Фонетический разбор слов. 4 класс. | Презентация к уроку по русскому языку (4 класс) на тему:

Слайд 1

4 класс. Урок 6. Фонетический разбор слов. Подготовила Михайлова Надежда Юрьевна.

Слайд 2

Цели: повторить порядок фонетического разбора слов; познакомить с понятием транскрипция; роль транскрипции. Технологии: проблемного диалога; продуктивного чтения; здоровьесберегающие; оценивания.

Слайд 3

Повторение. Что изучает графика? Что изучает фонетика?

Слайд 4

Прочитайте название темы урока. Фонетический разбор слов.

Слайд 5

Какие предположения о содержании урока, о последовательности работы вы можете высказать?

Слайд 6

Роль транскрипции в языке. Представьте, что вам дано задание подготовить сообщение на тему «Роль транскрипции в языке». Составим план.

Слайд 7

1.Что такое транскрипция? 2. Когда без транскрипции не обойтись? 3. Что помогает заметить транскрипция?

Слайд 8

Ответить на эти вопросы нам помогут упражнения № 16 и № 17, стр.16.

Слайд 9

Повторение порядка фонетического разбора. Работа по учебнику стр. 17. Прочитайте порядок разбора, рассмотрите образец записи. Что нового вы увидели?

Слайд 10

Вспомните позиции, когда буквы я, е, ё, ю обозначают два звука.

Слайд 11

Почему в слове огород равное количество букв и звуков?

Слайд 12

Ответы на вопросы стр. 16.

Слайд 13

Упражнения в фонетическом разборе слов. Выполните фонетический разбор выделенных слов. Назовите знакомые орфограммы. Какой цифрой в учебнике обозначено это задание?

Слайд 14

Плыли по небу тучки. Тучек – четыре штучки…

Слайд 15

Если мальчик любит труд , тычет в книжку пальчик, про такого пишут тут: он хороший мальчик.

Слайд 17

Итог урока : Что помогает заметить в слове транскрипция? Расскажите о порядке фонетического разбора слова.

Слайд 18

Рефлексия. Оцените свою работу на уроке. Что получилось? Что вызвало затруднение? Оцените работу одноклассников.

Слайд 19

Домашнее задание. № 18, стр. 18. Спасибо за работу!

упражнения на фонетический разбор от skills4u

Для тех, кому нужно срочно повторить фонетический разбор или устранить пробелы в знании фонетики, мы разработали на базе образовательной платформы Skills4u уникальный интерактивный тренажер по фонетике русского языка. Он анализирует ответы на вопросы и предлагает задания с учетом уровня вашей подготовки. Более того, если вы будете следовать нашим рекомендациям и выполнять упражнения с определенной частотой, вы приобретете бесценный учебный навык и сможете успешно пройти тест по теме «Фонетика».

Наш фонетический тренажер предназначен для учеников 5 класса средней школы, но может быть использован и для подготовки старшеклассников к контрольным или экзаменам. Именно в 5-ом классе изучаются фонетика и орфоэпия, правила переноса и графические изображения звуков. Выбирайте тему, которая вызывает у вас наибольшие затруднения, и начинайте выполнять тесты по русскому языку, фонетика.

Входной тест по фонетике можно пройти бесплатно. Это займет не более 5-10 минут. При этом вам не потребуется ничего писать, только выбрать верный ответ из двух или трех вариантов, предложенных на экране. Система учитывает количество верных ответов и реагирует на ошибки. В этом случае загорается красный свет, а верный ответ подсвечивается зеленым. Это очень удобно, так как экономит время и избавляет от необходимости искать информацию в учебниках и справочниках.

Кроме того, в ходе тестирования можно выполнить упражнения на фонетический разбор, который часто включают в итоговые экзамены. По итогам тестирования формируется рейтинг ученика, а также даются рекомендации по дальнейшему продолжения занятий. Для того чтобы сформировать учебный навык и всегда отвечать правильно, необходимо повторно пройти тест на фонетический разбор через час, а затем выполнять его ежедневно в течение последующих 4 дней. Наш опыт показывает, что этого достаточно для закрепления материала.

Для того чтобы получить свободный доступ к тренажеру и выполнять фонетические упражнения в удобное время, необходимо зарегистрироваться и внести оплату. Мы предлагаем оформить доступ на месяц, полугодие или целый учебный год, чтобы иметь возможность заниматься по мере необходимости. Если же вам необходимо быстро подготовиться к контрольной работе, пройдите тест «Фонетика и графика», чтобы оценить уровень владения материалом.

Уникальный тренажер учитывает ваши ошибки и предлагает новые задания именно на ту тему, которая вызывает наибольшие затруднения. С таким индивидуальным подходом вы быстро подготовитесь и с легкостью сдадите экзамен или напишете контрольную работу. Занятия не будут утомительными – достаточно всего 5-10 минут в день, чтобы добиться успеха. У вас все получится!

Повторение по теме Фонетика

1. А как вы понимаете такие пословицы:

Кто знает АЗ да БУКИ, тому и книги в руки.

Аз да буки – начало науки.

Без букв и грамматики не учатся математике.

2. Предлагает прочитать текст на стр. 147.

3. Выполнение и распределение заданий.(1,2- у доски)

ЗОбъяснить написание слов, определить части речи, назвать фонетические процессы в словах)

Уб…жал, (на)лев…, брош…ра, барабан..щик , моло…ьба, д…лина, гиган…ский, под…езд, доро…ка.

 Записать фонетическую запись слов: юг, цель, боец, объём, мяч, съезд ( устно определить роль букв е, ё, ю, я).

3.Индивидуальные карточки ( 6 человек)- дать характеристику звукам

1.[ц, з, ч, о, н, ф, л, а.

4. Задание №4 Записать предложение, сделать синтаксический разбор, объяснить орфограммы.

Большая луна освещала сад, дорожки и деревья.

5. Задание. Лингвистическая задача.

Найдите в предложении слова, правописание которых зависит от фонетических условий. Приведите свои примеры с найденными орфограммами

1. Оглушение: сад, дорожки.

2. Чередование звуков: освещала, дорожки.

Почему иногда в словах количество букв и звуков не совпадает?

3. Фонетический разбор слова- деревья.

7.Индивидуальное задание (расставить в словах ударение), вставить пропущенные орфограммы.

8. Индивидуальное задание. ( правильно произнести слова)

( П…ртфель, д…суг, ворота, алфавит, пр…дмет, километр, м…газин, документ, квартал, сантиметр, звонишь, столяр, творог, звонит)

9.Взаимопроверка заданий у доски. Аргументация ответов и оценок.

Проверка карточек.

Распределить слова в два столбика, где буквы е,ё, ю, яобозначают два звука и один:

Ёлка, сено, подъём, каюта, люк, мятный, день, ясный, пёстрый, листья

-Что вы, ребята, можете сказать об ударении в словах?

-Важно ли знать , на какой слог падает ударение в слове? А что может произойти?

( Белки- белки, атлас-атлас, кружки- кружки, мука-мука).

Ученик зачитывает слова, расставив ударение.

( П…ртфель, досуг, ворота, алфавит, пр…дмет, километр, м…газин, документ, квартал, сантиметр, звонишь, столяр, расположить, творог, звонит)

Орфоэпическая разминка.

-Ребята, а что изучает «орфоэпия»?

-Орфоэпия изучает правильное произношение слов.

На листочке напечатаны слова. Правильно их произнести ( 1 ученик)

Если мы согласны – хлопок, нет — тихонько потопали ногами.

Фонетика, партер, шоссе, модель, музей, что, чтобы, конечно, скучный, пустячный, скворечник, яичница, ателье, кашне, свитер, теннис, орфоэпия, деталь.

Чтобы не ошибиться в произношении, в какой словарик мы можем посмотреть?

А в нашем конспекте? ( Произноси правильно)

Д/з повторить слова в конспекте «Произноси правильно»

На выбор: 1.Составить вопросы по нашей теме (6-7)

2.Упр № 316

Тренажёр ( презентация- задания по теме : Фонетика) -13 вопросов

Рефлексия.

Какое задание было интересным?

Что нового вы узнали?

Чему научился?

Что было трудно?

Что же мы сегодня повторили?

Что вам понравилось на уроке?

Надеюсь, вы убедились, как важно знать законы фонетики и графики, чтобы правильно говорить и писать. А теперь соберитесь, хорошенько подумайте и выполните тест.

Тест по теме: «Фонетика» ( 10-9 б- «5», 8-6 б- «4», 5 -3б )

Доп.задание. упр-316.Внимательно прочитать, найти интересную и полезную информацию, выяснить, сколько лет нашей азбуке будет в 2013 году? ( юбилейная дата).

Выставление оценок. Молодцы! Спасибо за урок!

Тест по теме «Фонетика» Вариант 1 (5класс)

1.Фонетика – раздел науки о языке, изучающий

а) нормы правильного произношения звуков и ударения в словах;

б) способы обозначения звуков на письме;

в) звуки речи;

г) правописание гласных и согласных.

2. Сколько мягких согласных звуков в пословице? Хлеб-соль ешь, а правду режь.

а) три

б) четыре

в) пять

г) шесть

3. В каком слове звуков больше, чем букв?

а) льют

б) лёд

в) яма

г) люлька

4. В каком слове есть звонкий согласный звук?

а) кот

б)цепь

в) стоят

г) точка

5. В каком слове буква ё обозначает два звука?

а) пёс

б) пёрышко

в) ёлка

г) поросёнок

6. Определите, сколько букв и звуков в слове съёмка:

а) 6 букв, 6 звуков

б) 6 букв, 5 звуков

в) 6 букв, 4 звука

г) 5 букв, 5 звуков

7. Укажите, какие буквы названы верно:

а) м- мэ

б) ш- ша

в) р-эр

г) х-хэ

8.Укажи слова, где верно произношение звуков:

а) конечно [шн]

б) яичница- [чн]

в) модель- [дэ]

г) теннис[ тэ]

Повторение изученного. Фонетика — ВВЕДЕНИЕ. ПОВТОРЕНИЕ ИЗУЧЕННОГО В 5-7 КЛАССАХ

Цель урока: обобщить и систематизировать знания учеников по фонетике, восстановить и закрепить умение правильно выполнят, фонетический разбор.

Методические приемы: выразительное чтение, работа со схемой, отработка приемов лингвистического разбора, беседа по вопросам, словарная работа, лингвистические занимательные задачи.

Ход урока

I. Проверка домашнего задания

1. Чтение сочинений-миниатюр (2-З человека).

2. Прочитать выразительно фрагменты стихотворений упр. 6.

3. Выполнить фонетический разбор слов: 1 вариант — поздняя, грустную; 2 вариант — сжаты, солнце. (2 человека делают разбор у доски.)

II. Повторение темы «Фонетика»

1. Повторение теории.

— Что изучает фонетика?

— Как соотносятся звуки и буквы? (Буквы — это графическое изображение звуков, так же как цифры — графическое изображение чисел.)

— Бывают ли буквы твердыми и мягкими, глухими и звонкими? (По твердости-мягкости и по глухости-звонкости соотносятся звуки, а не буквы.)

2. Работа со схемой.

Задание: выполните упр. 7: начертите в тетради схему звуков русского языка, приведите примеры.

3. Беседа по вопросам.

— Все ли звуки русского языка попали в таблицу? (Нет, звуков в языке великое множество. Мы рассматриваем лишь основные звуки, несущие общие черты. Их варианты зависят от ударения, от позиции в слове, не говоря уже об индивидуальных различиях речи: тембре, высоте звука и т. п.)

