加强语气

摘要： 一、too much;much too;too many1.too much意为"太多",其中心词是much,修饰不可数名词或单独使用。如:Don’t ear too much meat.It’s bad for your health.不要吃太多的肉,这对你的健康有害。2.much too意为"太",其中心词是too,修饰形容词或副词,以加强语气。

摘要： 道歉可以说是日常生活中使用得最为频繁的语句之一了。道歉不仅要地道,还要符合说话的场合。这就需要我们了解一下英语中不同的道歉方式。一、在打扰某人以询问某事的时候,比较口语化的说法是Excuse me,而I beg your pardon则是比较正式的说法。例如:1.excuse me Excuse me, do you know what time it is?不好意思,你知道现在几点吗?另外,可以用please来加强语气。

摘要： 用疑问的句式表达确定的意思,也叫激问、反诘、诘问等。反问可以加强语气,增强感情色彩,发人深省,增强文章的气势、说服力和感染力。

摘要： 在表达同意他人的意见的时候,除了用"You are right"和"That’s right",还可以怎样表达呢?一起来学习一下吧。You are so right.你真是太正确了。在这个句子中so用来加强语气。例如:—Go on! You are so right this time. I should congratulate you.—Yes, you are so right.——接着来,这次你对了!我要向你祝贺。

摘要： 多年前,我在教育杂志上看过一则故事:某小学语文老师布置学生用成语“一干二净”造句,要求联系实际,并加强语气。小强如此写道:每天晚饭后,爸爸总是出去搓麻将,把口袋里的钱输得一干二净;妈妈老是在外跳舞,先把身上装饰得一干二净;我在家里看电视,把做作业的事忘记得一干二净。这个故事也许有点夸张,但反映出家庭教育存在的种种问题。

摘要： 在交际过程中，为了使自己的思想能被对方充分的理解，必须加强语气，突出重要的内容，增加对比效果与感情色彩，这时就会用到强调。高中阶段主要学习的强调形式就是强调句了。

摘要： 人们有时为了突出句子的某些成分以加强语气、增强情感色彩或强调对比。常采用强调结构。在单项填空、语法填空和短文改错中都会涉及对强调结构的考查。

摘要： 英语表达中经常使用强调句对特定语境下的部分内容进行突出. 常用强调句主要有以下几种形式:do、does或did+动词原形;It is/was+被强调部分(宾语、状语或主语)+that/who(当强调主语且主语指人时)+其他部分;使用倒装句加强语气;用反身代词加强语气;使用wh-ever结构.

摘要： very是口语和书面语中使用频率非常高的一个副词，意为“非常，很，完全，十分，极”等，起加强语气的作用。受汉语思维定势的影响，不少英语学习者动辄就用very来表示这一含义，而历年高考命题者也往往利用考生对very用法的误解设置陷阱。例如：

摘要： 本申请实施例公开了一种应用在深度学习语音合成算法中的，将中英混合及语气标签化的数据标注方法及装置，所述方法包括：从数据源中抓取训练文本，所述训练文本涵盖有中英文字符；为所抓取的所述训练文本添加情感标签，记录发音人根据情感标签标注后的训练文本的朗读音频文件，作为训练用音频文件；核检训练用音频文件与对应的训练文本的情感标签是否一致，不一致的部分对音频文件进行修订；将训练文本映射为文本向量，将文本向量及发音人的朗读音频文件，提交给神经网络的深度学习引擎进行训练，通过深度学习训练，学习中文、英文、情感标签的各种组合搭配下的文本的发音特点。

摘要： 本发明提出了一种基于wav2vec的语气词插入的语音交互方法及系统，属于人工智能、语音识别技术领域。该方法中，训练中文语音环境下的wav2vec预训练模型；获取用户通话音频并标注语气词插入位置，作为音频语料；将音频语料进行切割，对每一个切割后的语音块设置插入标签或者不插入标签，将每一个带有标签的语音块作为一个样本，构成训练样本集；构建由wav2vec预训练模型和分类器组成的音频分类模型并进行训练，利用训练好的音频分类模型判断在人机语音交互过程中是否需要插入语气词，稳定性高，避免了随机插入的突兀性，无需依赖专业人员设计复杂的规则，准确性高。

摘要： 一种联合语气词特征的视音频驱动人脸动画方法及系统，通过提取语音特征构建出语音特征矩阵，利用语气词增强训练网络的多层卷积操作对特征矩阵进行采样并映射到低维空间的中间变量；对输入的语音转换成文字，从文字内容中识别出语气词并构建one‑hot向量，与中间变量拼接后得到包含语气词特征的中间变量；再通过语气词增强训练网络进行卷积后映射为当前帧的表情AU参数，用于与视频追踪、语音预测算法生成的AU参数拟合后作为人脸模型的驱动参数，实现表情增强。本发明通过输入用户面部的视频内容和用户发声的音频内容，就可以联合驱动虚拟场景中的三维Avatar模型，在实时驱动的基础上，使整体和局部的面部动画都得到较为逼真和生动的表现效果。

