拭去学生心灵的尘埃。镜头一:这是一堂二年级的说话课。老师问:"你长大了想干什么,理想是什么?"学生有的说要当警察,有的说要当科学家,有的说要当老师,还有的说要当解放军……老师都高兴地表扬了他们。

摘要： 叶圣陶先生指出,在语言文字的训练"听、说、读、写"四个字中间,要数"说"字最基本,"说"的功夫差不多了,"听""读""写"三项就容易了。虽有幼儿园的教育,但对于说话,特别是看图说话,许多一年级小学生还是感觉无从下手。如何上好说话课,让学生会看图说话,我谈谈自己的一些看法。一、要让学生敢开口,有内容地说话在幼儿园,老师为了便于管理.

摘要： 激发小学生说话兴趣是提升习作水平非常重要的一个环节。兴趣可以使学生产生探求知识的强烈愿望。善于抓住生活中的材料，把枯燥无味的说话课变为生动有趣的语文课。游戏化的学习方式深受小学生喜爱，如演课本剧，拔河运动，春游或秋游活动等。这种让学生在活动中获得感受或体验后再上说活课，不但能提高学生的说活兴趣，活跃她们的思维，增强她们的表达欲望，也能使那些说话有困难的学生有话可说，有事可说。

摘要： 作文教学中包括说话课教学,同是语文教学的一个组成部分,当前语文教学重视读和写,忽视听和说,致使学生的口语表达得不到应有的训练.为适应当前素质教育的自主探究学习,我们要上好每一节说话课,说话教学其目的是培养和提高学生的口头表达能力和听说能力,而听说能力只有通过科学的训练才能有效的得到提高,需要坚持以训练为主线,注意培养能力,兴趣是入门的向导.如果学生对说话课产生了浓厚的兴趣,他们的被动学习就会变成主动学习,学生的听说读写素质就会不断、很快提高.

摘要： 今天的说话课上，大姐姐老师问小朋友，长大了想做什么。苏苏第一个站起来，他大声说：“我长大了要做黑猫警（jǐng）长。”

摘要： 语言和文字的表达都是重要的交际工具,自古以来尤其证明生活中不能缺少说话形式的人际交流,否则将会给人类生存带来极大的不便,时至现代社会也不能撼动它的重要地位.所以,作为语文教师,都要帮助学生加强语言说话和文字写作两个方面的修炼.

摘要： 小学低年级的说话课重点是加强词句训练，指导学生说完整话，写完整句子，使学生的说话能力和写话能力互相促进，协调发展。小学生的识记具有明显的年龄色彩：思维以具体形象为主；兴趣持续时间短；识记内容不完整，甚至是只言片语。如何让小学生把只言片语变成有一定内容、一定顺序并且连贯的话呢？

摘要： 最恐怖的形象 为了表示尊重传统、维护传统和保持传统，独眼校长决定要在妖怪小学增开两门课一“说话课”和“化学课”。别看这两门课的名字好像很平常，那不只是为响应“做一个新世纪文明小妖怪”的潮流所做出的举措，实际上“说话课”是要教小妖吲门如何念咒语，“化学课”则是要教小妖怪们如何调制变身药水。

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。