— Сколько букв в русском алфавите? (33.)

— Каковы функции Ь и Ъ?

— В чем заключается особое положение букв Е, Ё, Ю, Я?

4. Практические задания.

Устно выполним упр. 8, 9, 10 и 11 (можно по вариантам, выборочно). Упр. 9 в сильных классах выполняем на слух: учебники закрыты, учитель читает словосочетания, ученики поднимают левую руку, если в слове Ъ, правую — если в слове Ь. В упр. 10— письменно сделать фонетический разбор.

III. Словарная работа

Выписать слова в рамках: ровесник, сверстник, реванш. Записать по одному словосочетанию с ними.

Примечание. Можно обратиться к истории этих слов. Лучше, если ученики сами найдут ответ в словарях (этимологическом, иностранных слов), попытаются дать свои версии, подберут примеры. Если времени на уроке не хватает, можно дать это задание на дом.

Ровесник — ровный, одинаковый, родившийся в одно время с кем-либо. Древний суффикс -ес- встречается в словах небесный, чудеса, словесник. Сверстник — «сверстанный» в одно время с кем-либо. Однокоренные слова — верстать, верстак. Слово реванш — заимствованное, от фр. revanche — отплата, возмездие; первое значение — «отплата за поражение в войне, в игре», второе — «повторная борьба, игра с целью взять верх над победителем предыдущего соперничества» (матч-реванш).

IV. Занимательная лингвистика

Решим несколько фонетических задач:

1. Какими звуками отличаются слова кот и код? (Никакими, это омофоны — одинаково звучащие слова.) Попробуйте составить предложение с обоими словами.

(Например:

Мой пушистый и умный кот

Знает даже на двери код,

Одного лишь не знает кот,

Что несет генетический код.)

2. Какие слова получатся, если прочитать наоборот: ель, ноль, лов, код, краб? (Лей, лён, фол, ток, парк.)

Домашнее задание

1. Повторить раздел «Морфемика и словообразование».

2. Упр. 12 (устно, фонетический разбор — письменно), 13 (письменно).

Фонетика и орфография. Фонетический разбор слова

Подборка по базе: Зырянова Теоретическая фонетика (1).docx, ЛПР №2 Разбор принципиально-электрической схемы холодильной каме, WS Разбор задания Бумажная фабрика.docx, Техкарта на разборку деревянных двухскатных стропил с центрально, Основы ГО и ЧС, разбор задач, примеры, часть 1.docx, Дист обучение Тематика экз Фонетика….docx, РЯ Морфемный разбор.docx, 15 неделя Фонетика и лексикология..docx, Образец синтаксического разбора.docx, Дипломная Фонетика.docx Фонетика и орфография. Фонетический разбор слова. Фонетика. Фонетический разбор Цель Повторить: различение буквы и звука; сильная и слабая позиция звука; ударные и безударные звуки; звонкие и глухие, твердые и мягкие звуки; парные и непарные согласные; 2. Фонетический разбор слов. Подберите синонимы и антонимы к словам: Исчезал – Растаяли – Добросовестно – Рассеивался Появлялся Исчезали Появлялись Недобросовестно Усердно Сделайте словообразовательный разбор слова. Восточнославянский – Приведите примеры слов, образованных так же. Восточные славяне Западнославянский, южнославянский, древнерусский Повторение изученного Чем отличается буква от звука? Когда в слове оказывается звуков больше, чем букв? Когда в слове оказывается звуков меньше, чем букв? В каком положении гласные звуки произносятся отчетливо? Какие звуки всегда бывают мягкими? Твердыми? (ч), (щ), (й) (ж), (ш), (ц) Повторение изученного Как на письме может обозначаться мягкость согласных? Когда происходит оглушение согласных? Когда происходит озвончение глухих согласных? Когда после шипящих пишется Ё, а когда О? Ь, е, ё, ю, я, и Поход, вывоз; походка, вывезти Косьба, молотьба Поэтическая пятиминутка Есть, словно елки, хвойные слова, Есть строгие, как дуб темно-зеленый, Осины боязливая листва И широко раскинутые клены. Рождаются в скупом строю стиха Шершавость вяза, гнущиеся лозы, Наивная и щедрая ольха, Летучий шелк смеющейся березы. Вс.Рождественский Выпишите по одному слову: в котором звуков больше, чем букв; в котором все согласные твердые; в котором встречается гласный И. 1 вариант – из первого четверостишия 2 вариант – из второго четверостишия Тестовые задания 1. В каком слове звуков больше, чем букв? Окрестность Весть Объект твоя Тестовые задания 2. В каком слове звуков меньше, чем букв? Заявка Появись Степь Грязный Тестовые задания 3. В каком слове все согласные мягкие? Шелести Печка Цель Чаща Тестовые задания 4. В каком слове есть гласный звук А ? Моряк Газета Граница Зареветь Тестовые задания 5. В каком слове есть согласный звук С ? Сети Мороз Косьба Проси Тестовые задания 6. В каком ряду в обоих словах пропущена одна и та же буква? Отч…т, еж…нок Варе…ки, карто…ка В…ётся, под…ёмный И…чезнуть, …бить Тестовые задания 7. Из данного предложения выпишите слово (слова), в котором (которых) все согласные звуки звонкие. Вешний день целый год кормит.

Разбор фонологического цикла: время активации в дорсальном речевом потоке определяет точность воспроизведения речи

Введение

Вербальное воспроизведение услышанных речевых последовательностей требует координации перцептивной, кратковременной памяти и двигательных систем речи. Нарушение вербального воспроизведения речевых последовательностей наблюдается при различных афазиях, при заикании и нейропсихических расстройствах, таких как шизофрения (Barch, 2005; Baldo and Dronkers, 2006), но нейронные субстраты этих дисфункций остаются малоизученными.Хотя значительные данные подтверждают наше понимание отдельных компонентов воспроизведения речи, их динамическая интеграция на уровне крупномасштабных нейронных цепей остается неуловимой. Восприятие речи, включающее спектро-временной анализ и последующее сопоставление звуков речи с сохраненными сублексическими (то есть слоговыми) репрезентациями, происходит в двусторонней верхней височной извилине (STG) и верхней височной борозде (STS). Эти сенсорные представления отображаются на артикуляционных аналогах в области Брока/вентральной премоторной коре (PMv), предположительно посредством сенсомоторной трансформации в функциональной области, известной как сильвиева-теменно-височная область (Spt) в левой задней плоскости височной кости (PTp)/надмаргинальной извилине. (SMG) вдоль пути, известного как «дорсальный поток» (Hickok and Poeppel, 2007; Saur et al., 2008). Дорсальный поток также занимает видное место в современных моделях вербальной рабочей памяти, которые постулируют существование двух буферов для представления звуков речи между восприятием и воспроизведением — перцептивного буфера и моторного буфера — и идентифицируют процесс артикуляционной репетиции, действующий между двумя этими буферами. для поддержания памяти (Monsell, 1987; Vallar, 2006; Jacquemot et al., 2007; Baddeley, 2010). ФМРТ и исследования поражений предполагают, что область, расположенная в левой нижней теменной доле (IPL)/задняя STG, является наиболее вероятным местом для перцептивного фонологического буфера, а область Брока/PMv является наиболее вероятным местом для двигательного буфера для производства (Bohland and Guenther). , 2006; Jacquemot et al., 2007; Папуци и др., 2009 г.; Раушекер и Скотт, 2009 г.; Хикок и др., 2011). Как только вербальный ответ инициирован, мозг сопоставляет артикуляционное представление, поддерживаемое в области Брока / PMv, с эффекторами через первичную моторную кору.

Наше понимание взаимодействий между, казалось бы, отдельными нейронными процессами, которые составляют воспроизведение слышимой речи, пострадало от неспособности непрерывно реконструировать корковую активность посредством восприятия речи, поддержания и реакции с высоким временным и пространственным разрешением.В частности, степень, в которой определенные функции, такие как входная и выходная буферизация или формирование перцептивных и двигательных образов, диссоциируют между областями и во времени, остается нерешенной. Мы использовали миллисекундное временное разрешение и покрытие всей коры головного мозга магнитоэнцефалографией (МЭГ) в сочетании с субсантиметровым пространственным разрешением, обеспечиваемым недавними улучшениями в алгоритмах локализации источника, для изучения флуктуаций мощности нейронных колебаний во время задачи воспроизведения последовательности слогов переменной длины. (Далал и др., 2008). Мы предположили, что кодирование слогов и подготовка речи приведут к спектральным изменениям, согласующимся с известными сенсорными и двигательными колебательными процессами, такими как уменьшение мощности β в сочетании с более очаговым повышением мощности гамма-излучения (HγP), локализованным в сети контроля моторики речи (Fukuda и др., 2010). В частности, мы предсказали, что колебания HγP в Spt и области Брока/PMv будут демонстрировать наибольший эффект слоговой нагрузки и будут коррелировать с поведенческими характеристиками при повторении речи, что согласуется с их ролью в качестве фонологических и артикуляционных буферов в сети управления речевой моторикой.

Результаты

Поведенческие реакции

Точность и время реакции испытуемых менялись в зависимости от сложности задания. Испытуемые справились значительно лучше с двухсложными, чем с четырехсложными словами ( p < 0,0001) (рис. 1 B ). Испытуемые правильно повторяли двухсложный образец в среднем в 91% случаев (73 ± 1,5 попытки из 80), а четырехсложный образец правильно в среднем 63% времени (50 ± 4,4 попытки из 80). Время реакции оценивали как среднее время между сигналом движения и началом голоса для каждого испытуемого, используя только правильные испытания.Время реакции на двухсложное повторение (0,64 ± 0,03 с) было значительно меньше, чем на четырехсложное повторение (0,83 ± 0,05 с) (

p < 0,001) (рис. 1 C ).

Рис. 1. Экспериментальная схема

и поведенческие результаты. A , Оцифрованные модели образца слогового стимула и вокальной реакции субъекта. B , Субъекты правильно ответили в среднем на 73 ± 2 из 80 двухсложных ответов (91%; 2 SYL) и 50 ± 6 из 80 четырехсложных ответов (63%; 4 SYL), а также показатели точности существенно различались между двумя условиями ( p < 0.05). C , Средние латентные периоды ответа для двух- и четырехсложных условий значительно различались ( p <0,05), при 640 ± 50 и 830 ± 60 мс, соответственно.

Нейронная активность

Сначала мы реконструировали колебательную нейронную активность во время стимульного и предответного периодов, рассчитав средние значения по отношению к предстимульной базовой линии для двух- и четырехсложных проб вместе. Впоследствии мы сравнили двух- и четырехсложные пробы во время стимула, сигнала пери-го и до ответа, выявив различную активность во времени и частоте, связанную с повышенной когнитивной нагрузкой.Все окна пикового времени для статистически значимых основных эффектов и контрастов в наших результатах показаны на рисунках. Наконец, мы описываем колебательные изменения, которые коррелируют с выполнением задач у субъектов, подтверждая, что колебания спектральной мощности представляют поведенчески значимые когнитивные процессы. Для всех визуализаций пиковые активации скорректированы p < 0,05. Пиковые значения активации для значимых активаций (скорректированные p <0,05) для всех областей, моментов времени и условий вместе с их соответствующими значениями t и нескорректированными значениями p перечислены в таблицах 1⇓⇓⇓⇓–6.

