Контрольно-измерительные материалы для внутришкольного контроля по русскому языку 6,7 классы

Контрольный диктант

по теме «Повторение изученного в 5 классе» (6 класс).

Кедр.

Кедр растёт высоко в горах, ветры его стараются к земле наклонить. А он высок, могуч, вцепился ветвями в землю и тянется всё выше и выше к солнцу.

На концах веток кедровые шишки висят. Орешки ещё не поспели, но вокруг много зверьков и птиц живёт. Кедр всех кормит.

Белка свалит шишку на землю, вынет орешки, один-два съест, но один уронит. Этот орешек утащит к себе в норку мышь. Она по деревьям взбираться не умеет, а вкусных орешков ей хочется.

Поздней осенью ещё больше зверьков и птиц на кедре. Они собирают и прячут кедровые орешки под камни, зарывают про запас в землю. (100 слов.)

( По Г. Снегирёву).

Грамматические задания:

1. Синтаксический разбор предложения: 1 вар.

   – 3 предл.; 2 вар.- 7 предл.

2. Выписать из текста словосочетания и графически разобрать их. (Из предложений зад. №1).

3. Разбор слов по составу: 1 вар.- собирают, орешки, поздней; 2 вар.- взбираться, высок, кедровые.

4. Найти слова, в которых 1 вар.- букв больше, чем звуков; 2 вар.- букв меньше, чем звуков.

5. Выписать из текста 2-3 слова на изученную орфограмму, графически обозначив её: 1 вар.- «Буквы е-и в окончаниях глаголов», 2 вар.- «-Ться— — тся в глаголах».

(Текст из книги Т.А. Костяева. Материалы для диагностики знаний, умений, навыков учащихся 5-9 классов). «Русский язык в школе» №4 2010.

Контрольный диктант

по теме «Повторение изученного в 5-6 классах» (7 класс)

Листопад завершён. Раздетый лес потемнел, просматривается насквозь. Лишь кое-где молодые дубки гремят летними доспехами. Да ведь они и в зиму зачастую уходят с сухими листьями.

Старые же дубы отрясли жухлую ветошь, обнажили корявые сучья, раскидали жёлуди на загрубелую землю. Того и гляди просыплется из низких всклоченных облаков снег.

Пороша выпадает по-разному. То нежданно-негаданно за ночь насыплет снегу по щиколотку, глубоко и прочно ложась на стылую землю. Или ждём её, ждём, а она второпях рассыплет снежную крупу, а потом и вовсе пропадёт. Вообще-то всякая зима имеет не дону снежную примерку. И только на исходе ноября обыкновенно ложится снег.

А пока предзимье – время свежих ветров и лёгких порош. Природа как бы задумалась на пороге погодных перемен и медлит отпускать загостившуюся осень. (118 слов) (По А. Стрижёву)

Грамматические задания:

1. Озаглавить текст.

2. Синтаксический разбор предложений: 1вар.- 3 пред.; 2 вар .- 11пред.

3. Разбор слов по составу: 1 вар.- выпадает, насыплет, настылую; 2 вар. — потемнел, просматривается, раскиданные.

4. Выполнить фонетический разбор: 1 вар.- листьями; 2 вар.- снежную.

5. Выполнить морфологический разбор любого существительного.

(Текст из книги «Русский язык 7 класс. Поурочные планы. Автор-составитель С.Б. Шадрина. С. 35-36)

Контрольный диктант по теме «Причастие» (7 класс)

Дыхание близкой грозы уже веяло над океаном. Дальний берег давно утонул в тумане и сумерках приближающегося вечера. Море протяжно ревело и катило валы к горизонту. Несколько валов уже перекатилось через волнолом, отделяющий бухту. Небо потемнело, и весь мир поглотила бесформенная тьма, охватившая воздух, тучи и море. Иногда среди шума и плеска с пугающей внезапностью обозначались белые гребни волн.

Пленник наблюдал за лодкой, вошедшей в бухту. Он привык всматриваться в очертания гор, выступавшие неясными извилинами, в сонное спокойствие отдалённого берега, лениво дремавшего в своих туманах. От берега, затянутого мглой, отделились какие-то тени и понеслись над морскими валами. Налетел ещё шквал, и опять пронеслись сверкающие брызги. Пленник чувствовал движение громад, несущихся на запад. И вдруг ожили давно угасшие желания. Он кинулся к решётке, затряс её, и решётка свободно вынулась. Вскоре он был в лодке, качавшейся под ударами волн…(135 слов) (По В.Г.Короленко)

Грамматические задания:

1. Озаглавить текст.

2. Синтаксический разбор предложения: 1 вар.-7 пред.; 2 вар. – 9 пред.

3. Морфемный разбор слов: 1 вар. – приближающегося, ревело, бесформенная, всматриваться; 2 вар.- отделяющий, потемнело. охватившая, пронеслись.

4. Морфологический разбор причастия: выписать из текста с зависимым словом 1 вар. – дейст. наст.вр.; страд. прош.вр.; 2 вар. – дейст. прош. вр.; страд. наст. вр.

(Текст из книги Г.А. Богданова Уроки русского языка в 7 классе с. 76)

Контрольный диктант по теме «Деепричастие» (7 класс)

Продолжая двигаться, огромная туча, опускаясь всё ниже к земле, смешалась с туманом. Она словно расталкивала другие голубоватые облачка, пытавшиеся расположиться по ветру. Облачка походили на корабли, выстроившиеся для морского сражения.

Вскоре за синей тучей, расползавшейся по всему небу со скоростью прибывающей во время прилива морской воды, исчезли длинные солнечные лучи. Тёмно-серый свет просачивался сквозь длинное облако, едва освещая землю. Затрепетав, прошумела листва на деревьях, хоть даже слабый ветерок не колебал её. Всё вокруг потемнело, как это бывает после захода солнца.

Внезапно вспышка ослепительной молнии распорола тучи, и, осветившись ею, небо словно раскололось. Удар грома, достигший лесной опушки, потряс землю. Через минуту крупные капли дождя застучали по листве деревьев, по кустам. Полил дождь, не прекращавшийся до самого утра. (118 слов)

Грамматические задания:

1. Озаглавить текст.

2. Синтаксический разбор предложения: 1 вар.- 3 пред.; 2 вар.- 5 пред.

3. Морфемный разбор слов: 1 вар. — продолжая, походили, пытавшиеся, ветерок; 2 вар.- опускаясь, смешалась, расползавшейся, морской.

4. Морфологический разбор слов: 1 вар.- опускаясь, расползавшейся; 2 вар.- с прибывающей, осветившись.

(Текст из книги Г.А. Богданова Уроки русского языка в 7 классе с. 108)

Контрольный диктант по теме «Наречие» (7 класс)

Отправляясь на охоту, я вышел из дома затемно. Дорога мне хорошо знакома, и я, перейдя неширокую речонку, взобрался на верх пригорка, покрытого лесочком, и сначала пошёл по дорожке. Под ногами чувствовалась не грязь, а сухая земля. Лёгкий ветерок едва-едва доносил горьковатый запах пробуждающихся почек.

Я решил ждать прилёта тетеревов на знакомой мне лесной полянке. Сюда прилетают они в начале весны.

Я пошёл к шалашу, сделанному мной заранее из рубленых берёзок. Укрывшись в нём, я закрыл вход ветками. Неожиданно послышался шум. Тяжёлые птицы садились у шалаша, громко хлопая крыльями. Извещая задорной песней весь лес о своём прилёте, они прыгали, перелетая с места на место, гоняясь друг за другом. Распустив свои чёрные хвосты и припадая к земле, птицы монотонно ворковали. Казалось, что вокруг меня переливаются и по-весеннему журчат невидимые ручейки. (129 слов) (По Г. Скребицкому)

Грамматические задания:

1. Озаглавить текст.

2. Синтаксический разбор предложения: 1 вар.- 1пред.; 2 вар.- 7 пред.

3. Морфемный разбор слов: 1 вар.- вышел, сначала, взобрался, горьковатый, пробуждающихся, извещая; 2 вар.- прыгали, припадая, невидимые, чувствовалась, монотонно, речонку.

4. Морфологический разбор слов: 1 вар.- затемно; 2 вар.- заранее.

5. Привести примеры на изученное правило из текста: 1 вар.- Правописание наречий слитно, раздельно, через дефис; 2 вар.- Не с различными частями речи.

(Текст из книги Г.А. Богданова Уроки русского языка в 7 классе с. 143)

Контрольно-измерительные материалы | Тест по русскому языку:

Входная диагностика                        7 класс II вида

1.   Выписать словосочетания.

Из-под листочка, удивительный день, папа уехал, рисует на стекле,

под диваном, идёт и смеётся, счастливое детство, из-за тучи,

идёшь по аллее, расцветает в саду .

          2. Выпишите слова, состоящие из приставки, корня, суффикса, окончания.