摘要： 本发明公开了一种语气识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。其中方法包括：获取样本文本；获取针对样本文本的多个录音数据，其中，多个录音数据是通过使用多种类别语气朗读样本文本而得到的语音；提取多个录音数据中的语气特征，并确定语气特征对应的语气类别；根据样本文本、多个录音数据中的语气特征和对应的语气类别，建立语气识别模型。该方法可以使得每个样本文本被标注各种类别语气特征和对应的语气类别，以便在线上应用中，在对用户输入的语音数据进行语音识别的同时，还可以通过预先建立的语气识别模型对该语音数据进行语气识别，实现了针对语音数据中各种类别语气的识别，提高了语音识别效果。

摘要： 本发明公开了一种融合文本语气的中文文本特征提取方法，实现从变长文本中获取融合语气特征、句法特征和语义特征的文本特征表示。首先构建文本词集和语气词集，将文本词集和语气词集转换成词嵌入形式，得到对应的向量模型；其次，依据文本词嵌入表示的时间步长维度和特征维度筛选文本特征，并将语气特征融入到选取的文本特征的时间步长维度上，获得准确表示语义的文本特征表示。本发明充分利用语气词对文本语义的贡献，将语气特征、句法特征和语义特征融合到文本特征表示之中，且该文本特征表示具有低维和连续的特点，不仅可以更好地表示文本语义，也能更有效地支持文本分析、语言翻译、关系抽取等自然语言处理任务。

摘要： 本发明公开一种基于语义语气加权的倒排索引优化算法，本发明涉及文档情报处理技术领域，解决现有技术由于仅使用特定词词频索引而存在倒排索引精确度低和索引难度大的技术问题，以及解决现有技术由于关键词序列和语义加权词库存在重复而造成的语义加权无效或无法对倒排索引实现实质改变等技术问题。本发明主要结合文档语义语气特征，构建了全新的加权词频定义式，实现了倒排文档按照加权词频排序，不仅仅表现了关键词在文档中的词频密度，还反映了关键词的表意强烈程度，更能帮助搜索用户优先找到期望的文档。

摘要： 本发明提出了一种基于wav2vec的语气词插入的语音交互方法及系统，属于人工智能、语音识别技术领域。该方法中，训练中文语音环境下的wav2vec预训练模型；获取用户通话音频并标注语气词插入位置，作为音频语料；将音频语料进行切割，对每一个切割后的语音块设置插入标签或者不插入标签，将每一个带有标签的语音块作为一个样本，构成训练样本集；构建由wav2vec预训练模型和分类器组成的音频分类模型并进行训练，利用训练好的音频分类模型判断在人机语音交互过程中是否需要插入语气词，稳定性高，避免了随机插入的突兀性，无需依赖专业人员设计复杂的规则，准确性高。

摘要： 本公开的实施例涉及分析文本数据的语气。本发明的各方面公开了一种用于检测社交媒体应用程序的用户的文本输入并得出用户的个性特性洞察的方法。该方法包括一个或多个处理器，其标识对于交互式的基于互联网的应用的文本数据条目。该方法还包括确定文本数据条目的语气。该方法还包括标识与文本数据条目相对应的发布账户。该方法还包括基于与发布账户相关联的文本数据条目来生成与发布账户相对应的个性简档。该方法还包括基于文本数据条目的语义特征来确定文本数据条目的上下文。该方法还包括对与发布账户相对应的个性简档进行分类。该方法还包括执行限定的动作，该限定的动作防止发布账户与交互式的基于互联网的应用之间的参与。

摘要： 本发明公开了一种基于语气识别的智能语音互动方法和装置，通过所述语音交互系统建立与第一用户的语音连接；获得所述第一用户的第一语音内容信息；获得所述第一用户的第一语气信息；根据所述第一语音内容信息，获得第一输入信息；根据所述第一语气信息，获得第二输入信息；将所述第一输入信息和所述第二输入信息通过神经网络模型获得所述第一用户的态度信息；获得第二语音内容信息，根据所述第一用户的态度信息，获得第二语气信息，根据所述第二语音内容信息和所述第二语气信息，获得第一自动应答语音信息。解决了现有技术中存在电话机器人不能根据用户的语气来调整应答内容和应答语气，导致沟通过于机器化，沟通效果差的技术问题。

摘要： 一种联合语气词特征的视音频驱动人脸动画方法及系统，通过提取语音特征构建出语音特征矩阵，利用语气词增强训练网络的多层卷积操作对特征矩阵进行采样并映射到低维空间的中间变量；对输入的语音转换成文字，从文字内容中识别出语气词并构建one‑hot向量，与中间变量拼接后得到包含语气词特征的中间变量；再通过语气词增强训练网络进行卷积后映射为当前帧的表情AU参数，用于与视频追踪、语音预测算法生成的AU参数拟合后作为人脸模型的驱动参数，实现表情增强。本发明通过输入用户面部的视频内容和用户发声的音频内容，就可以联合驱动虚拟场景中的三维Avatar模型，在实时驱动的基础上，使整体和局部的面部动画都得到较为逼真和生动的表现效果。