Колебательные колебания мощности при кодировании слогов

Ранние слуховые реакции коры на предъявление слога, проявляющиеся во временном и пространственном расширении низкочастотной (θ/α) мощности, увеличиваются с двух сторон, достигая максимума через 37,5 мс после начала звука в левой задней STS (STSp) и через 112,5 мс в правой супрамаргинальной gyrus (SMG) (рис. 2; табл. 1). Сопровождая ранний отклик слухового вызванного поля, HγP увеличивался по сравнению с левым PMv с 37,5 мс, а мощность Lγ (LγP) уменьшалась по сравнению с левой медиальной STG (STGm), достигая пика при 67.5 мс. После этих ранних ответов мощность α / θ оставалась значительно повышенной над левой STG до 250 мс и над правой STG до 375 мс, а затем снова достигла пика над правой задней STG (STGp) / PTp на 837,5 мс во время второго слога. Мощность β уменьшалась на двусторонней основе в височных и лобных областях, достигая максимума при 262,5 мс в левой дорсальной премоторной коре (PMd) и левой передней STG (STGa), правой нижней височной доле (ITL) и нижней лобной извилине (IFG) через 262,5 мс, и снова в PMd на 862,5 мс и правой средней центральной борозде (CSm) на 837.5 мс. LγP снижался в левой медиальной премоторной коре (PMm), достигая максимума через 487,5 мс и снова через 862,5 мс, а также в правой постцентральной извилине (PsCG) через 200–1225 мс и PMd через 837,5 мс. HγP увеличивался над правой верхней теменной долей (SPL) на 162,5 мс, левой CSm на 212,5 мс, правой средней поясной извилиной (MCngt) на 337,5 мс, правой дополнительной двигательной областью (SMA) на 462,5 мс и левой PMm на 962,5 мс.

Рис. 2. Колебательные модуляции

при кодировании слогов. Все пары визуализация мозга/спектрограмма следуют шаблону, подробно описанному в примере в верхнем левом углу.Каждая визуализация мозга изображает статистически значимые активации для одного момента времени в определенной полосе частот, обозначенной звездочкой на прилагаемой спектрограмме. Спектрограмма, в свою очередь, отображает изменение мощности во времени в разных частотных диапазонах для пикового вокселя при рендеринге мозга, обозначенного белой линией. Время 0 отмечает начало первого слога, который заканчивается примерно через 470 мс. Второй слог начинается на ~520 мс и заканчивается на ~990 мс. Мощность θ/α достигает пика в билатеральных слуховых областях рано, затем β и LγP снижаются в билатеральных слуховых и премоторных областях, а HγP увеличивается в левой премоторной коре.Подробнее см. Результаты и Таблицу 1.

Таблица 1.

Активации при кодировании слогов: фаза кодирования

Колебательные колебания мощности, предшествующие произнесению речи

Анализ нейронной активности, привязанной ко времени, но происходящей до начала голоса (время 0), выявил сеть, обслуживающую независимые от времени реакции процессы (рис. 3; таблица 2), в которых преобладают изменения мощности в β- и Hγ-диапазонах. В начале фазы перед ответом мощность θ / α уменьшалась над левой PMv, достигая пика на уровне 862.5 мс. В левом полушарии мощность β уменьшалась в моторной и премоторной коре, достигая пика в левой PMv при -637,5 мс (относительно начала голоса), в opercularis pars (POs) при -462,5 мс и снова в PMm при -212,5 мс. HγP увеличился в пре-SMA/SMA при -812,5 мс, в треугольной части (PTr) при -687,5 мс, PO при -537,5 и -263 мс и в вентральной центральной борозде (CSv) при -212,5 мс. Справа мощность β уменьшилась в медиальной STS (STSm) при -462,5 мс и CSv при -187,5 мс, а HγP увеличилась по сравнению с PMm при -212,5 мс.

Рисунок 3.

Колебательные модуляции при слоговой подготовке речи. Расположение рисунка соответствует рисунку 2. Время 0 отмечает начало голоса. Мощность β снизилась, а HγP увеличилась по сравнению с PTr и SMA в начале периода до ответа, за которым последовал HγP в PO, и по мере приближения к началу голоса билатеральная мощность β снизилась, а HγP увеличилась в PM. Подробнее см. Результаты и Таблицу 2.

Таблица 2.

Активации во время предварительного ответа

Флуктуации мощности колебаний, кодирующие нагрузку на память слогов во время кодирования стимула

Чтобы проанализировать влияние слоговой нагрузки во время кодирования, мы сравнили мощность колебаний во время второго набора слогов с первым набором слогов (рис.4; Таблица 3). Чтобы полностью изучить эффект когнитивной нагрузки, мы разделили полосу частот 4–13 Гц на θ (4–8 Гц) и α (8–13 Гц) отдельно. Время указано относительно начала контраста третьего/первого слога (0 мс) и простирается до конца контраста четвертого/второго слога (1000 мс). Начало звука для четвертого/второго слогов происходит примерно через 520 мс. В левом полушарии, по сравнению с началом контраста третьего/первого слога, мощность θ уменьшалась по сравнению с STGp, достигая максимума при 37,5 мс, и PMv при 387.5 мс. Мощность α достигала отрицательного пика в STGm через 37,5 мс, дорсолатеральной префронтальной коре (DLPFC) через 537,5 мс и PTp через 712,5 мс. Мощность β уменьшилась по сравнению с SMG/PTp на 787,5 мс. HγP увеличился над медиальной нижней височной извилиной (ITGm) на 187,5 мс, PMd на 237,5 мс, PMd на 487,5 мс, DLPFC на 537,5 мс и IPL/PTp на 637,5 мс. Этот окончательный эффект нагрузки HγP во время четвертого слога, дугообразный от IPL к STG, отражает увеличение и возвращение к относительно плоской базовой линии на протяжении первых трех слогов.В правом полушарии устойчивые эффекты наблюдались только в полосах β и Lγ. Мощность β уменьшилась на PMm на 37,5 мс, на TTG (поперечная височная извилина) на 612,5 мс и SPL на 787,5 мс. LγP уменьшился по сравнению с PTp на 487,5 мс.

Рисунок 4.

Эффекты увеличения слоговой нагрузки во время кодирования: контраст мощности колебаний между вторым и первым набором слогов в четырехсложных испытаниях. Расположение рисунка соответствует рисунку 2. Время 0 отмечает начало третьего/первого слога; начало четвертого/второго слога происходит примерно через 520 мс.Мощность низких частот (θ, α и β) ослаблялась от первого до третьего слога и от второго до четвертого слога на двусторонней основе в слуховой и премоторной областях. HγP увеличивался в премоторной и префронтальной областях от второго до четвертого слога. Для получения дополнительной информации см. Результаты и Таблицу 3.

Таблица 3.

Кодирование эффектов загрузки слога

Колебательные колебания мощности загрузки памяти кодирующего слога при подготовке ответа

Чтобы проанализировать эффект когнитивной нагрузки слога в фазе ответа, мы сравнили период в 900 мс до голосового ответа между четырех- и двухсложными испытаниями, время которых было привязано к началу голоса (рис.5; Таблица 4). Мы не обнаружили каких-либо существенных различий мощности θ, а мощность α значимо различалась только в один момент времени, -387,5 мс (относительно начала голоса) в левой ДЛПФК, в которой она была больше в четырехсложном состоянии, а мощность Lγ различалась. только при -812,5 мс в промежуточной лобной извилине (ImFG). Мощность β и Hγ показала множество различий. В левом полушарии мощность β уменьшалась по сравнению с левым PTr при -867,5 мс, SMA при -812,5 мс и CSm при -512,5 мс; HγP увеличился в PTr, островковой коре и SMA при -637.5 мс, PMd при -612,5 мс и PO при -212,5 мс. В правом полушарии мощность β уменьшилась при IPL при -537,5 мс, HγP увеличилась при SMA при -787,5 мс, ITL при -712 и -487,5 мс, PTp при -487,5 мс и язычной извилине (LngG) при -512,5 мс. .

Рисунок 5.

Эффект повышенной слоговой нагрузки во время подготовки речи: контраст мощности колебаний между четырехсложными и двухсложными пробами. Расположение рисунка соответствует рисунку 2. Время 0 отмечает начало голоса. Контраст мощности β снизился, а контраст HγP увеличился по сравнению с SMA и PTr в начале периода до ответа и POs / PMv в конце периода до ответа.Для получения дополнительной информации см. Результаты и Таблицу 4.

Таблица 4.

Эффекты слоговой нагрузки перед ответом

Колебательные колебания мощности, кодирующие слог, время загрузки памяти заблокировано, чтобы перейти к сигналу

Чтобы по-новому взглянуть на эффект когнитивной нагрузки от увеличенной памяти на слоги, мы рассчитали четыре/двухсложные контрасты во времени, привязанные к сигналу «вперед», и исследовали изменения мощности колебаний до и после сигнала «вперед» (рис. 6; таблица 5). Мы исследовали период от 300 мс после стимула и до стартового сигнала до 700 мс после стартового сигнала.Хотя диапазоны от α до Lγ показали в первую очередь снижение мощности по сравнению с базовым уровнем предстимула, только относительное увеличение мощности от двух- до четырехсложных условий оказалось статистически значимым.

Рисунок 6.

Эффект увеличения слоговой нагрузки в период пери-го-сигнала: контраст мощности колебаний между четырех- и двухсложными пробами. Расположение рисунков соответствует рисунку 2. Время 0 отмечает стартовую метку. Значимыми оказались только положительные силовые контрасты от двухсложного к четырехсложному состоянию.Во время периода поддержания памяти, предшествующего сигналу движения, HγP увеличивался в префронтальной, прецентральной и височной областях. После стартового сигнала мощность α и Hγ увеличивалась в теменной, медиальной префронтальной и задневисочной областях. Подробнее см. Результаты и Таблицу 6.

Таблица 5.

Эффекты нагрузки для реплики Peri-go

Полосы α и Hγ продемонстрировали наибольший эффект нагрузки по слогам. В левом полушарии мощность α увеличилась в вентромедиальной префронтальной коре (VMPFC) за 212,5 мс до стартового сигнала (-212,5 мс).5 мс относительно стартового сигнала), SPL 12,5 мс, передняя поясная извилина (ACngt) и STSp 487,5 мс. HγP увеличился в DLPFC при -262,5 мс, задней ITG (ITGp) при -237,5 мс, PMd при -62,5 мс, ITGp при 287,5 мс и границе VMPFC/DLPFC при 687,5 мс. В правом полушарии мощность α увеличилась в VMPFC на 312,5 мс и ACngt на 362,5 мс. Мощность θ продемонстрировала положительный пик мощности вдоль границы VMPFC/DLPFC на 512,5 мс, а мощность Lγ увеличилась на 362,5 мс в ACngt.

В качестве справки мы суммируем результаты предыдущих разделов на рис. 7.Мы рассматриваем уменьшение мощности θ, α и β и увеличение мощности Hγ как активацию на равной основе путем суммирования абсолютного значения t всех статистически значимых активаций для каждого воксела во временных окнах 250 мс для каждого условия анализа. Результат отображает относительные изменения активности в каждой области на грубой временной шкале на всех этапах эксперимента.

Рисунок 7. Суммарный рисунок

, показывающий активацию сети фонологической петли во всех условиях. Визуализация мозга изображает все снижения мощности θ, α и β и увеличение HγP, наложенное как активации, с абсолютными значениями t , визуализируемыми аддитивно.Активации и эффекты нагрузки колебались между передними и задними областями дорсального речевого потока. См. Результаты и обсуждение.