Обеденный, окраска, образный, оплата, огласка, охотник, освещаю.

     3. Выпишите сначала словосочетания с главным словом глаголом, затем с главным словом существительным.

Гуляет на улице                         тёмная ночь

Юбилейная встреча, съёжился от холода, вкусное яблоко, купается в речке, брюки в полоску, смотрит на море.

          Работа с текстом.

1. Вдруг на коленки Жилину лепёшка упала. (2) Посыпались черешни. (3) Поглядел он кверху и увидел маленькую Дину. (4) Расчистил он в яме местечко, наковырял глины и стал лепить красивых кукол.

Выполните задания

1. Найдите и выпишите нераспространённое предложение.
2. Сделайте синтаксический разбор 3 предложения. Дайте характеристику предложению.

4. Установите смысловые и синтаксические связи в словосочетаниях, запишите полученные словосочетания, обозначьте главное слово.

Образец: Съесть, груша —  съесть грушу

Висеть, ель  —  висеть на ели

грустить,  бабушка

сосновая, лес

беспокоиться, мама

стереть, доска

растёт, грядка

Входная диагностика                 6 класс II вида

1. Подчеркните однокоренные слова.

Отдохнул Жилин, лепёшку съел, потом нашёл камень, принялся колодку

сбивать. Все руки избил, а колодку не смог перебить.

2. Выпишите слова, состоящие из приставки, корня, суффикса, окончания.

Обеденный, окраска, образный, оплата, огласка, охотник, освещаю.

3. Вставьте пропущенные буквы, запишите, где возможно проверочные слова.

Б..лкон, вр..дитель, спор..смен, извес(?)ный, прекрас(?)ный, м..ршрут, ж..знь,

брош..ра, посм..трел, г..мнастика, в..лос..пед.

4. Вставьте пропущенные буквы.

Ш..ёт, с..ел, с..ехал, в..юга, с..ёжился, п..едестал. об..яснение, л..ёт, руч..и, птич..и.

5. Работа с текстом.

(1) Вот уже с..дит..ся солнце. (2) Р..ка словно выпр..милась, (у)вела меня д..леко (от)с..ла. (3) В крутых л..сных б..регах пение птиц перебило воспоминание о лет.. и о жаре. (4) В..да очень быстро н..сёт меня, только д..ржи крепче весло (в)руке.

Выполните задания

1. Озаглавьте текст.

2. Спишите, вставьте пропущенные буквы, раскройте скобки.

3. Из предложения 3 выпишите слово, состоящее из корня, суффикса, окончания.

4. Над словами предложения 3 надпишите части речи.

Кедр растет высоко в горах !

Кедр растёт высоко в горах, ветры его набок* клонят, стараются к земле наклонить. А он высок, могуч, вцепился корнями в землю и тянется всё выше и выше к солнцу.

На концах веток кедровые шишки висят. Орешки ещё не поспели, но вокруг много зверьков и птиц живёт. Кедр всех кормит.

Белка свалит шишку на землю, вынет орешки, но один уронит. Этот орешек утащит к себе в норку мышь. Она по деревьям взбираться не умеет, а вкусных орешков ей хочется.

Поздней осенью ещё больше зверьков и птиц на кедре. Они собирают и прячут кедровые орешки под камни, зарывают про запас в землю. Объём слов: 100

Грамматические задания:

1. Произведите синтаксический разбор предложений:
   I вариант – На концах веток кедровые шишки висят.
   II вариант – Этот орешек утащит к себе в норку мышь.
2. Выполнить морфемный разбор слов:
   I вариант – собирают, кедровые;
   II вариант – утащит, вкусных.
3. Выполните фонетический разбор слов:
   
   I вариант – земля;
   II вариант –мышь.

Кедры р..стут высоко в горах ветры их (на)бок сг..бают ст..рают..ся к земле накл..нить. А он высок могуч.. он вц..пился к..рнями в землю и тянет..ся всё выше и выше к со..нцу.

Всем извес..но что на концах веток обыч..но кедровые шишки в..сят. Орешки ещё (не)поспели и лес зам. .р в ож..дании. (Во)круг много зверьков и птиц живёт и кедр всех лесных жителей корм..т. (Не)угомо..ая белка свал..т шишку на землю вын..т орешки два-три с..ест но один (не)пр..ме..о урон..т и тогда утащ..т ореш..к в норку юркая мыш(?). Она по деревьям взб..рат..ся (не)уме..т однако вкусные орешки любит а (по)тому к..раулит белок ждёт когда они урон..т свои пр..пасы.

Поз..ней осе..ей порой ещё больше зверьков и птиц можно увид..ть на кедре. Они соб..рают и пряч..т кедровые орешки под камни или зарывают про з..пас в землю.

Входная диагностика
6 класс
Диктант

Кедр растет высоко в горах, ветры его на бок клонят, стараются к земле прижать. А он высок, могуч, вцепился корнями в землю и тянется все выше и выше к солнцу.
На концах веток кедровые шишки висят. Орешки ещё не поспели, но вокруг много зверей и птиц живет. Кедр всех кормит.
Белка свалит шишку, вынет орешки, два-три съест, но один уронит. Этот орешек утащит к себе в норку мышь. Она по деревьям взбираться не умеет, а вкусных орешков ей хочется.
Поздней осенью все больше зверьков и птиц живёт около кедра. Они собирают и прячут кедровые орешки под камни, зарывают про запас под землю.
( По Г. Скребицкому. 105 слов)

Входная диагностика
6 класс
Диктант

Кедр растет высоко в горах, ветры его на бок клонят, стараются к земле прижать. А он высок, могуч, вцепился корнями в землю и тянется все выше и выше к солнцу.
На концах веток кедровые шишки висят. Орешки ещё не поспели, но вокруг много зверей и птиц живет. Кедр всех кормит.
Белка свалит шишку, вынет орешки, два-три съест, но один уронит. Этот орешек утащит к себе в норку мышь. Она по деревьям взбираться не умеет, а вкусных орешков ей хочется.
Поздней осенью все больше зверьков и птиц живёт около кедра. Они собирают и прячут кедровые орешки под камни, зарывают про запас под землю.
( По Г. Скребицкому. 105 слов)

• diktant_6k
  Размер файла: 15 kB Загрузок: 2

Полный фонетический разбор словУрожай,облако,собирали,щедрый,богатство,радость.

Помогите — Школьные Знания.com Урожай — Транскрипция слова : [уражай’]
у — [у] — гласный, безударный.
р — [р] — согласный, непарный звонкий, сонорный, парный твёрдый.
о — [а] — гласный, безударный.
ж — [ж] — согласный, парный звонкий, непарный твёрдый, шипящий.
а — [а] — гласный, ударный.
й — [й’] — согласный, непарный звонкий, сонорный, непарный мягкий.
6 букв и 6 звуков.

Облако — Транскрипция слова : [облака]
о— [о] — гласный, ударный.
б — [б] — согласный, парный звонкий, парный твёрдый.
л — [л] — согласный, непарный звонкий, сонорный, парный твёрдый.
а — [а] — гласный, безударный.
к — [к] — согласный, парный глухой, парный твёрдый.
о — [а] — гласный, безударный.
6 букв и 6 звуков.

Собирали — Транскрипция слова : [саб’ирал’и]
с — [с] — согласный, парный глухой, парный твёрдый.
о — [а] — гласный, безударный.
б — [б’] — согласный, парный звонкий, парный мягкий.
и — [и] — гласный, безударный.
р — [р] — согласный, непарный звонкий, сонорный, парный твёрдый.
а — [а] — гласный, ударный.
л — [л’] — согласный, непарный звонкий, сонорный, парный мягкий.
и — [и] — гласный, безударный.
8 букв и 8 звуков.

Щедрый — Транскрипция слова : [щ’эдрый’]
щ — [щ’] — согласный, непарный глухой, непарный мягкий, шипящий.
е — [э] — гласный, ударный.
д — [д] — согласный, парный звонкий, парный твёрдый.
р — [р] — согласный, непарный звонкий, сонорный, парный твёрдый.
ы — [ы] — гласный, безударный.
й — [й’] — согласный, непарный звонкий, сонорный, непарный мягкий.
6 букв и 6 звуков.

Богатство — Транскрипция слова : [багац:тва]
б — [б] — согласный, парный звонкий, парный твёрдый.
о — [а] — гласный, безударный.
г — [г] — согласный, парный звонкий, парный твёрдый.
а — [а] — гласный, ударный.
т — [ц:] — согласный, непарный глухой, непарный твёрдый.
с — не обозначает звука в этом слове.
т — [т] — согласный, парный глухой, парный твёрдый.
в — [в] — согласный, парный звонкий, парный твёрдый.
о — [а] — гласный, безударный.
9 букв и 8 звуков.