Нейронные корреляты выполнения задачи

Чтобы дополнительно охарактеризовать речевую аудиомоторную сеть, мы искали корреляции между поведением субъекта и изменениями мощности колебаний. Для каждого условия (кодирование стимула, слоговая нагрузка стимула, предварительная реакция и слоговая нагрузка ответа) мы регрессировали мощность во всех вокселах независимо от точности субъекта, а также SLP, который фиксирует поддерживаемую производительность от двух- до четырехсложных условий. (см. Материалы и методы).Нейроповеденческие корреляции возникли в основном в дорсальном речевом потоке, в основном ограничивались полосой Hγ и были в основном левосторонними.

Во время периода кодирования четырехсложных проб в левом полушарии HγP по отношению к исходному уровню перед стимулом в STSp и задней средней височной извилине (MTGp) демонстрировал устойчивую корреляцию с точностью на протяжении всего стимула (рис. 8 A ; Таблица 6). HγP в STSp также коррелировал с точностью в течение большей части стимула, достигая максимума при 512.через 5 мс после начала стимула и снова через 1712,5 мс. Корреляция Hγ-точность достигала максимума в PMd через 187,5 мс после начала стимула и снова через 587,5 мс и в PMm через 1112,5 мс после стимула, во время третьего слога. В правом полушарии раннее увеличение мощности θ (соответствующее слуховому вызванному полю/м100) коррелировало с общей точностью. Чтобы исследовать эффект нагрузки при кодировании, мы сравнили третий и четвертый слог с первым и вторым соответственно в четырех фонемных испытаниях и искали корреляцию с SLP.Аналогичная сеть областей, включая PTp и PMm, оказалась релевантной для производительности, связанной с нагрузкой, при этом наиболее значимые корреляции наблюдались для поддержания или увеличения HγP от второго до четвертого слога для обеих областей на 762,5 мс относительно второго. -слоговый набор по сравнению с первым слогом устанавливает контрастную начальную точку.

Рис. 8. Корреляции производительности

пиков HγP на этапах воспроизведения речи. Для AD каждый рендеринг мозга отображает корреляцию в момент времени, указанный на соответствующем графике рассеяния, который отображает данные отдельных субъектов.На точечных диаграммах сплошные линии представляют наилучшую аппроксимацию методом наименьших квадратов, а пунктирные линии представляют 95% доверительные интервалы. A , Период стимула: пики корреляции между HγP, зафиксированным в начале стимула всего мозга, и нормализованной точностью четырехсложных слов возникают через 190 мс в PCGd, 525 мс в STSp и через 1125 мс после стимула в PMm. B , Эффект стимульной нагрузки: корреляция всего мозга между контрастом четырех/двухсложных стимулов Hγ и метрикой производительности нагрузки достигает пика на полпути через контраст слогов через 262 мс после начала звука в PTp. C , Период до ответа: пики корреляции между HγP, зафиксированным в начале реакции всего мозга, и нормализованной общей точностью возникают при 562 мс в PTp и 525 мс в PMm до ответа. D , Эффект нагрузки перед ответом: пики корреляции между четырех-/двухсложным контрастом Hγ всего мозга и производительностью нагрузки возникают через 637 мс в левом PTr, 312 мс в правом DLPFC и 187 мс в левом PO до -отклик.

Таблица 6. Поведенческие корреляции

HγP

В течение периода до ответа HγP увеличивается по сравнению с исходным уровнем перед стимулом, что на ранней стадии коррелирует с точностью в PTp, а также в SMA (рис.8 C ), достигая пика за 562,5 мс до начала голоса и в PMm при -537,5 мс. Ближе к началу голоса положительные корреляции HγP-точность в PO имели тенденцию к, но не достигали статистической значимости после поправки на множественные сравнения. Изучение эффекта нагрузки во время подготовки к работе показало, что некоторые из областей, демонстрирующих наиболее значительный эффект когнитивной нагрузки, также независимо друг от друга показали наиболее значительную корреляцию с SLP (рис. 8 D ). HγP увеличивается от двухсложных до четырехсложных проб, коррелирующих с SLP в левом PTr при -637.5 мс и в левых ПО при -212,5 мс. HγP сильно коррелировал с SLP в правой DLPFC, достигая пика при -312,5 мс. Поскольку средний контрастный пик HγP в области Брока возникал за 300 мс до начала речи, но разностная волна продолжалась до начала речи, это открытие предполагает, что правильное представление более длинного слогового паттерна отражается как в стойком HγP, так и в увеличении пиковой мощности. SLP также коррелировал со смещенной во времени контрастной нагрузкой слога Hγ в PMv и области Брока, подтверждая, что более раннее начало модуляции Hγ, более высокая пиковая мощность и постоянная повышающая модуляция отражались в меньшей разнице в частоте двух- и четырехсложных ошибок.

Объединение временных курсов корреляции между стимулом и заблокированной реакцией нагрузки показывает, что активность, связанная с артикуляционной нагрузкой, чередуется между Spt и зоной Брока (рис. 9). В период кодирования пик корреляции HγP-SLP локализован в области Spt, тогда как в фазе до ответа пик корреляции локализован в области Брока. Однако после пика начального значения области Брока R Spt снова становится кратковременно важным для производительности, связанной с нагрузкой, за 300 мс до начала голоса, только для того, чтобы снова пойти на компромисс с площадью Брока при -200 мс.

Рис. 9. Реверберация

в нейроповеденческой корреляции между зоной Spt и зоной Брока. Временная динамика корреляций между модуляцией HγP и функциональностью артикуляционной нагрузки (SLP) в области Spt/PTp (синий) и PMv/зона Брока (красный). Звездочки указывают на статистически значимые (с поправкой на FDR, * p <0,05) моменты времени. Графики времени корреляции рассчитывались отдельно для периодов стимула и реакции и объединялись вместе для визуализации. Период контраста стимула начинается с 0 мс, а период ответа начинается с -800 мс, со средним промежутком времени 100 мс между концом стимула и началом периода ответа (переменный промежуток представлен наклонными линиями).Локализации коры всего мозга с сопутствующими точечными диаграммами для области Брока и области Spt показаны для двух моментов времени: один во время периода стимула (4-й слог в отличие от 2-го) и один во время периода ответа (4-сложные пробы в отличие от 2-х). -слоговые пробы). Закрашенные кружки на диаграммах рассеяния изображают отдельные данные, сплошные линии — наилучшее линейное соответствие, а пунктирные линии — 95% доверительные интервалы.

Подобно сводке условий только колебательной мощности, показанной на рис. 7, на рис. 10 мы суммируем результаты всех нейроповеденческих корреляционных анализов.

Рисунок 10.

Комбинированные наложения пиковых корреляций производительности Hγ для всех анализов. Наложения с порогом выше R ² = 0,6. Красный, корреляции, заблокированные стимулом; синий — корреляции эффекта стимульной нагрузки; зеленый, корреляции с блокировкой отклика; темно-серый — корреляции влияния ответной нагрузки; желтый, перекрытие между стимулом и реакцией заблокировано; пурпурный цвет, перекрытие между эффектом блокировки стимула и нагрузкой стимула; голубой, перекрытие между эффектом стимулирующей нагрузки и реакцией заблокировано; черный с красными точками, перекрытие между блокировкой стимула и эффектом ответной нагрузки; белый, перекрытие между всеми условиями.

Обсуждение

Наше исследование показало, что успешность воспроизведения речи зависит от точного времени и частоты сдвигов мощности колебаний в дорсальном речевом потоке. Мы обнаружили, что формирование воспринятой речевой цели и развитие двигательного плана связаны вместе в реверберационном процессе, проходящем через переднюю и заднюю области спинного потока. В то время как отсутствие временного разрешения в предыдущих исследованиях ограничило диссоциацию функциональных компонентов фонологической петли между областями мозга, мы подробно показываем, как паттерн и поведенческая значимость корковых активаций развиваются на протяжении восприятия речи, рабочей памяти и вплоть до воспроизведения.

Левостороннее подмножество этой общей рече-моторной сети реагирует на повышенную когнитивную нагрузку, особенно в диапазоне Hγ. Уровни активации левого STGp и IPL, включая Spt, оставались постоянными во время кодирования первых трех слогов более длинного четырехсложного стимула, предполагая, что развивающийся след памяти требует постоянных, но не увеличивающихся уровней активации. Однако заметное увеличение левого IPL и STGp HγP от второго к четвертому слогу (рис.4, 638 мс), сужающийся к концу стимула, предполагает выполнение дополнительных вычислений, возможно, аудиомоторного преобразования сигнала по мере регистрации всей последовательности.

В дополнение к более заметным эффектам Hγ увеличение слоговой нагрузки вызвало изменения во всем частотном диапазоне. В соответствии с недавней литературой по рабочей памяти мы обнаружили, что увеличение количества повторяемых слогов приводит к сложной картине модуляции частот θ, α, β и Lγ.В явном контрасте с недавними результатами по зрительной рабочей памяти (Palva et al., 2011), повышенная нагрузка на слоги привела к большему снижению мощности в предполагаемых областях, связанных с задачей, во время текущего кодирования, а также подготовки к ответу. Тем не менее, наш эксперимент содержал только короткую чистую поддерживающую фазу, сравнимую с исследованиями рабочей памяти, и в течение этого периода значимым было только увеличение относительной мощности, что согласуется с Palva et al. (2011). Паттерн относительной низкочастотной мощности уменьшается и увеличивается во время активного кодирования и подготовки к ответу в сочетании с более локализованным увеличением высокочастотной мощности, которое, как мы обнаружили, вероятно, представляет большее смещение ресурсов из областей, не связанных с задачей, в области, относящиеся к задаче, в качестве компенсации увеличения когнитивной нагрузки. .Эта интерпретация мотивирует рисунок 7, на котором увеличение HγP и уменьшение θ, α и β накладываются с равным весом в качестве активаций. Наши результаты также предполагают, как видно из STG/IPL в нашем исследовании, что области могут попеременно активироваться и деактивироваться в слишком быстром временном масштабе для вызванных и грубо индуцированных во времени реконструкций. Мы наблюдали тенденции в слуховых и лобных/моторных областях чередования относительной мощности между низкочастотными и высокочастотными полосами, предполагая, что процессы активации и деактивации играют роль в аудиомоторной трансформации речи.

Мы обнаружили два пика воздействия нагрузки Hγ в предответной фазе, что указывает на возможность двух уровней репрезентации речевой цели. Более ранний более ростральный пик в PTr и левой островковой коре, синхронный с активацией SMA, соответствует более длительному времени реакции на четырехсложные пробы и может отражать более сложный выбор действия, необходимый для формирования и упорядочения четырехсложного высказывания; более поздний более каудальный эффект нагрузки в PO, вероятно, является результатом одновременного представления слогов в выходном буфере, что согласуется с конкурентными моделями очередей, такими как GODIVA (Bohland et al., 2010). Этот градиент отражает общую рострально-каудальную иерархическую организацию лобных областей и, в частности, области Брока (Gelfand and Bookheimer, 2003; Badre and D’Esposito, 2009; Sahin et al., 2009) и предполагает, что слуховые области могут сообщать о различных особенностях речевые последовательности к ростральной области Брока и каудальной области Брока/PMv, соответственно, что согласуется с доказательствами дифференциальной связи белого вещества и, возможно, отражает разделение между вентральным и дорсальным речевым потоком (Brauer et al., 2011; Уэно и др., 2011). Однако для окончательного различения этих подразделений области Брока требуется большее пространственное разрешение.