Радость — Транскрипция слова : [радаст’]
р — [р] — согласный, непарный звонкий, сонорный, парный твёрдый.
а — [а] — гласный, ударный.
д — [д] — согласный, парный звонкий, парный твёрдый.
о — [а] — гласный, безударный.
с — [с] — согласный, парный глухой, парный твёрдый.
т — [т’] — согласный, парный глухой, парный мягкий.
ь — не обозначает звука в этом слове.
7 букв и 6 звуков.

Если не изучали сонорный, то можно не писать.

Не только функция служебных слов: Дистальная скорость речи влияет на восприятие просодически слабых слогов

Александру, А. М., Сааринен, Т., Куяла, Дж., И Салмелин, Р. (2018). Корковое отслеживание глобальных и локальных вариаций речевого ритма при связном восприятии естественной речи. Журнал когнитивной неврологии , 1–16.

Аллопенна П. Д., Магнусон Дж. С. и Таненхаус М. К. (1998). Отслеживание хода распознавания произнесенного слова с помощью движений глаз: данные для моделей непрерывного картирования. Журнал памяти и языка , 38 (4), 419–439.

Артикул Google Scholar

Бэз-Берк, М. М., Дилли, Л. К., Шмидт, С., Моррилл, Т. Х., и Питт, М. А. (2016). Возвращаясь к цитате Нила Армстронга о высадке на Луну: последствия для восприятия речи, сокращения функциональных слов и акустической неоднозначности. PloS one , 11 (9), e0155975.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Баезе-Берк, М.М., Хеффнер, К. К., Дилли, Л. К., Питт, М. А., Моррилл, Т. Х., и Маколи, Дж. Д. (2014). Долгосрочное временное отслеживание скорости речи влияет на распознавание произносимого слова. Психологические науки , 25 (8), 1546–1553.

Артикул PubMed Google Scholar

Бэз-Берк, М. М., Моррилл, Т. Х., и Дилли, Л. К. (2016). Используют ли не носители языка скорость контекстной речи при распознавании устных слов? В Труды 8-й Международной конференции по речевой просодии (SP2016) (стр. 979-983).

Бейтс, Д. М., Мехлер, М., Болкер, Б., и Уокер, С. (2014). lme4: линейные модели смешанных эффектов с использованием Eigen и S4 .

Бич, К. М. (1991). Интерпретация просодических паттернов в точках неоднозначности синтаксической структуры: свидетельство торговых отношений с подсказками. Журнал памяти и языка , 30 (6), 644–663.

Артикул Google Scholar

Белл, А., Бренье, Дж. М., Грегори, М., Жиран, К., и Джурафски, Д. (2009). Влияние предсказуемости на продолжительность содержания и функциональных слов в разговорном английском. Журнал памяти и языка, 60 (1), 92–111.

Boersma, P., & Weenink, D. (2015). Праат: фонетика на компьютере. Доступно на www.praat.org. По состоянию на 21 ноября 2018 г.

Bosker, H.R. (2017). Учет темпозависимых смещений границ категорий в восприятии речи. Внимание, восприятие и психофизика, 79, 333-343. https://doi.org/10.3758/s13414-016-1206-4.

Артикул Google Scholar

Боскер, Х. Р., и Гитца, О. (2018). Вовлеченные тета-колебания определяют восприятие последующей речи: поведенческие свидетельства нормализации скорости. Язык, познание и неврология, 33 (8), 955-967.

Артикул Google Scholar

Брин, М., Дилли, Л.К., Маколи, Дж. Д., и Сандерс, Л. Д. (2014). Слуховые вызванные потенциалы выявляют ранние перцептивные эффекты дистальной просодии на сегментацию речи. Язык, познание и неврология , 29 (9), 1132-1146.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Брауэр, С., Миттерер, Х., & Хюттиг, Ф. (2012). Редукция речи меняет динамику конкуренции при распознавании устного слова. Язык и когнитивные процессы , 27 (4), 539-571.

Артикул Google Scholar

Browman, C. P., & Goldstein, L. (1990). Спецификация жеста с использованием динамически определяемых артикуляционных структур. Фонетический журнал, 18 , 299-320.

Google Scholar

Браун, М. (2014). Интерпретация просодической вариации в контексте (Неопубликованная докторская диссертация).Университет Рочестера, Рочестер, штат Нью-Йорк.

Браун, М., и Куперберг, Г. Р. (2015). Иерархическая генеративная структура языковой обработки: увязка языкового восприятия, интерпретации и производственных аномалий при шизофрении. Frontiers in Human Neuroscience , 9 , 643.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Браун, М., Дилли, Л. К., и Таненхаус, М.К. (2012). Ожидания в реальном времени, основанные на скорости речи контекста, могут вызывать появление или исчезновение слов. В Протоколах Ежегодного собрания Общества когнитивных наук (Том 34, № 34).

Браун М., Дилли Л. К. и Таненхаус М. К. (2014). Вероятностная просодия: влияние относительной скорости речи на восприятие слова (слов) на несколько слогов ранее. В Трудах 7-й Международной конференции по речевой просодии , Дублин, Ирландия, 20–23 мая г. (стр.1154-58).

Бурки А., Фугерон К., Гендрот К. и Фрауэнфельдер У. Х. (2011). Фонетическая редукция против фонологического удаления французской schwa: некоторые методологические вопросы. Фонетический журнал, 39 (3), 279-288.

Артикул Google Scholar

Clayards, M. A., Tanenhaus, M. K., Aslin, R. N., & Jacobs, R. A. (2008). Восприятие речи отражает оптимальное использование вероятностных речевых сигналов. Познание, 108 (3), 804–809.

Катлер А. и Норрис Д. (1988). Роль сильных слогов в сегментации для лексического доступа. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 14 (1), 113.

Google Scholar

Дахан, Д., и Магнусон, Дж. С. (2006). Распознавание устного слова. В книге М. Дж. Тракслера и М. А. Гернсбахера (ред.), Справочник по психолингвистике (стр.249-283). Амстердам: Academic Press

,

Глава Google Scholar

Дэвидсон, Л. (2006). Schwa elision в быстрой речи: сегментарное удаление или наложение жестов? Phonetica, 63 , 79-112.

Артикул PubMed Google Scholar

Дэвис, М. Х., Гаскелл, М. Г., и Марслен-Уилсон, В. (1998). Распознавание вложенных слов в связанной речи: контекст и конкуренция.На 4-м семинаре по нейронным вычислениям и психологии , Лондон, 9–11 апреля 1997 г. (стр. 254–266). Лондон: Springer London.

Дэвис М. Х., Марслен-Уилсон В. Д. и Гаскелл М. Г. (2002). Вверх по лексической дорожке сада: сегментация и неоднозначность в распознавании устных слов. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 28 (1), 218–244.

Google Scholar

Де Руйтер, Дж.П., Миттерер, Х. и Энфилд, Н. Дж. (2006). Планирование конца очереди говорящего: когнитивный краеугольный камень разговора. Язык , 82 (3), 515-535.

Артикул Google Scholar

Делл, Г. С. (2013). Каскадирование и обратная связь в интерактивных моделях производства: отражение перспективного моделирования ?. Поведенческие науки и науки о мозге , 36 (4), 351-352.

Артикул PubMed Google Scholar

Ди Либерто, Г.М., О’Салливан, Дж. А., и Лалор, Э. К. (2015). Низкочастотное корковое вовлечение в речь отражает обработку на уровне фонем. Current Biology , 25 (19), 2457-2465.

Артикул PubMed Google Scholar

Дилли, Л. , Шаттук-Хуфнагель, С., и Остендорф, М. (1996). Глотализация гласных начальных слогов как функция просодической структуры. Фонетический журнал , 24, 423444.

Артикул Google Scholar

Дилли, Л. К., Арджманди, М. К., и Ирландия, З. (2017). Спектротемпоральные сигналы для восстановления восприятия сокращенных слогов из непрерывной случайной речи. Журнал акустического общества Америки, 141 (5), 3700.

Статья Google Scholar

Дилли, Л. К., Моррилл, Т. Х., и Банзина, Э. (2013).Новые тесты дистального эффекта скорости речи: изучение кросс-лингвистического обобщения. Границы в психологии , 4 .

Дилли, Л. К., и Питт, М. А. (2010). Изменение скорости речи в контексте может привести к появлению или исчезновению слов. Психологические науки , 21 (11), 1664–1670.

Артикул PubMed Google Scholar

Дин, Н. , Меллони, Л., Чжан, Х., Тиан, X., & Poeppel, D. (2016). Корковое отслеживание иерархических языковых структур в связной речи. Nature Neuroscience, 19 (1), 158–164.

Артикул PubMed Google Scholar

Дин Н., Патель А. Д., Чен Л., Батлер Х., Луо К. и Поппель Д. (2017). Временные модуляции в речи и музыке. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 81 , 181–187.

Артикул Google Scholar

Доеллинг, К.Б., Арнал, Л. Х., Гица, О., и Поппель, Д. (2014). Акустические ориентиры управляют дельта-тета-колебаниями, чтобы обеспечить понимание речи за счет облегчения перцептивного анализа. Neuroimage , 85 , 761-768.

Артикул PubMed Google Scholar

Дорман М. Ф., Рафаэль Л. Дж. И Либерман А. М. (1976). Дальнейшие наблюдения о роли тишины в восприятии стоп-согласных. Журнал акустического общества Америки, 59 , S40. DOI: https://doi.org/10.1121/1.2002677

Артикул Google Scholar

Драйверс, Л., Малдер, К., и Эрнестус, М. (2016). Дифференциальная обработка акустически редуцированных и полных форм колебаний индекса альфа- и гамма-диапазона. Мозг и язык , 153 , 27-37.

Артикул PubMed Google Scholar

Эйснер, Ф., И Маккуин, Дж. М. (2018). Восприятие речи. Справочник Стивенса по экспериментальной психологии и когнитивной нейробиологии, языку и мышлению , 3 , 1.

Google Scholar

Эрнест, М., Баайен, Р. Х., и Шредер, Р. (2002). Распознавание сокращенных словоформ. Мозг и язык , 81 (1-3), 162-173.

Артикул PubMed Google Scholar

Эрнест, М., & Уорнер, Н. (2011). Введение в сокращенные варианты произношения. Фонетический журнал, 39 (SI), 253-260.

Google Scholar

Фаррис, М. К., и Барши, И. (2013). Недоразумения в общении УВД: язык, познание и экспериментальная методология . Ashgate Publishing, Ltd

Fougeron, C., & Steriade, D. (1997). Приводит ли удаление французского слова schwa к нейтрализации лексических различий? В материалах Proceedings of Eurospeech (Vol.2, с. 943-946).

Гал, С., Яо, Ю., и Джонсон, К. (2012). Зачем уменьшать? Плотность фонологического соседства и фонетическая редукция спонтанной речи. Журнал памяти и языка , 66 (4), 789-806.

Артикул Google Scholar

Ganong, W. (1980). Фонетическая категоризация слухового восприятия слов. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 6 (1), 110–125.

PubMed Google Scholar

Гаскелл, М. Г., и Марслен-Уилсон, В. Д. (2001). Устранение лексической двусмысленности и распознавание устных слов: устранение разрыва. Журнал памяти и языка , 44 (3), 325-349.

Артикул Google Scholar

Гоу-младший, Д. У. (2001). Ассимиляция и ожидание при непрерывном распознавании устных слов. Журнал памяти и языка , 45 (1), 133-159.

Артикул Google Scholar

Гоу, Д. У., младший, и Гордон, П. К. (1995). Лексические и предлексические влияния на сегментацию слов: данные по праймингу. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 21 (2), 344–359.

PubMed Google Scholar

Хэви, М., Серрес, Дж., И Нацци, Т. (2014). Асимметрия согласных / гласных при обработке словоформ: данные в детстве и во взрослом возрасте. Язык и речь , 57 (2), 254-281.

Артикул PubMed Google Scholar

Хеффнер, К. К., Дилли, Л. К., Маколи, Дж. Д., и Питт, М. А. (2013). Когда сигналы объединяются: как дистальные и проксимальные звуковые сигналы объединяются в сегментацию слов. Язык и когнитивные процессы, 28 (9), 1275-1302.

Артикул Google Scholar

Хеффнер, К. К., Ньюман, Р. С., и Идсарди, В. Дж. (2017). Поддержка контекстных эффектов на сегментацию и сегменты зависит от контекста. Внимание, восприятие и психофизика , 79 (3), 964-988.

Артикул Google Scholar

Хилленбранд, Дж. М., и Хоуд, Р. А. (1996). Роль F0 и амплитуды в восприятии интервокальных голосовых остановок. Журнал исследований речи, языка и слуха , 39 (6), 1182-1190

Статья Google Scholar

Индефри П. , & Левелт У. Дж. (2004). Пространственные и временные сигнатуры компонентов словопроизводства. Познание , 92 (1-2), 101-144.

Артикул PubMed Google Scholar

Джегер Т. (2010).Избыточность и сокращение: говорящие управляют плотностью синтаксической информации. Когнитивная психология , 61 (1), 23–62.

Артикул PubMed Google Scholar

Джонсон, К. (2004). Значительное сокращение разговорного американского английского. В Спонтанная речь: данные и анализ. Материалы 1-й сессии 10-го международного симпозиума (с. 29-54).

Кейтель, А., Гросс, Дж., И Кайзер, К. (2018). Воспринимательно релевантное отслеживание речи в слуховой и моторной коре отражает различные языковые особенности. PLoS Biology, 16 (3), e2004473.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Кемпс Р. , Эрнестус М., Шредер Р. и Баайен Р. Х. (2004). Обработка сокращенных словоформ: эффект восстановления суффикса. Мозг и язык , 90 , 117–127.

Артикул PubMed Google Scholar

Кесслер Б. и Трейман Р. (1997). Слоговая структура и распределение фонем в английских слогах. Журнал памяти и языка , 37 (3), 295–311.

Артикул Google Scholar

Кидд, Г. Р. (1989). Контекстные эффекты артикуляционной скорости в идентификации фонем. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 15 (4), 736.

PubMed Google Scholar

Kingston, J., & Beckman, M. E. (ред.). (1990). Удлинения и сокращения и природа просодического избирательного округа. В работах по лабораторной фонологии, том 1, между грамматикой и физикой речи (стр. 152–178). Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

Колер, К. Дж. (1998). Исчезновение слов в связной речи. ZAS Статьи по лингвистике , 11 , 21-33.

Google Scholar

Колер, К. Дж. (2006). Парадигмы в экспериментальном просодическом анализе: от измерения к функции. Методы в эмпирических исследованиях просодики , (3), 123-152.

Google Scholar

Кесем, А., Боскер, Х. Р., Такашима, А., Мейер, А., Йенсен, О., и Хагоорт, П. (2018). Нейронное вовлечение определяет слова, которые мы слышим. Current Biology, 28 (18), 2867–2875.

Артикул PubMed Google Scholar

Кривокапич, Дж. (2007). Просодическое планирование: влияние длины и сложности фразы на продолжительность паузы. Фонетический журнал, 35 (2), 162–179.

Артикул Google Scholar

Кривокапич, Дж. (2014). Жестовая координация на просодических границах и ее роль в просодической структуре и процессах планирования речи. Философские труды Лондонского королевского общества B: Биологические науки , 369 (1658), 20130397.

Статья PubMed Google Scholar

Куперман В., Плуймакерс М., Эрнестус М. и Баайен Х. (2007). Морфологическая предсказуемость и акустическая продолжительность интерфиксов в голландских соединениях. Журнал Американского акустического общества , 121 (4), 2261-2271.

Артикул PubMed Google Scholar

Курумада К., Браун М. и Таненхаус М. К. (2017). Влияние распределительной информации на категоризацию просодических контуров. Psychonomic Bulletin & Review , 1-8.

Левинсон, С. К. (2016). Очередность в человеческом общении — истоки и последствия для языковой обработки. Тенденции в когнитивных науках , 20 (1), 6-14.

Артикул PubMed Google Scholar

Либерман, А. М., Делатр, Герстман, Л. Дж., И Купер, Ф. С. (1956). Темп изменения частоты как сигнал для различения классов звуков речи. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 52 (2), 127-137.

Артикул Google Scholar

Лискер, Л., & Абрамсон, А. С. (1967, 1970). Голосовое измерение: некоторые эксперименты в сравнительной фонетике . Доклад, представленный в Трудах 6-го Международного конгресса фонетических наук, Прага.

Локасто, П., и Коннин, К. М. (2002). Отсутствующая информация в распознавании устных слов в соответствии с правилами: удаление гласных Schwa. Восприятие и психофизика, 64 (2), 208-219.

Артикул Google Scholar

Люс, П.А., и Писони Д. Б. (1998). Распознавание произнесенных слов; модель активации соседства. Ухо и слух , 19 , 1–36.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Маховальд, К., Федоренко, Э., Пиантадози, С. Т., и Гибсон, Э. (2013). Информация / теория информации: говорящие выбирают более короткие слова в контексте прогнозирования. Познание , 126 (2), 313-318.

Артикул PubMed Google Scholar

Мануэль, С.Ю., Шаттук-Хуфнагель, С., Хаффман, М. К., Стивенс, К., Карлсон, Р., и Ханникат, С. (1992). Этюды сокращения гласных и согласных . Документ, представленный на Международной конференции по обработке разговорной речи 1992 г., Университет Альберты: Эдмонтон, Канада.

Marslen-Wilson, W., & Zwitserlood, P. (1989). Доступ к произносимым словам: важность начала слов. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 15 (3), 576–585.