Временной ход как активаций, так и корреляций между колебательной мощностью и производительностью предполагает, что сеть фонологических петель дорсального потока работает динамически как во время кодирования, так и во время пре-продукции. Информация о речевой цели, которая должна быть повторена, проходит через дорсальный поток, и репрезентации формируются как часть интерактивного процесса между лобными/премоторными и височными/нижне-теменными областями.Во время фазы кодирования в нашем эксперименте задействовались медиальная и верхняя височные области, активация PTp/IPL, двигательная, дорсальная премоторная и нижняя лобная области; однако задние области преобладали в поведенческих корреляциях. Фронтальные и центральные борозды, возможно, отражают активацию речедвигательной системы и инициализацию двигательной репрезентации, а также значительно коррелируют с производительностью (Yuen et al., 2010). Основываясь на времени активации и поведенческой релевантности, локализация PTp, вероятно, представляет собой среднее значение отдельных местоположений Spt, которые, как известно, различаются (Buchsbaum et al., 2011). Корреляции MTG и STS, вероятно, соответствуют картированию фонем, тогда как корреляции PTp/IPL соответствуют хранению фонем и аудиомоторной трансформации (Hickok et al., 2011). Однако пространственное разрешение настоящей работы не позволяет нам исключить возможность того, что аудиомоторная трансформация и перцептивная буферизация происходят в разных локусах в области STGp/IPL. На этапе подготовки производства площадь Брока / PMv и pre-SMA изначально согласовываются с Spt; однако в течение 250 мс после начала голоса лобные области доминируют в корреляциях производительности, что позволяет предположить, что к этому времени сформировалась моторная репрезентация всей последовательности слогов.

Диссоциации, которые мы наблюдаем между временными ходами нейроповеденческой корреляции в области Spt и Брока в сочетании с временными ходами активаций, в значительной степени подтверждают идею о том, что эти области действуют как буферы для хранения репрезентаций слогов в фонологической петле, и, кроме того, демонстрируют, как развивающиеся целевые представления речи реверберируют между этими буферами. Это циклическое прохождение фонологического цикла предполагает более динамичный процесс регистрации эфферентных копий, чем принято считать, при этом буфер области Брока обновляет свои представления в реальном времени, поскольку он синхронизируется с краткосрочным представлением вербальной памяти в Spt, расширяя текущие модели пространства состояний моторный контроль речи (Houde and Nagarajan, 2011).

Этот двунаправленный характер взаимодействия между Spt и зоной Брока подразумевает, что, в дополнение к выполнению их функций в качестве входных и выходных буферов, по крайней мере один цикл внутренней петли обратной связи между ними должен завершиться после кодирования стимула для успешного производства. Такая петля обратной связи, возможно, включающая эфферентную копию предстоящего речевого вывода, как предложено выше, будет представлять собой обобщенную версию артикуляционного репетиционного процесса Баддели (Baddeley, 2000).Если модель, предложенная нашими результатами, окажется верной, то вмешательство в Spt в конце слухового стимула должно непропорционально повлиять на воспроизведение более длинных высказываний, тогда как вмешательство после сигнала «гоу», но до начала голоса, одинаково повлияет на короткие и длинные последовательности. Точно так же нацеливание на STS во время раннего кодирования стимула должно влиять на производительность больше, чем на Spt, тогда как деактивация Spt ближе к концу кодирования должна нарушать повторение больше, чем деактивация STS. Фронтальное торможение зоны Брока перед началом речи повлияет на более длинные высказывания перед более короткими, тогда как деактивация зоны Брока во время предъявления стимула должна минимально влиять на выполнение длинных или коротких последовательностей, что соответствует симптомам экспрессивной афазии.

Схлопываясь во всех частотных диапазонах и фазах задачи, нейроанатомическая сеть, которую мы обнаружили, воспроизводит сохранение функций при редком клиническом синдроме, известном как смешанная транскортикальная афазия (MTA) (Grossi et al., 1991; Yankovsky and Treves, 2002), а также объединяет и расширяет прошлые результаты функциональной визуализации (Dronkers, 1996; Hillis et al., 2005; Bohland and Guenther, 2006; Buchsbaum and D’Esposito, 2008; Towle et al., 2008; Papoutsi et al., 2009; Sahin et al., 2009). ; Эдвардс и др., 2010) (рис.2⇑–4, 8). Речевые способности, сохраненные в MTA, почти один к одному сопоставляются с функциями фонологической петли и близко соответствуют нашим предполагаемым участкам фонологической петли, включая IPL, STG, PTp, PMd и PsCG, PMv и зону Брока.

Кроме того, наши результаты показывают, что нарушение времени активации Spt и его взаимодействия с зоной Брока и пре-СМА в этой автоматической петле обратной связи перед продукцией может способствовать фонематическим парафазиям, наблюдаемым при проводниковой афазии и когнитивных расстройствах, таких как шизофрения. , болезнь Альцгеймера и первично-прогрессирующая афазия (Wherrett, 2008).Например, накапливающиеся данные указывают на повреждение Spt как на непременное условие проводниковой афазии (Buchsbaum et al., 2011). Если эта петля обратной связи после восприятия/идентификации цели, но до начала речи нарушается, или репрезентация в Spt затухает до того, как соответствующая репрезентация в области Брока затвердевает, тогда речевые выходные данные, вероятно, станут «шумными», что приведет к своего рода подверженной ошибкам парафазной речи. речи в сочетании с невозможностью исправления речевых ошибок, наблюдаемых при проводниковой афазии и некоторых случаях шизофрении (Gerson et al., 1977; Хайнкс-Мальдонадо и др., 2007 г.; Ардила, 2010 г.; Хикок и др., 2011; Лейн и др., 2011).

В заключение мы представляем пространственно-временное описание с высоким разрешением сети мозга, поддерживающей функции фонологической петли; мы демонстрируем, что Spt и область Брока действуют как диссоциирующие входные и выходные буферы в реверберирующем двунаправленном дорсальном потоке для восприятия и производства фонем. Эти буферы взаимодействуют во времени по строго контролируемому графику как часть цикла обратной связи между речью и мотором, который действует до начала речи.Наши результаты также показывают, что лечение клинических состояний, которые включают симптомы парафазии, должно включать в себя акцент на связи и времени взаимодействия между лобными и задними областями, чтобы способствовать критическому подкреплению правильных двигательных репрезентаций, которые происходят через обратную связь внутренней модели входного и выходного буфера. .

(PDF) Обнаружение повторов в разговорных диалоговых системах с использованием фонетических расстояний

2. Связанная работа

Обнаружение проблемных поворотов в SDS-диалогах является очень важным ресурсом как для систем автономной обработки, так и для систем онлайновой обработки.

Повторы использовались в [6, 7] в качестве подсказки для обнаружения недопонимания и стратегий исправления. В [7] повторение было даже

наиболее распространенной стратегией коррекции, используемой в их наборе данных. Таким образом,

обнаружение повторений может быть полезным для обнаружения недопонимания. Мартиновский и Траум в своем анализе сбоев

человеко-машинного общения [8] называют повторения

примером «непрерывного утомительного недопонимания, а также

причиной сбоя».

Первый шаг к обнаружению повторений состоит в том, чтобы найти, какие

признаки могут отличить повторения от других высказываний.

В [1] были проанализированы акустико-просодические особенности диалога человека с компьютером

. Продолжительность, паузы и вариабельность высоты

рассматривались как возможные признаки для выявления исправлений, в том числе

повторений. Поскольку появление повторов сильно коррелирует с гипер-

перартикуляцией и сильным акцентом [6], свойства гипер-

речи при разрешении ошибок человека-компьютера [9] также могут иметь отношение к обнаружению повторений.Согласно этому исследованию, 90 005 90 004 повторных высказываний были длиннее и имели более длинные и частые 90 005 90 004 паузы. Обнаруженная скорость речи также была ниже. Средняя высота тона

, интонационный контур и фонологические чередования

оказались статистически различными. Повторные высказывания были

также менее разборчивыми, чем первоначальные.

Два разных подхода были использованы для создания классификаторов

для обнаружения повторений. В [6] использовался пороговый классификатор, использующий

расстояние Левенштейна между семантическими репрезентациями высказывания

.Затем результат использовался в качестве входных данных для

детектора недопонимания. В [7] классификатор поправок

с использованием признаков, включающих просодию, информацию, связанную с ASR,

экспериментальное состояние системы и расстояние до поправки

. Когда они попытались классифицировать различные типы аннотированных

исправлений (вместо бинарной классификации

с исправлением/неисправлением), обнаружение повторов достигло 33,9% полноты и

точности 56%.

В нашем исследовании мы используем расстояние между оборотами на основе фонетического расстояния

в качестве признаков для обнаружения повторений. Мы предполагаем

, что фонетические дистанции могут справляться с явлениями гиперартикуляции и

удлинения, а также избегать шума, вносимого

распознавателем речи.

3. Данные

Первое подмножество состоит из 41 диалога Let’s Go, соответствующих

–837 ходам пользователя, выбранных из данных, опубликованных для Spoken

Dialogue Challenge [10].Диалоги были отобраны из-за наличия

ходов с оценкой достоверности ниже порога, используемого системой

.

Второй набор данных поступает из шведской коммерческой системы маршрутизации звонков

, которая ежедневно обрабатывает очень большое количество звонков

. Из всего набора данных

был выбран набор из 219 диалогов, соответствующих 1459 ходам. Диалоги

были выбраны из набора данных, если хотя бы один из ходов был «НЕТ» и диалог

был длиннее 4 ходов, чтобы иметь больше повторений в наборе данных

.Если есть поворот «НЕТ», это, вероятно, означает, что есть

какая-то информация, которую система не правильно поняла

и она попросит пользователя повторить.

3.1. Annotation

Для аннотирования данных мы использовали 4 разных метки. Чтобы представить их, мы используем примеры из диалога в таблице 1. Повороты

U6, U10, U16 и U20 имеют совершенно одинаковое содержание, поэтому они считаются полными повторениями между собой.

Поворот U14 повторяет часть содержания поворотов U2, U6, U10, U16

,

и U20. В этих случаях мы использовали частичное повторение метки между

между U14 и остальными витками. Повороты U6, U10, U16 и U20

повторяют «СЕМЬ» с поворота U2. Однако, поскольку пользователь также

говорит «НЕТ», мы используем метку смешанного повторения вместо частичного повторения

. Все пары высказываний, содержание которых не повторяется между собой

, были помечены как неповторяющиеся.

Мы приняли эти метки, поскольку подход к обнаружению этих

различных типов повторений, хотя и эквивалентных в некотором смысле, будет зависеть от типа повторения. Распределение данных по нотации

в каждом наборе данных представлено в таблице 2. Это исследование только

сосредоточено на обнаружении полных и частичных повторений, так как метод

, применяемый для их обнаружения, одинаков, в отличие от смешанных.

повторений. Для обнаружения

смешанных повторений потребуются дополнительные модификации.

Корпус Всего (%) Частичное (%) Смешанное (%) Без повторения (%)

Поехали 221 (5,1) 93 (2,1) 52 (1,2) 4005 (91,6)

SweCC 84 (5,7) 47 (3,2) ) 63 (4,2) 1292 (86,9)

Таблица 2: Распределение типов повторения в наборах данных.

4. Метод

Предлагаемый метод состоит из двух этапов. На первом этапе мы

вычисляем попарное расстояние между сегментами двух разных высказываний, используя либо последовательность фонем, либо

апостериорных векторов фонем.На втором этапе мы пытаемся найти

наилучшее соответствие между двумя высказываниями, используя

матрицу расстояний, вычисленную на первом этапе. Выравнивание возвращает

оценку, соответствующую акустическому расстоянию между

двумя высказываниями.