Google Scholar

Марслен-Уилсон, В. Д. (1987). Функциональный параллелизм в распознавании устных слов. Познание , 25 (1-2), 71–102.

Артикул PubMed Google Scholar

Marslen-Wilson, W. D., & Welsh, A. (1978). Обработка взаимодействий и лексический доступ при распознавании слов в непрерывной речи. Когнитивная психология , 10 (1), 29–63.

Артикул Google Scholar

Мэттис С. Л., Дэвис М. Х., Брэдлоу А. Р. и Скотт С. К. (2012). Распознавание речи в неблагоприятных условиях: обзор. Язык и когнитивные процессы , 27 (7-8), 953-978.

Артикул Google Scholar

Мэттис, С. Л., и Мелхорн, Дж. Ф. (2007). Предсказательные, лексические и акустические эффекты на восприятие границ слов. Журнал акустического общества Америки , 122 (1), 554–567.

Артикул PubMed Google Scholar

Мэттис, С. Л., Мелхорн, Дж. Ф. и Уайт, Л. (2007). Влияние синтаксических ожиданий на сегментацию речи. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 33 (4), 960–977.

PubMed Google Scholar

Мэттис, С.Л., Уайт, Л. и Мелхорн, Дж. Ф. (2005). Интеграция нескольких сигналов сегментации речи: иерархическая структура. Журнал экспериментальной психологии: общие , 134 (4), 477–500.

Артикул Google Scholar

Макклелланд, Дж. Л., и Элман, Дж. Л. (1986). Модель восприятия речи TRACE. Когнитивная психология , 18 (1), 1–86.

Артикул PubMed Google Scholar

МакМюррей, Б., Таненхаус, М. К., и Аслин, Р. Н. (2002). Градиентное влияние фонетической вариации внутри категории на лексический доступ. Познание , 86 (2), B33 – B42.

Артикул PubMed Google Scholar

Маккуин, Дж. М. (1998). Сегментация непрерывной речи с использованием фонотактики, Journal of Memory and Language, 39 (1), 21-46.

Артикул Google Scholar

Миллер, Дж.Л., Айбель И. Л. и Грин К. (1984). О природе частотно-зависимой обработки при фонетическом восприятии. Восприятие и психофизика, 35 (1), 5–15.

Артикул PubMed Google Scholar

Миллер Дж. Л. и Либерман А. М. (1979). Некоторые эффекты появившейся позже информации на восприятие стоп-согласного и полусогласного. Внимание, восприятие и психофизика , 25 (6), 457–465.

Артикул Google Scholar

Миттерер, Х. (2018). Различие одноэлементных и близнецов может зависеть от частоты: данные с мальтийского языка. Лабораторная фонология: журнал Ассоциации лабораторной фонологии, 9 (1).

Моррилл, Т. Х., Бейс-Берк, М., Хеффнер, К., и Дилли, Л. К. (2015). Взаимодействие между дистальной скоростью речи, лингвистическими знаниями и речевой средой. Psychonomic Bulletin and Review , 22 (5), 1451-1457.

Артикул PubMed Google Scholar

Моррилл, Т. Х., Дилли, Л. К., Маколи, Дж. Д., и Питт, М. А. (2014). Дистальный ритм влияет на то, слышат ли слушатели слово в непрерывной речи: поддержка гипотезы перцепционной группировки. Познание , 131 (1), 69–74.

Артикул PubMed Google Scholar

Новое, Б., И Нацци, Т. (2014). Ход обработки согласных и гласных во время распознавания слов. Язык, познание и неврология , 29 (2), 147-157.

Артикул Google Scholar

Нибур, О., и Колер, К. Дж. (2011). Восприятие фонетических деталей при идентификации сильно сокращенных слов. Фонетический журнал , 39 (3), 319-329.

Артикул Google Scholar

Норрис Д.(1994). Шорт-лист: коннекционистская модель распознавания слитной речи. Познание , 52 (3), 189–234.

Артикул Google Scholar

Норрис Д., Катлер А., Маккуин Дж. М. и Баттерфилд С. (2006). Фонологическая и концептуальная активация в понимании речи. Когнитивная психология , 53 (2), 146–193.

Артикул PubMed Google Scholar

Норрис Д., И Маккуин, Дж. М. (2008). Шортлист B: байесовская модель распознавания слитной речи. Психологический обзор , 115 (2), 357.

Статья PubMed Google Scholar

Норрис Д., Маккуин Дж. М. и Катлер А. (2016). Прогнозирование, байесовский вывод и обратная связь в распознавании речи. Язык, познание и неврология, 31 (1), 4-18.

Артикул Google Scholar

О’Делл, М., Ниеминен, Т. (2018) Эффект дистальной скорости для финских эпентетических гласных. Proc. 9-я Международная конференция по речевой речи 2018, 646-650. https://doi.org/10.21437/SpeechProsody.2018-131.

О, Ю. М., Купе, К., Марсико, Э., и Пеллегрино, Ф. (2015). Связь фонологической системы и лексики: выводы из корпусного исследования функциональной нагрузки. Фонетический журнал , 53 , 153-176.

Артикул Google Scholar

Olasagasti, I., Бутон, С., и Жиро, А. Л. (2015). Прогнозирование по сенсорным модальностям: нейровычислительная модель эффекта Мак-Герка. Cortex , 68 , 61-75.

Артикул PubMed Google Scholar

Park, H., Thut, G., & Gross, J. (2018). Прогнозирующее увлечение естественной речи через два лобно-моторных нисходящих канала. bioRxiv , 280032.

Паттерсон, Д. Дж., Локасто, П., И Коннин, С. М. (2003). Корпусный анализ частоты удаления гласных в американском английском. Phonetica, 60 , 45-68.

Артикул PubMed Google Scholar

Пилль, Дж. Э. и Дэвис, М. Х. (2012). Нервные колебания переносят речевой ритм в понимание. Frontiers in Psychology , 3 , 320.

Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

Пикеринг, М.Дж. И Гаррод С. (2013). Интегрированная теория языкового производства и понимания. Поведенческие науки и науки о мозге , 36 (4), 329-347.

Артикул PubMed Google Scholar

Пикетт, Дж. М., и Деккер, Л. Р. (1960). Факторы времени в восприятии двойного согласного. Язык и речь , 3 , 11–17.

Артикул Google Scholar

Pierrehumbert, J.и D. Talkin, (1991) Леницирование / ч / и гортанной остановки. Статьи по лабораторной фонологии II, Cambridge Univ. Press, Кембридж, Великобритания. 90-117

Google Scholar

Писони Д. Б., Каррелл Т. Д. и Ганс С. Дж. (1983). Восприятие длительности быстрых изменений спектра речевых и неречевых сигналов. Восприятие и психофизика , 34 (4), 314–322.

Артикул PubMed Google Scholar

Питт, М.А., Дилли, Л., и Тат, М. (2011). Изучение роли частоты воздействия в распознавании вариантов произношения. Фонетический журнал , 39 (3), 304-311.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Питт, М.А., Шостак, К., и Дилли, Л.С. (2016). Обработка речи, зависящая от скорости, может быть специфичной для речи: свидетельство исчезновения слов при восприятии при изменении контекста скорости речи. Внимание, восприятие и психофизика , 78 (1), 334-345.

Артикул Google Scholar

Поеллманн, К., Боскер, Х. Р., Маккуин, Дж. М., и Миттерер, Х. (2014). Перцептивная адаптация к сегментарному и слоговому сокращению непрерывного разговорного нидерландского языка. Фонетический журнал , 46 , 101-127.

Артикул Google Scholar

Quené, H.(1992). Продолжительные подсказки для сегментации слов на голландском языке. Фонетический журнал , 20 (3), 331–350.

Google Scholar

Основная группа разработчиков R (2014 г. ). R: Язык и среда для статистических вычислений. Вена, Австрия. . По состоянию на 5 августа 2018 г.

Ravignani, A., Honing, H., & Kotz, S.A. (2017). Эволюция познания ритма: синхронизация в музыке и речи. Frontiers in Human Neuroscience , 11 , 303.

Статья PubMed PubMed Central Google Scholar

Реди, Л. и Шаттук-Хуфнагель, С. (2001). Вариация реализации глоттализации у нормальных динамиков. Фонетический журнал, 29 , 407-429. DOI: https://doi.org/10.1006/jpho.2001.0145

Артикул Google Scholar

Райниш, Э.(2016). Обработка, специфичная для говорящего, и местная контекстная информация: случай скорости речи. Прикладная психолингвистика , 37 (6), 1397-1415.

Артикул Google Scholar

Рейниш Э. , Джесси А. и Маккуин Дж. М. (2011). Скорость речи в ближнем и дальнем контекстах используется во время сегментации слов. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность , 37 (3), 978.

PubMed Google Scholar

Рейниш, Э., и Шерпс, М. Дж. (2013). Восприятие спектральных и временных сигналов при восприятии гласных быстро зависит от контекста. Фонетический журнал , 41 (2), 101-116.