4.1. Вычисление матрицы расстояний

Первый шаг, описанный в описании сопоставления запросов Dynamic Time Warping (DTW)

, заключается в вычислении матрицы расстояний для каждого кадра

высказываний.В алгоритме, предложенном в [5], расстояние равно

, вычисленное с использованием косинусного расстояния между апостериорными

векторами телефона, полученными распознавателем телефона для каждого кадра. Мы следовали той же процедуре. Фонетические апостериоры для Let’s

Go были получены с помощью фонетического токенизатора, описанного в [11]

для английского языка, который использует нейронные сети, обученные для распознавателя речи Au-

dimus [12]. Фонетические апостериорные значения для данных SweCC

оценивались с помощью рекуррентной нейронной сети

(RNN), описанной в [13], обученной с помощью шведской базы данных телефонной речи SpeechDat

[14].Для построения матрицы кадры молчания

были удалены из обоих файлов перед вычислением косинусного расстояния

, чтобы избежать того, что наилучшее выравнивание, обеспечиваемое во второй фазе

, было молчанием.

Помимо расстояния, вычисленного с использованием апостериорных значений, мы

также вычислили другое расстояние, используя последовательность фонем

, полученную из распознавателей фонем. Для этого мы сначала

вычисляем матрицу путаницы, следуя процедуре, аналогичной

, которая использовалась в [15] для компенсации путаницы между

телефонами.Для данных Let’s Go мы использовали расшифрованные

данных за один месяц. Для построения матрицы смешения мы использовали последовательность фонем

, распознаваемую по оборотам с одинаковой транскрипцией. Например, из диалога из Таблицы 2 можно сравнить повороты U6, U10, U16 и

U20 для обучения матрицы путаницы. Для набора данных

SweCC матрица путаницы была рассчитана с использованием корреляции

между апостериорными векторами телефона, исходя из предположения, что чем больше коррелируют апостериорные векторы

телефона, тем труднее их различить.

Генетическая фонетика может помочь выяснить значение ДНК

Большинство современных попыток расшифровать, как части генетического кода переводятся в физические характеристики, сродни попытке первоклассника произнести слово буква за буквой — или, в данном случае, пару оснований за парой.

Но исследователи Университета Флориды разработали вычислительный метод, который больше похож на чтение целых слов за раз.

В мире, где способность науки расшифровывать генетический код организма растет с каждым днем ​​все быстрее, этот метод может предложить столь необходимую эффективность в преобразовании, казалось бы, бесконечной цепочки символов в информацию, которая может вылечить болезнь или создать новые культуры.

Исследователи из Института пищевых и сельскохозяйственных наук Университета штата Флорида и Института генетики Университета штата Флорида опубликовали свою проверку метода в онлайн-журнале PLoS ONE, выпускаемом в среду Публичной научной библиотекой.

«Мы очень много работали, чтобы найти способы сбора генетической информации», — сказал Жунлин Ву, ведущий исследователь проекта и профессор Исследовательского фонда UF. «Теперь мы должны усердно работать, чтобы найти способы его использования».

Во многих отношениях исследователи представляют геном организма как бегущую строку из четырех букв, представляющих четыре аминокислотных основания, повторяющихся в разном порядке. Цель состоит в том, чтобы найти смысл в последовательностях, выяснить, как изменения в паттерне влияют на физиологию организма.

Например, у людей в коде 3 миллиарда букв. Между любыми двумя из нас 99,9% этих писем совпадают. Но именно этот последний 0,1% различий, разбросанных по всей нашей ДНК в виде однобуквенных изменений, объясняет нашу уникальную идентичность — от цвета глаз до восприимчивости к болезням.

Эти различия называются однонуклеотидными полиморфизмами или SNP (произносится как «снипы»).

Самый простой способ узнать, как SNP влияет на организм, — это собрать группу организмов, которые имеют разные вариации этой буквы в своем генетическом коде.

Но на физические черты обычно влияют несколько SNP, которые взаимодействуют иногда непредсказуемым образом — подобно тому, как буква «е» в конце слова может изменить его произношение.

К счастью, правила генетики гласят, что SNP, влияющие на один и тот же признак, обычно каким-то образом связаны друг с другом, например, находятся рядом друг с другом.

Модель

Ву использует эти правила в сочетании со статистическим анализом реальных данных генетически картированных организмов.В результате модель может найти целые группы SNP, связанные с физическим признаком.

Точно так же, как понимание общих фонетических принципов позволяет читателю произносить целое слово, это дополнительное знание генетики позволяет модели Ву находить целые картины геномных/физических корреляций.

«Настоящее обещание работы Ву заключается в том, что она может дать исследователю возможность не тратить действительно обескураживающее количество времени на разбор отдельных нуклеотидов, а перейти более непосредственно к выполнению той генетической работы, которая будет иметь большее значение. », — сказал Рори Тодхантер, исследователь, работающий с собачьей генетикой в ​​Корнельском университете.

В документе исследователи проверили свою модель, используя генетическую и физическую информацию о мышах, которая была впервые собрана в лаборатории Джеймса Чеверуда в Вашингтонском университете в середине 1990-х годов. Затем они сравнили свои результаты с результатами генетического анализа за несколько лет.

Это подтверждение было важным, сказал Вей Хоу, первый автор статьи и доцент кафедры эпидемиологии и политики здравоохранения Университета штата Нью-Йорк. Но анализ современных данных станет настоящим ключом к важности метода.Например, генетическая информация мыши, использованная в этой статье, содержала всего несколько тысяч SNP. В выпуске журнала Nature от 29 июля приводится более 8 миллионов SNP для генома мыши.

«Это показывает, как нам нужно выйти за рамки рассмотрения геномов SNP за SNP», — сказал Чеверуд. «Представьте, какая работа предстоит нам, если мы этого не сделаем».

Источник: УФ

---

Добавление общих генетических вариантов к моделям риска рака молочной железы приносит лишь небольшую пользу

---

Цитата : Генетическая фонетика может быть уловкой для определения значения ДНК (2007, 16 августа) получено 9 февраля 2022 г. с https://физ.org/news/2007-08-genetic-phonetics-dnas.html

Этот документ защищен авторским правом. Помимо любой добросовестной сделки с целью частного изучения или исследования, никакие часть может быть воспроизведена без письменного разрешения. Контент предоставляется только в ознакомительных целях.

Вывод иерархических правил произношения из фонетического словаря

Вывод Иерархический Произношение Правила из фонетического Словарь Эрика Пильяпоко, Валерио Фрески и Алессандро Больоло Резюме. В этой работе представлена ​​новая система фонетической транскрипции, основанная на дереве иерархических правил произношения, выраженных в виде контекстно-зависимых соответствий графема-фонема.Дерево автоматически выводится из фонетического словаря путем поэтапного анализа более глубоких уровней контекста, в конечном итоге представляя собой минимальный набор исчерпывающих правил, которые произносят без ошибок все слова в обучающем словаре и которые могут быть применены к другим. словесных слов. Предлагаемый подход улучшает существующие методы, основанные на дереве правил, поскольку он использует графемы, а не буквы, в качестве элементарных орфографических единиц. Представлен новый линейный алгоритм сегментации слова на графемы, позволяющий осуществлять фонетическую транскрипцию на основе графем вне словаря.Исчерпывающие деревья правил обеспечивают каноническое представление правил произношения языка, которое можно использовать не только для произношения слов, не входящих в словарь, но также для анализа и сравнения правил произношения, полученных из разных словарей. Предлагаемый подход был реализован на C и протестирован на Oxford British English и Basic English. Экспериментальные результаты показывают, что деревья правил на основе графем представляют фонетически правильные правила и обеспечивают лучшую производительность, чем деревья правил на основе букв.Ключевые слова: автоматическая фонетическая транскрипция; правила произношения; вывод иерархического дерева. I. ВВЕДЕНИЕ АВТОМАТИЧЕСКОЕ произношение текста является важной задачей обработки в вычислительной лингвистике. За последнее десятилетие было проделано много работы в области преобразования букв в звуки. В частности, разработка систем преобразования текста в речь (TTS) стимулировала исследования в области автоматической фонетической транскрипции. По сути, модули обработки для выравнивания написанных букв по соответствующим фонемам (т.е., осмысленные звуки) всегда входят в число первых задач в рабочем процессе систем TTS [15], [9]. Современные подходы к автоматической фонетической транскрипции письменного текста можно в основном разделить на подходы, основанные на правилах, и подходы, управляемые данными [5], [6], [8]. Подходы, основанные на правилах (которые были разработаны первыми), следуют методологическим линиям порождающих грамматик, уходящих корнями в компьютерную лингвистику [3], формализуя правила производства произношения типа A〈B〉C → P , семантика которых такова: подстрока B равна сопоставляется с фонемой P, когда ее левый контекст — A, а правый контекст — C.С вычислительной точки зрения правила берутся на вход и используются системой TTS для получения фонетической транскрипции произвольных входных текстов. Излишне говорить, что точность подходов, основанных на правилах, сильно зависит от качества правил. Получение значимых правил, которые фиксируют сложные отношения между письменным текстом и авторами, связаны с ISTI — Университет Урбино, Урбино, Италия (электронная почта: (erika.pigliapoco, valerio.freschi, alessandro.bogliolo)@uniurb.it) сложная задача сама по себе (которая также включает в себя теоретические вопросы), особенно в языках, богатых орфографическими нарушениями и исключениями, таких как английский.Для решения или преодоления этой проблемы были разработаны различные методы, в основном подпадающие под категорию подходов, основанных на данных. Методы, основанные на данных, пытаются использовать знания, которые скрыты в базах данных произношения, таких как словари с фонетической транскрипцией. Чем шире размер словаря, тем эффективнее метод. Основная проблема здесь состоит в том, чтобы сделать вывод о фонетической транскрипции слов, которых нет в словаре. Эта проблема известна в литературе как проблема отсутствия словарного запаса (OOV).Возможное решение произношения OOV основано на сходстве подстрок: слово OOV разбивается на подстроки, которые сопоставляются с подстроками, принадлежащими словарю (т. Е. С известным произношением). Результатом этого процесса сопоставления является решетка произношения, т. Е. Структура данных графа, используемая для представления сопоставления входной строки со строками (под) словаря. Фактически узлы графа представляют собой буквы W(i) входной строки W и помечены связанными с ними фонемами, а дуга между узлом i и узлом j представляет собой совпадающую (под)строку, начинающуюся с W(i ) и заканчивается W(j).Каждая дуга также помечена фонетической транскрипцией подстроки, которую она представляет, и подсчетом частоты. Пути от начала до конца решетки оцениваются (например, по сумме частот каждой дуги), и лучшие пути берутся в качестве кандидатов для произношения. Этот тип алгоритмической техники (названный по аналогии Дединой и Нусбаумом [7] произношением) в основном является эвристическим: разные способы подсчета путей могут вести к разным путям. Для повышения эффективности процесса принятия решений был предложен мультистратегический подход, учитывающий различные возможные системы оценки [5].Другой метод автоматической фонетической транскрипции, применяемый к проблеме OOV, влечет за собой построение орфографической окрестности данного слова OOV (т. е. набора словарных слов, достаточно близких к нему в соответствии с заданной метрикой расстояния) и получение произношения для слова OOV из процедуры выравнивания фонетических транскрипций орфографического соседства [2]. Недавно был предложен другой тип решений, основанных на данных, которые используют скрытые марковские модели (HMM) для получения преобразования графемы в фонему [16].В подходе НММ фонемы представляют скрытые состояния, переходы между скрытыми состояниями представляют вероятность того, что за одной фонемой следует другая, а графемы выводятся как наблюдения в соответствии с генеративной моделью НММ и распределениями вероятностей, связанными с каждым состоянием (что

Все курсы повышения квалификации

Ниже вы найдете полный список курсов для выпускников. Вы также можете найти список курсов, предлагаемых в текущем учебном году.