Артикул Google Scholar

Ремез Р., Рубин П., Писони Д. и Каррелл Т. Д. (1981). Восприятие речи без традиционных речевых сигналов. Science , 212 (4497), 947–949.

Артикул PubMed Google Scholar

Репп Б. Х., Либерман А. М., Эккард Т. и Песецкий Д. (1978). Восприятие интеграции акустических сигналов для остановки, фрикативной и аффрикативной манеры. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность, 4 (4), 612-637.

Google Scholar

Салверда, А.П., Дахан Д. и Маккуин Дж. М. (2003). Роль просодических границ в разрешении лексического встраивания в понимание речи Cognition, 90 (1), 51–89.

Сэмюэл А.Г. (1981). Восстановление фонематики: выводы из новой методологии. Journal of Experimental Psychology: General , 110 (4), 474.

Статья Google Scholar

Сэмюэл А. Г. (1996). Влияет ли лексическая информация на перцептивное восстановление фонем? Journal of Experimental Psychology: General , 125 (1), 28.

Статья Google Scholar

Савуш, Дж. Р., и Ньюман, Р. С. (2000). Нормализация восприятия для скорости речи II: Влияние разрывов сигнала. Внимание, восприятие и психофизика , 62 (2), 285–300.

Артикул Google Scholar

Шупплер, Б., Эрнест, М., Шеренборг, О., и Бовес, Л. (2011). Акустическая редукция в разговорном голландском: количественный анализ, основанный на автоматически созданной сегментной транскрипции. Фонетический журнал , 39 (1), 96-109.

Артикул Google Scholar

Сейфарт, С. (2014). Информативность слова влияет на акустическую продолжительность: влияние контекстной предсказуемости на лексическое представление. Познание, 133 (1), 140–155.

Артикул PubMed Google Scholar

Шеннон, Р. В., Зенг, Ф.-Г., Камат, В., Выгонски, Дж., И Экелид, М. (1995). Распознавание речи с преимущественно временными подсказками. Science , 270 (5234), 303–304.

Артикул PubMed Google Scholar

Шацман, К. Б., и Маккуин, Дж. М. (2006). Продолжительность сегмента как указатель на границы слов при распознавании устного слова. Восприятие и психофизика , 68 (1), 1–16.

Артикул PubMed Google Scholar

Шокей, Л. (2008). Звуковые паттерны разговорного английского языка. Уайли, Хобокен.

Google Scholar

Snedeker, J., & Trueswell, J. (2003). Использование просодии во избежание двусмысленности: влияние осведомленности говорящего и референтного контекста. Журнал памяти и языка , 48 (1), 103–130.

Артикул Google Scholar

Staub, A., & Clifton, C., Jr. (2006). Синтаксическое предсказание в понимании языка: данные из … или. Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание , 32 (2), 425.

PubMed Google Scholar

Стивенс К. Н. (2000). Акустическая фонетика . Кембридж: MIT Press.

Google Scholar

Саммерфилд, Кв. (1981). Артикуляционная скорость и перцептивное постоянство в фонетическом восприятии. Журнал экспериментальной психологии: человеческое восприятие и производительность, 7 (5), 1074–1095.

PubMed Google Scholar

Тавано, А., & Шарингер, М. (2015). Прогнозирование в речевой и языковой обработке. Cortex , 68 , 1-7.

Артикул PubMed Google Scholar

Такер, Б. В., и Эрнестус, М. (2016). Почему нам нужно исследовать повседневную речь, чтобы по-настоящему понять производство, обработку речи и ментальный лексикон. The Mental Lexicon , 11 (3), 375-400.

Артикул Google Scholar

Терк, А. Э., и Шаттук-Хуфнагель, С. (2000). Шаблоны продолжительности, связанные с границами слов, в английском языке. Фонетический журнал , 28 (4), 397–440.

Артикул Google Scholar

Терк, А. Э., и Шаттук-Хуфнагель, С. (2007). Множественные цели удлинения заключительной фразы в словах американского английского. Фонетический журнал , 35 (4), 445–472.

Артикул Google Scholar

Ван де Вен, М., и Эрнестус, М.(2017). Роль сегментных и длительных сигналов в обработке сокращенных слов. Язык и речь, 61 (3), 358–383.

PubMed PubMed Central Google Scholar

Витевич, М. С., и Люс, П. А. (1999). Вероятностная фонотактика и активация соседства в распознавании устных слов. Журнал памяти и языка , 40 (3), 374-408.

Артикул Google Scholar

Уэйд, Т. , & Холт, Л. Л. (2005). Влияние возникающих позднее нелингвистических звуков на категоризацию речи. Журнал акустического общества Америки , 118 (3), 1701–1710.

Артикул PubMed Google Scholar

Уоррен Р. М. (1970). Восприятие утраченных звуков речи. Science , 167 (3917), 392-393.

Артикул PubMed Google Scholar

Уоррен, Р.М. и Шерман Г. Л. (1974). Фонематические реставрации на основе последующего контекста. Внимание, восприятие и психофизика , 16 (1), 150-156.

Артикул Google Scholar

Уилшир, К. Э. (1999). Парадигма «скороговорки» как метод изучения фонологического кодирования. Язык и речь , 42 (1), 57–82.

Артикул Google Scholar

Райт, Р.(2004). Обзор перцептивных сигналов и надежности реплик. В B. Hayes, R. Kirchner, & D. Steriad (Eds.) Фонетическая фонология (стр. 34–57).

Чжан, X., и Самуэль, А.Г. (2015). Активация встроенных слов при распознавании устных слов. Журнал памяти и языка, 79 , 53–75.

Артикул PubMed Google Scholar

Чжоу, X., Эспи-Уилсон, C.Y., Бойс, С., Тиде, М., Холланд, К., и Чоу, А. (2008). Артикуляционное и акустическое исследование «retroflex» и «bunched» американского английского языка на основе магнитно-резонансной томографии / r /. Журнал акустического общества Америки , 123 (6), 4466–4481.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Зоефель Б., Арчер-Бойд А. и Дэвис М. Х. (2018). Фазовый захват колебаний мозга причинно модулирует нейронные реакции на разборчивую речь. Current Biology , 28 (3), 401-408.

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

Профессиональный сайт

Jongman, A., & Tremblay, A. (в печати). Просодия слов в L2. В C. Gussenhoven & A. Chen (Eds.), Оксфордский справочник языковой просодии. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Тремблей А. (в явке). Прошлое, настоящее и будущее ударения при образовании и распознавании слов на втором языке.В Р. Вэйланд (Ред.), [Том, посвященный д-ру Сьюзен Гион Андерсон]. Кембридж: Издательство Кембриджского университета.

Tremblay, A., Kim, S., Shin, S., & Cho, T. (в печати). Пересмотр эффекта фонологического сходства между интонационными системами родного и второго языков при сегментации речи на втором языке. Двуязычие: язык и познание.

Цинь З., Тремблай А. и Чжан Дж. (2019). Влияние тональной информации внутри категории на распознавание мандаринско-китайских слов местными и неродными слушателями: исследование отслеживания взгляда.Журнал фонетики, 73, 144–157.

Тремблей А., Чо Т., Ким С. и Шин С. (2019). Фонетические и фонологические эффекты тональной информации при сегментации корейской речи. Прикладная психолингвистика, 40, 1221–1240.

Коннелл, К., Хюльс, С., Мартинес-Гарсия, М. Т., Цин, З., Шин, С., Ян, Х., и Тремблей, А. (2018). Использование изучающими английский язык сегментарных и супрасегментных сигналов для подчеркивания в лексическом доступе: исследование с отслеживанием взгляда. Изучение языков, 68, 635–668.

Tremblay, A., Broersma, M., & Coughlin, C.E. (2018). Функциональный вес просодической реплики на родном языке предсказывает сегментацию речи на втором языке. Двуязычие: язык и познание, 21, 640–652.

Tremblay, A., Spinelli, E., Coughlin, C.E., & Namjoshi, J. (2018). Синтаксические реплики имеют приоритет над распределительными репликами в сегментации нативной и неродной речи.Язык и речь, 61, 615–631.

Дарси И., Симонет М. и Тремблей А. (ред.). (2017). Серия «Языковые науки»: Фонология в двуязычной и бидиалектной лексике. Границы психологии.

Цинь, З. , Чиен, Ю.-Ф., и Тремблей, А. (2017). Обработка словесного ударения изучающими английский второй язык, говорящие на мандаринском диалекте. Прикладная психолингвистика, 38, 541–570.

Тремблей, А., & Кафлин, К. Э. (2017). Весовой механизм и двуязычие. Двуязычие: язык и познание, 20, 708–709.