ЛИГН 200

Исследовательский форум (2)

• Форум для обсуждения актуальных вопросов.
  • Можно повторить за кредит. (только S/U.)

ЛИГН 210

Фонетика (4)

• Это введение в артикуляционную, акустическую и слуховую фонетику. Обсуждаются основные фонетические теории в этих областях и отношения между фонетикой и фонологией.Курс также охватывает экспериментальный дизайн и методологию и дает практический опыт работы с лабораторным оборудованием.

ЛИГН 211

Фонология (4)

• Введение в описание и анализ звуковых паттернов языка и в построение теоретических моделей, включая когнитивные правила, представления и ограничения.

ЛИГН 214

Темы по фонетике (4)

• В этом курсе рассматриваются последние достижения в противоречивых областях фонетики.Темы будут разными и будут касаться вопросов воспроизведения речи (артикуляция, акустика), восприятия речи, фонетической теории и взаимосвязи между фонетикой и фонологией. Может повторяться за кредит до двух раз. Необходимые условия: LIGN 210 и LIGN 211.

ЛИГН 215

Темы фонологии (4)

• Обсуждение актуальной фонологической темы с акцентом на описательные, аналитические и теоретические вопросы фонологии и фонологической теории.

ЛИГН 220

Морфология (4)

• Теории структуры слова изучаются и сопоставляются с данными из различных языков: деривационной и флективной морфологией, интерфейсами морфологии/фонологии и морфологии/синтаксиса.

ЛИГН 221

  Синтаксис(4)

• Введение в синтаксические явления, аргументацию, анализ и теоретические модели. Обсуждаемые явления включают структуру фразы, структуру аргумента, связывание, контроль и А- и А’-зависимости.Икс.

ЛИГН 225

Разделы синтаксиса (4)

• Описательные и теоретические проблемы синтаксического анализа. Теоретические последствия альтернативного анализа.
  • Можно повторить для получения кредита, если темы меняются.

ЛИГН 230

Формальная семантика (4)

• Теории семантической структуры. Отношение значения к грамматике и то, как оно должно быть размещено в общей модели языковой организации.Применение формальной семантики к описанию естественного языка.

ЛИГН 232/PSYC235

Семантическое развитие (4)

• Этот курс исследует развитие понятий и лингвистических значений с помощью классических тематических исследований по семантике, включая изучение слов, получение квантификаторов и основы математики. Курс будет опираться на данные из лингвистики, философии языка и психологии развития.

ЛИГН 235

Темы по семантике (4)

• Расширенный материал в специальных областях изучения значения и его связи с формальными аспектами человеческого языка.
  • Поскольку предмет меняется, курс может быть повторен для получения кредита.

ЛИГН 236

Лингвистическая типология (4)

• Введение в типологическое изучение языка, изучение межъязыковых вариаций в нескольких областях и сопоставление альтернативных подходов к исследованию языковых универсалий. Основные затронутые темы: кросс-лингвистические подходы к изучению языка, объяснения языковых универсалий и вариаций, а также роль кросс-лингвистического анализа в лингвистической теории.
  
  • Может повторяться для получения кредита до трех раз в зависимости от темы.

ЛИНИЯ 238/COGS 238

Темы когнитивной лингвистики (0-4)

• (то же, что и когнитивная наука 238) Основные понятия, эмпирические данные и последние разработки в области когнитивной и функциональной лингвистики. Язык рассматривается динамически в отношении концептуализации, дискурса, смысловой конструкции и когнитивной обработки.
  • Поскольку темы различаются, можно повторить для получения кредита.

ЛИГН 240

Полевые методы (4)

• Методы изучения структуры языка путем получения данных от консультантов-носителей языка. Фонематический, морфемный и синтаксический анализ.
  • Необходимое условие: LIGN 110 или аналогичный.

ЛИГН 241

Полевые работы (4)

• Полевые работы продолжают исследования предыдущего квартала; опрос студентов по интересующим их темам.

ЛИГН 242

Перевод дискурса (4)

• Курс для выпускников, изучающий интерпретацию дискурса с вычислительной точки зрения. Теоретически принципиальные алгоритмы разрешения местоименных и других типов ссылок. Толкование многоточия. Методы восстановления структуры дискурса и определения его связности.

ЛИГН 245

Компьютерная корпусная лингвистика (4)

• Введение в инструменты вычислительного корпуса для проведения эмпирически обоснованных лингвистических исследований.Аннотированные и неаннотированные корпуса; аннотационные схемы. Поиск с использованием регулярных выражений. UNIX-инструменты. Язык программирования ПЕРЛ. Общедоступные системы обработки языка.

ЛИГН 247

Темы прагматики (2-4)

• IДополнительный материал, охватывающий отдельные темы, относящиеся к теоретическому анализу прагматики естественных языков. Может повторяться для получения кредита до трех раз в зависимости от темы. Требования: согласие инструктора.

ЛИГН 248

Темы по морфологии (4)

• Описательные и теоретические проблемы морфологии. Теоретические и эмпирические последствия альтернативного анализа. Может повторяться для получения кредита до трех раз в зависимости от темы. Предпосылки: LIGN 220.

ЛИГН 251

Вероятностные методы в лингвистике (4)

• Вероятностные подходы к знанию, усвоению и использованию языков.Количественный анализ лингвистических данных. Количественные модели в лингвистической теории. Охватывает базовую теорию вероятностей и инструменты статистического анализа для языка, включая линейную регрессию, ANOVA, обобщенные линейные модели (например, логистическую регрессию), визуализацию данных. Приветствуется знание теории вероятностей.

ЛИГН 252

Расширенные вероятностные модели языка (4)

• Вероятностные методы анализа данных и моделирования лингвистического познания.Иерархическая (со смешанными эффектами) регрессия, графические модели, байесовские методы, модели со скрытыми переменными, непараметрические модели, вероятностные грамматики. Курс охватывает как математические основы, так и работу с наборами данных с использованием современных вычислительных инструментов. Рекомендуемое предварительное условие: LIGN 251 или эквивалентный курс с упором на вероятностные методы в лингвистике. Требования: статус выпускника или согласие инструктора.

ЛИГН 255

Темы языковой эволюции (4)

• Изучение эволюции человеческого языка с различных точек зрения: анатомической, сравнительной, вычислительной, культурной, экспериментальной, поколенческой, генетической, жестовой, исторической, нервной, фонетико-фонологической, прагматической, семантической, семиотической, синтаксической и т. д.

ЛИГН 256/CSE 256

Статистическая обработка естественного языка (4)

• Введение в современные статистические подходы к обработке естественного языка: маркировка частей речи, устранение неоднозначности и анализ смысла слов, использование марковских моделей, скрытых марковских моделей и вероятностных контекстно-свободных грамматик. Рекомендуемое предварительное условие: для LIGN 165, LIGN 245, CSE 151, CSE 250A, CSE 254

ЛИГН 266

Вычислительная прагматика (4)

• Этот курс представляет собой введение в вычислительные модели прагматики и их эмпирическую оценку.Курс будет в основном посвящен вероятностным моделям, включая модель Rational Speech Acts и ее различные расширения. Студенты узнают, как строить вероятностно-согласованные модели поведения агентов и как оценивать лингвистическую точность этих моделей.

ЛИГН 270

Темы по психолингвистике (4)

• Мы обсудим вопросы теоретической лингвистики с точки зрения репрезентации и обработки языка, а также текущее развитие психолингвистики и смежных дисциплин с методологической точки зрения.
  • Можно повторить для получения кредита, если темы меняются.

ЛИГН 271

Дополнительные темы по психолингвистике (4)

• Расширенный материал, охватывающий темы экспериментального изучения понимания языка, относящиеся к различным теоретическим анализам синтаксиса, семантики и прагматики; модели языковой архитектуры; методологические и статистические вопросы; кросс-лингвистическая психолингвистика; и интерфейсы с более широким познанием..
  • Можно повторить для получения кредита, если темы меняются.
  • Условие: LIGN 270

ЛИГН 272

Темы нейролингвистики (4)

• Проблемы языковой репрезентации и нейронной реализации, возникающие при изучении нейронной визуализации, языковых расстройств, многоязычия и овладения вторым языком, общения животных, а также происхождения и эволюции языка.
  • Можно повторить для получения кредита, если темы меняются.

ЛИГН 274

Исследования в области изучения второго языка (4)

• Исследование проблем психолингвистики — изучение того, как люди изучают, представляют, понимают и производят язык — с вычислительной точки зрения. Чтение исследовательских статей, охватывающих обработку на уровне слов, предложений и дискурса. Настоятельно рекомендуется предыдущий опыт работы в области психолингвистики и/или компьютерной лингвистики.

ЛИГН 278

Исследования в области изучения второго языка (4)

• Этот курс исследует темы овладения вторым языком, включая критический период, обработку и нейронную репрезентацию языка у билингвов, теории овладения вторым языком и креолизацию, исключительных учащихся, изучающих язык, и параллели с овладением первым языком.

ЛИГН 279

Темы изучения языка (4)

• Овладение языком занимает центральное место в теориях человеческого развития, познания, организации мозга, а также происхождения и изменения языка. Темы включают роль ввода и критических периодов в языковом результате и обработке, нейронной организации и создании языка жестов. Предпосылки: нет.

ЛИГН 280

Текущие исследования (4)

• Обзор исследований языка жестов с точки зрения того, как они влияют на теорию языка.Темы включают структуру ASL, усвоение, психолингвистическую и нейролингвистическую обработку языка жестов по сравнению с разговорным языком, эффекты критического периода и эволюцию языка. Требования: статус выпускника или согласие инструктора.

ЛИГН 281

Теория овладения языком и исследования (4)

• Овладение первым языком детьми и то, как оно проливает свет на лингвистическую, когнитивную и нейролингвистическую теорию.Темы включают прошлые и текущие исследования с упором на дизайн, методологию и анализ данных на детском языке.
  • Можно повторить за кредит.

ЛИГН 282

Биология и окружающая среда при овладении языком (4)

• Как окружающая среда и биология языка, включая сенсомоторную модальность и нейронное развитие, влияют на развитие речи. Темы включают парадигмы, используемые для изучения критического периода для языка.
  
  • Можно взять в кредит 1 раз.

ЛИГН 283/ПСИК 260

Языковое и концептуальное развитие (4)

• На этом занятии будут рассмотрены тематические исследования концептуального развития, которые взаимодействуют с овладением языком, включая такие области, как время, пространство, число и теория разума. Подход класса будет заключаться в изучении выбранного тематического исследования с точки зрения философии, лингвистики, психологии, антропологии и сравнительной психологии с особым акцентом на том, как приобретение языка влияет на концептуальное развитие.
  
  • Можно взять в кредит 1 раз.

ЛИГН 284

 Темы исследования жестового языка(4)

• Структура и природа естественных жестовых языков дает ответы на множество вопросов в лингвистике, когнитивных и нейронауках. Темы включают лингвистическую структуру, психолингвистическую обработку, приобретение, обработку мозга и создание языка. Может приниматься за кредит до трех раз в зависимости от темы.