Трембле, А., Намджоши, Дж., Спинелли, Э., Броерсма, М., Чо, Т., Ким, С., Мартинес-Гарсия, М. Т., и Коннелл, К. (2017). Опыт владения вторым языком влияет на использование основной частоты при сегментации речи. PLoS One, 12, e0181709.

Гайяр, С., Тремблей, А. (2016). Оценка навыков устной речи в исследовании овладения вторым языком: задание на имитацию.Изучение языков, 66, 419–447.

Райхл Р., Тремблей А. и Кафлин К.Э. (2016). Объем оперативной памяти при обработке L2. Пробус, 28, 29–55.

Тремблей, А. (2016). Лингвистическая конвергенция / расхождение или степень двуязычия? Журнал изучения французского языка, 26, 167–170.

Tremblay, A., Broersma, M., Coughlin, C.E., & Choi, J. (2016). Влияние родного языка на использование основной частоты при сегментации неродной речи.Границы психологии, 7, 985.

Coughlin, C.E., & Tremblay, A. (2015). Морфологическая декомпозиция у носителей французского и не родных языков. Двуязычие: язык и познание, 18, 524–542.

Фелкер Э., Тремблей А. и Голато П. (2015). Traitement de l’accord dans la parole continue chez les apprenants anglophones tardifs du français. Древесные растения, 5, 28–62.

Хенш, А., & Tremblay, A. (2015). Влияние перцептивной фонетической тренировки на восприятие и производство слоговой структуры второго языка. Journal of Phonetics, 52, 105–120.

Ким, Э., Бэк, С., и Тремблей, А. (2015). Роль островных ограничений в обработке предложений на втором языке. Приобретение языка, 22, 384–426.

Tremblay, A., & Spinelli, E. (2014). Использование английскими слушателями распределительных и акустико-фонетических сигналов для связи на французском языке: данные по движениям глаз. Язык и речь, 57, 310–337.

Coughlin, C.E., & Tremblay, A. (2013). Знание и объяснение на основе рабочей памяти чувствительности неродных к соглашению при обработке предложений. Прикладная психолингвистика, 34, 615–646.

Tremblay, A., & Spinelli, E. (2013). Сегментирование начальных слов связи: роль прогнозируемых зависимостей. Язык и когнитивные процессы, 28, 1093–1113.

Трюде, А., Тремблей, А., и Браун-Шмидт, С. (2013). Ограничения адаптации к иностранным акцентам. Журнал памяти и языка, 69, 349–367.

Кандел, С., Спинелли, Э., Тремблей, А., Герассимович, Х. , и Альварес, К. (2012). Обработка префиксов и суффиксов в рукописном производстве. Acta Psychologica, 140, 187–195.

Tremblay, A., Coughlin, C.E., Bahler, C., & Gaillard, S. (2012). Дифференциальный вклад просодических сигналов в сегментацию нативной и неродной французской речи.Лабораторная фонология, 3, 385–423.

Tremblay, A. (2011a). Стандарты оценки уровня владения вторым языком: «Устранение разрыва». Исследования по изучению второго языка, 33, 339–372.

Tremblay, A. (2011b). Обучение синтаксическому анализу начальных слов: исследование с отслеживанием взгляда. Двуязычие: язык и познание, 14, 257–279.

Tremblay, A. , & Owens, N.(2010). Роль акустических сигналов в развитии (не) целеподобных L2 просодических репрезентаций. Канадский журнал лингвистики, 55, 85–114.

Tremblay, A. (2009). Фонетическая изменчивость и вариативное восприятие словесного ударения L2 франко-канадскими слушателями. Международный журнал двуязычия, 13, 35–62.

Демут, К., и Тремблей, А. (2008). Просодически обусловленная изменчивость детской продукции французских детерминаторов.Journal of Child Language, 35, 99–127.

Тремблей, А. (2008). Лексический доступ L2 просодически ограничен? Об обработке словесного ударения франко-канадскими изучающими английский язык второго уровня. Прикладная психолингвистика, 29, 553–584.

Страница не найдена | MIT

Перейти к содержанию ↓

• Образование
• Исследовать
• Инновации
• Прием + помощь
• Студенческая жизнь
• Новости
• Выпускников
• О Массачусетском технологическом институте
• Подробнее ↓
  • Прием + помощь
  • Студенческая жизнь
  • Новости
  • Выпускников
  • О Массачусетском технологическом институте

Меню ↓ Поиск Меню Ой, похоже, мы не смогли найти то, что вы искали!
Попробуйте поискать что-нибудь еще! Что вы ищете? Увидеть больше результатов

Предложения или отзывы?

(В) зависимость лексико-синтаксической продукции

Вопрос Какова роль вероятности и производственных трудностей в производстве человеческого языка? Случай сокращения. Эксперимент ( In ) зависимость от лексических и синтаксических производство : сокращение и пропусков в спонтанной речи Т. Флориан Джагер, Нил Снайдер, Лаура Стаум, и Дэн Джурафски (Стэнфордский университет ) Методы • Собраны примеры из 800 000 слов, синтаксически аннотированного корпуса Switchboard телефонных разговоров на американском английском.• Мы извлекли из корпуса 6 648 дополнительных предложений и 3 465 относительных предложений. • 1265 дополнительных предложений (19%) и 1410 относительных предложений (40%) содержали дополняющие или релятивизирующие предложения. • Длительности были автоматически извлечены из синхронизированных по времени орфографических транскрипций (проект Stanford-Edinburgh Paraphrase Link Project). • Выровненные по времени транскрипты с разрешением 10 мсек (Deshmukh, et al. , 1998). Результаты / Выводы Дополнительные предложения Синтаксическая редукция: это-упущение Я знаю C, что S VP VP верят C 0 CP они CP мы • Ранее работали над фонетической редукцией, усредненной для различных применений (леммы) of that.(Коммутатор ICSI ~ 40 000 слов; Bell et al., 2002 • Потенциально разные леммы (дополняющий и релятивизатор) исследуются отдельно. Пропуск из что S ‘re S’ ve VP будет там VP в значительной степени резюмировал это Относительные предложения Фонетическое сокращение: это сокращение 100 мсек 50 мсек. ночи, когда я занимаюсь аэробикой. (но по отдельности) работа над этими явлениями редукции предполагает, что они оба вероятностные: то есть фонетически сокращается, когда это предсказуемо (Jurafsky et al., 2001, Bell et al., 2003), который производится реже, если предложение относительного / дополнительного является более предсказуемым (Wasow et al., В печати, Jaeger et al., 2005, & Jaeger и Леви в процессе) • Точно так же и синтаксическая , и фонетическая редукция подвержены производственной сложности (Bell et al. , 2003 и < / strong> Jaeger, 2005). Может быть, пропуск ( синтаксическая редукция) — это просто крайняя форма фонетической редукции (см. Лабов, 1969)? Факторы затруднения Править Повторение фразы «Ну, я думаю, вы знаете, что я… я думаю, я могу увидеть это с нескольких различных (1) точек зрения.«Пауза, заполненная тишиной» (2) «Я думаю, что это, э-э, э-э…» Фонологические факторы • Предыдущий / следующий телефон: следующий согласный увеличивает сокращение (Jurafsky et al. 1998, Bell et al. 2003) • Preceding / Follow Стресс: следующий ударный слог увеличивает сокращение (Bell et al. 2003). Предыдущий телефон следует за телефоном (3) «Так что я думаю, что это в какой-то степени повлияло на это». Предшествующее ударение Дополнение Предложения Сокращение of , которое пропущено. Представить ПРОГНОЗИРУЕМОСТЬ Короче Длинные активы FLUENCYPHONOLOGY, о которых говорится… После слога безударные Условные предложения Факторы Факторы предсказуемости Условная вероятность RC / CC с учетом предыдущего слова :… [PP об этом],… (4) Если вы думаете… [NP] через…… и т. Д.…… [CC (что) это все], вы ошибаетесь. P (CC | думать) = 0,63 Условная вероятность RC / CC с учетом его первого слова: (5) P (RC | Европа) Это кое-что [RC (что) Европа не сделала _ сразу ]. Чистая вероятность предыдущего слова. Различаются ли синтаксические и фонетические редукции тем, как на них влияют: • вероятностные факторы? • испытывали и / или ожидали производственные трудности? • фонологические факторы? P (I) (6)… рецепт [(который) мне очень нравится] куриных энчиладас.Чистая вероятность следующего слова: (7) P (думаю) я думаю [(что) насилие со стороны банды тоже пугает всех до смерти]. P (XC | предыдущее слово) P (XC | следующее слово) P (предыдущее слово) P (следующее слово) Скорость речи Квадратная речь крыса e Предшествующая непостоянство Непрерывность после следующего слогового ударения ed Упор в предшествующем слоге ed Следующий сегмент = согласный предшествующий сегмент = согласный Результаты: Сравнение RC Пропущено / Краткое настоящее / Более длинные выводы Структурная предсказуемость Необработанные вероятности * = значимость в модели упущения * = значимость в модели сокращения • Синтаксическая редукция в значительной степени чувствительна к вероятностям, заданным предыдущими элементами, в то время как фонетическая редукция в первую очередь зависит от следующих элементов • Смежные непостоянство влияет на оба явления одинаково: в некорректных контекстах это, скорее всего, будет происходить чаще и дольше • Стресс влияет на фонетическое сокращение и синтаксическое сокращение точно так же. Сегментарный контекст отсутствует. Пропуск и сокращения аналогичны ( и частично могут быть вызваны схожими механизмами) Пропуск НЕ является крайней формой сокращения CC Опущено / короче *** *** Настоящее / длиннее *** ** *** *** * * *** *** *** *** *** * * * * * * * * * * * ** ** * *** Опущено / *** Короче * * *** Настоящее время / Более длительное отсутствие / Более короткое настоящее / Более длительное

Фонологическая кластеризация — INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION

Настоящее изобретение в целом относится к вычислительным устройствам и, в частности, к способам и системам фонологической кластеризации.