ЛИГН 293

Исследовательский практикум (0-4)

• Сбор и интерпретация данных, формулирование исследовательских вопросов и гипотез, уточнение прогнозов гипотез, поиск соответствующих доказательств и организация результатов исследований в подходящей форме для представления в рефератах, докладах и научных статьях.
  • Можно повторить за кредит. (Только для классов S/U.)

ЛИГН 296

Направленные исследования (1-8)

• Индивидуальное исследование.
  • Можно повторить за кредит.

ЛИГН 299

Докторантура (1-8)

• Руководил исследованиями по теме диссертации для студентов, зачисленных на соискание ученой степени кандидата наук. степень.
  • Необходимое условие: допуск к кандидатам.Можно повторить за кредит.

ЛИГН 500

Выпускник факультета лингвистики Обучение помощника преподавателя (1-4)

• Этот курс, представляющий собой еженедельную интерактивную лекцию, предназначен для формального обучения ассистентов преподавателей лингвистики (IA) педагогической теории, оценке обучения, управлению классом, а также роли и ожиданиям IA-лингвистов. Курс также будет включать в себя микропреподавание, панельные дискуссии с преподавателями, прямое обсуждение поддержки студентов в трудных ситуациях и предлагает новым IA форум для обсуждения и преодоления повседневных трудностей в обучении.

ЛИГН 502

Ученик Преподавание лингвистики (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателей на курсах лингвистики кафедры, включает обсуждение теорий, методик и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством преподавателя, отвечающего за курс.
  • Студент должен работать ассистентом преподавателя на курсе LIGN, чтобы получить кредит.

ЛИГН 503

Преподавание американского жестового языка для начинающих (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателя американского языка жестов, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством инструктора, отвечающего за курс .
  • Можно повторить за кредит. (Только оценки S/U.)

ЛИГН 504

Начальное обучение французскому языку (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателя французского языка, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством преподавателя, отвечающего за курс.
  • Можно повторить за кредит. (Только для классов S/U.)

ЛИГН 505

Преподавание немецкого языка для начинающих (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателей немецкого языка, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под наблюдением преподавателя, отвечающего за курс.
  • Можно повторить за кредит. (Только для классов S/U.)

ЛИГН 506

Ученик Преподавание итальянского языка (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателя итальянского языка, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством преподавателя, отвечающего за курс.
  • Можно повторить за кредит.(Только для классов S/U.)

ЛИГН 507

Ученик Преподавание испанского языка (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателя испанского языка, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством инструктора, отвечающего за курс.
  • Можно повторить за кредит. (Только для классов S/U.)

ЛИГН 508

Преподавание языка для начинающих/специальное обучение (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистентов преподавателя в языковых курсах, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством преподавателя, отвечающего за курс .
  • Можно повторить за кредит. (Только для классов S/U.)

ЛИГН 509

Подмастерье, помощник старшего преподавателя (1-4)

• Курс, предназначенный для аспирантов, работающих в качестве ассистента старшего преподавателя языковой программы по лингвистике, включает обсуждение теорий, методов и материалов преподавания, проведение дискуссионных сессий и участие в экзаменах под руководством ответственного преподавателя. курса.

VCV Rack User Group public group

сегодня у меня был выходной
, так что я был «BESTEMMING» и «MALEPAROLING» Virtual Box для выпуска v0.6.31 NYSTHI….

https://github.com/ nysthi/nysthi/releases/tag/v0.6.31

— SAM
—- это ПЕРВАЯ попытка портирования с другого порта на C синтезатора речи SAM
для CBM64 https://github.com/s- Руководства по macke/SAM
находятся здесь http://www.apple-iigs.info/newdoc/sam.pdf
—- можно использовать обычный ввод или фонетический ввод
—- все внутренние исходные параметры соблюдаются
— — легенды:
—- сверху есть ПОЛЕ в classivc BLUE CBM64, это поле ввода/текст
—- если вы визуализируете обычный текст, будет отображаться максимум 90~100 символов
—- если вы воспроизводите фонетику, текст может быть длиннее
—- если в режиме ФОНЕТИКА цвета инвертируются
—- флаг ПЕНИЕ активирует внутреннюю модуляцию синтезатора речи
—- когда горит КРАСНЫЙ СВЕТОДИОД ОШИБКИ означает, что в ФОНЕТИЧЕСКОМ синтаксическом анализе есть ошибка
—- СКОРОСТЬ, ШАГ, РОТ, ГОРЛО, являются внутренними элементами управления SAM, см. руководство
—- каждое изменение для этого параметра будет отображаться после остановки и запуска
(или в конец цикла, если цикл)

— AttackSustainRelease16, AttackSustainRelease8, AttackSustainRelease4
—— множественная атака (сустейн) Release конверт с некоторым общим управлением, повторяется 16, 8 или 4 раза
—— легенда:
—— АТАКА от 0 до 1
—— АТАКА CV (формула (значение напряжения IN / 5)
—— СБРОС от 0 до 1
—— СБРОС CV (формула ( Значение напряжения IN / 5)
—— LIN-EXP control
—— SCALE с инверсией, от -2 до +2, по умолчанию 1
—— TAP для запуска/затвора вручную
— — Вход TRIG/GATE
—— AR_MODE ON/OFF, если ON работает с триггером и RELEASE будет активирован, ASA завершится АТАКА,
, если OFF, и GATE ВВЕРХ, то сустейн будет удерживаться
— — ЗАНЯТО ВКЛ/ВЫКЛ, если ВКЛ, новый повторный запуск может произойти, только если ADSR находится в стабильном/режиме ожидания (не работает)
—- ZERO ON/OFF, если ON, с новым повторным запуском, ASR всегда будет запускаться с НУЛЕВОГО значения
(а не с текущее значение ENV out)
—- LOOP ON/OFF, если ON и AR_MODE включен, AR будет автоматически перезапускаться в EOC
—- EOA Импульс окончания атаки OUT (с небольшим индикатором)
— — EOR End of Release Импульс OUT (с небольшим направляющим светодиодом)
—- Вход VCA (простой VCA, подключенный к оболочке)
—- Выход VCA (простой VCA, подключенный к оболочке)
— — ENV OUT выход сигнала Eenvelope (с небольшим направляющим светодиодом)
—- UNITY_MIX ON/OFF, если ON, то ASR ENV OUT суммируется с другим ASR ENV OUT с UITY_MIX ON,
и значение представляется на выход GLOBAL UNITY MIX ENV OUT
— глобальные элементы управления:
—- АТАКА от 0 до 1
—- АТАКА CV (формула (значение напряжения IN / 5)
—- ВЫПУСК от 0 до 1
—- RELEASE CV (формула (значение напряжения IN / 5)
—— управление LIN-EXP
—- ШКАЛА с инверсией, от -2 до +2, по умолчанию 1
—- глобальный вход VCA (простой vca, подключенный к огибающим Unity Mix)
—- глобальный выход VCA (простой VCA, подключенный к огибающим Unity Mix)
—- глобальный выход ENV OUT Unity Mix

— DEEPNOTE
—- добавить CV для управления ВРЕМЕНЕМ: формула: абс(входящее НАПРЯЖЕНИЕ) * 10 (мин 0.001 max 999. secs)
—- добавить CV для управления FREQ1 FREQ2 FREQ3 FREQ4: формула: абс (входящее НАПРЯЖЕНИЕ) * 10 (мин 0,001 макс 100,00 Гц)

— CONST ADD MULT
—- добавить DO OPERATION on PULSE (4 канала)
—- если PULSE активен (подключен), операция выполняется только на PULSE IN

— TIMEX
—- запрос функции; добавьте (2 раза) CV RAMP OUT к счетчикам: формула: (CURRENT_COUNT / TARGET_COUNT) * 10,0 (вольт)
—- например, если TARGET_COUNT равно 5, значение RAMP выдаст 0.0 2.0 4.0 6.0 8.0

— 4MIX 8MIX adn 16MIX
— добавить антищелчковый фильтр на MUTE/UNMUTE

— BRIDGES
— Добавить команду GLOBAL RESET TAP и TRIG (оба моста сбрасываются)
— — Добавить команду RESET одиночного моста TAP и TRIG
—- Добавить ONE SHOT MODE (при изменении состояния необходимо сбросить)
—- Добавить красный светодиод, показывающий, был ли использован ONE SHOT MODE (для сброса )

— JOOPER
—- ошибка: сброс был некорректным при сбросе в ДВОЙНОМ ЭКСКЛЮЗИВНОМ РЕЖИМЕ
—- Добавить заголовки для сцен

— µOP
—- добавлены недостающие части LEGENDA в контекстное меню

— µSQ2
—- продолжительность по умолчанию 1/16

— 4HANDS
—- Добавить глобальную PORTA CV в + VCA
—- Добавить команду RANDOM для рандомизации текущей сцены
—- Добавить заголовки для сцен

— BIVIO
— Добавить команду GLOBAL RESET TAP и TRIG (сбрасываются все 3 bivio)
— Добавить одну команду RESET одиночного bivio TAP и TRIG
— Добавить ONE S ГОРЯЧИЙ РЕЖИМ (при изменении состояния необходимо сбросить)
—- Добавить красный светодиод, чтобы показать, был ли использован РЕЖИМ ONE SHOT (для сброса)

— СЕМЬ МОРЕЙ
—- удаление обрезки концов при импорте произвольного исходные файлы

— JANNEKER
—- ошибка: счетчик импульсов при запуске не инициирован
—- запрос функции: если в режиме ЗАПИСИ, при нажатии ДОБАВИТЬ, ДОБАВЛЕНИЕ происходит на следующем ИМПУЛЬСЕ в
— — запрос функции: добавьте ввод с клавиатуры
—- ДОБАВЛЕНИЕ Шпаргалки для использования с КЛАВИАТУРОЙ
—- ДЛЯ использования клавиатуры мышь должна быть размещена поверх JANNEKER
—— » PAGE DOWN» перейти к следующей сцене
—— «PAGE UP» перейти к предыдущей сцене
—— «ESCAPE» перезагрузить текущую сцену, удаляя текущие изменения
—— «OPTION/WINDOWKEY P» сбросит текущую сцену, все сцены будут удалены
—— «OPTION/WINDOWKEY A» добавит текущую сцену в список сцен
—— «ENTER (клавиатура)» добавит сцену с текущие значения в конце последовательность
—— «RETURN» (или «OPTION/WINDOWKEY ENTER (клавиатура)») обновить текущую стадию с текущими экранными значениями
—— «I» вставить стадию с текущими значениями перед текущей стадией последовательности
—— «ДЕСЯТИЧНАЯ ЗАПЯТАЯ (клавиатура)» сбросить текущее значение счетчика импульсов до 1
—— «+» добавляет 1 к текущему значению импульсов
—— » -» вычесть 1 из текущего значения импульсов
—— «OPTION/WINDOWKEY -» удалит текущую сцену и удалит ее из списка
—— «OPTION/WINDOWKEY +» добавит сцену с текущей значения в конце сцен (аналогично «ENTER (клавиатура)»)
—— 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 используются для ввода данных
——— значения для режимы:
——— ИМПУЛЬСНЫЙ СЧЕТ от 1 до 9999

— JANNEKER TIMED
—- ОШИБКА: невозможно переместить целевое время! (извините, забыл установить редактируемый ДИСПЛЕЙ!)
—- ОШИБКА: все сохраненные времена были выровнены по секундам (теперь действительно 0.