Основным строительным блоком фонологической структуры является фонема. Фонема — это единица звука в речи. Сама по себе фонема не имеет никакого внутреннего значения, но когда фонемы соединяются вместе, они могут образовывать слова. Например, когда взрослые пытаются заставить ребенка произнести первое слово, они часто уговаривают его или ее озвучить начало слова, повторяя этот звук или фонему снова и снова, говоря что-то вроде: «м , m, m »для« мама ». Звук «м», часто записываемый как / м /, является примером фонемы.

Звуки (фонемы) можно разделить на категории. Ценность классификации фонем по категориям заключается, помимо прочего, в улучшении распознавания речи. Категоризация фонем часто включает обработку фонем как морфем посредством неявной ассоциации семантики. Морфема — это короткий языковой сегмент, отвечающий трем основным критериям: (1) это слово или часть слова, имеющая значение, (2) ее нельзя разделить на более мелкие значимые сегменты, не изменив своего значения или не оставив бессмысленного остаток, и (3) он имеет относительно одинаковое устойчивое значение в разных вербальных средах.

В первом аспекте изобретения существует способ, который включает в себя: сегментирование с помощью вычислительного устройства предложения на множество маркеров; определение с помощью вычислительного устройства множества вариантов фонем, соответствующих множеству токенов; кластеризация с помощью вычислительного устройства множества вариантов фонем; создание вычислительным устройством начальной векторизации множества вариантов фонем на основе кластеризации; встраивание вычислительным устройством начальной векторизации множества вариантов фонем в модель глубокого обучения; и определение с помощью вычислительного устройства радиального набора вариантов фонем с использованием модели глубокого обучения.

В другом аспекте изобретения существует компьютерный программный продукт, который включает в себя машиночитаемый носитель данных, на котором реализованы программные инструкции. Программные инструкции выполняются вычислительным устройством, чтобы заставить вычислительное устройство: кластеризовать множество вариантов фонем на основе связанных фонем; создать начальную векторизацию множества вариантов фонем на основе кластеризации; встроить начальную векторизацию множества вариантов фонем в модель глубокого обучения; и определить радиальный набор вариантов фонем с помощью модели глубокого обучения.

В другом аспекте изобретения существует система, которая включает в себя: аппаратный процессор, машиночитаемую память и машиночитаемый носитель данных, связанный с вычислительным устройством; программные инструкции, сконфигурированные для сегментации предложения на множество маркеров; программные инструкции, сконфигурированные для определения множества вариантов фонем, соответствующих множеству токенов; программные инструкции, сконфигурированные для кластеризации множества вариантов фонем; программные инструкции, сконфигурированные для создания начальной векторизации множества вариантов фонем на основе кластеризации; программные инструкции, сконфигурированные для встраивания начальной векторизации множества вариантов фонем в модель глубокого обучения; и программные инструкции, сконфигурированные для определения радиального набора вариантов фонем с использованием модели глубокого обучения, при этом программные инструкции сохраняются на машиночитаемом носителе данных для выполнения аппаратным процессором через машиночитаемую память.

Настоящее изобретение описано в подробном описании, которое следует ниже, со ссылкой на отмеченное множество чертежей в качестве неограничивающих примеров примерных вариантов осуществления настоящего изобретения.

РИС. 1 изображает компьютерную систему в соответствии с аспектами изобретения.

РИС. 2 изображены варианты фонем, связанные с фонемами / t / и / d /, согласно примеру.

РИС. 3 изображает иллюстративную среду в соответствии с аспектами изобретения.

РИС. 4 изображает блок-схему примерного программного модуля в соответствии с аспектами изобретения.

РИС. 5 изображает блок-схему примерного способа в соответствии с аспектами изобретения.

Настоящее изобретение в целом относится к вычислительным устройствам и, в частности, к способам и системам фонологической кластеризации. Как описано здесь, аспекты изобретения включают в себя способ и систему для обучения правильной категоризации фонем.Варианты осуществления достигают полуавтоматического создания несемантической модели, которая допускает перекрывающуюся категоризацию фонем путем кластеризации фонем, которые могут автоматически вписываться в радиальный набор без ручного вмешательства. Таким образом создается репозиторий звуков, который может использоваться системой преобразования текста в речь на основе различных входных данных, таких как желаемое географическое произношение слов.

Обычные методы лингвистической классификации фонем страдают двумя основными недостатками.Во-первых, большинство традиционных методов категоризации рассматривают фонемы как неявные морфемы посредством присвоения значения посредством категоризации. Однако фонемы не имеют семантики (внутреннего значения), а являются просто звуками. С другой стороны, звуки, связанные с семантикой, являются морфемами, а морфемы составляют совершенно иную грамматическую структуру. Чаще всего категории, в которые отображаются фонемы, не соответствуют семантической структуре (например, значению). Соответственно, эти традиционные методы категоризации, которые трактуют фонемы как неявные морфемы, являются неоптимальными с точки зрения их способности категоризировать фонемы.Во-вторых, традиционные методы категоризации, которые выполняют несемантическую категоризацию фонем, представляют собой ручные процессы, которые поэтому выполняются нечасто.

Как описано в данном документе, аспекты изобретения включают в себя способ и систему для фонологической кластеризации путем создания начального набора характеристик, включающего все возможные фонемы в категоризации, достижения начальной векторизации фонем путем присвоения непрерывной нумерации фонетическим символам, обучения модели для встраивания фонем в непрерывный вектор и вывода кластерных фонем, которые можно автоматически вписать в радиальный набор без необходимости ручного вмешательства.

Настоящее изобретение может быть системой, способом и / или компьютерным программным продуктом на любом возможном уровне технической детализации интеграции. Компьютерный программный продукт может включать в себя машиночитаемый носитель данных (или носитель), содержащий машиночитаемые программные инструкции на нем, чтобы заставить процессор выполнять аспекты настоящего изобретения.

Машиночитаемый носитель данных может быть материальным устройством, которое может хранить и хранить инструкции для использования устройством выполнения инструкций. Машиночитаемый носитель данных может быть, например, но не ограничиваясь этим, электронным запоминающим устройством, магнитным запоминающим устройством, оптическим запоминающим устройством, электромагнитным запоминающим устройством, полупроводниковым запоминающим устройством или любой подходящей комбинацией вышеперечисленного. Неисчерпывающий список более конкретных примеров машиночитаемого носителя данных включает следующее: портативная компьютерная дискета, жесткий диск, оперативное запоминающее устройство (RAM), постоянное запоминающее устройство (ROM), стираемое программируемое считывающее устройство. только память (EPROM или флэш-память), статическая память с произвольным доступом (SRAM), портативное постоянное запоминающее устройство для компакт-дисков (CD-ROM), универсальный цифровой диск (DVD), карта памяти, дискета, механически закодированное устройство, такое как перфокарты или выпуклые структуры в канавке, на которых записаны инструкции, и любая подходящая комбинация вышеперечисленного. Машиночитаемый носитель данных, используемый в данном документе, не должен рассматриваться как преходящие сигналы сами по себе, такие как радиоволны или другие свободно распространяющиеся электромагнитные волны, электромагнитные волны, распространяющиеся через волновод или другую среду передачи (например, световые импульсы, проходящие волоконно-оптический кабель) или электрические сигналы, передаваемые по проводам.

Машиночитаемые программные инструкции, описанные здесь, могут быть загружены в соответствующие вычислительные / обрабатывающие устройства с машиночитаемого носителя данных или на внешний компьютер или внешнее запоминающее устройство через сеть, например Интернет, локальную сеть, глобальную область сеть и / или беспроводная сеть.Сеть может содержать медные кабели передачи, оптические волокна передачи, беспроводную передачу, маршрутизаторы, межсетевые экраны, коммутаторы, шлюзовые компьютеры и / или граничные серверы. Карта сетевого адаптера или сетевой интерфейс в каждом вычислительном / обрабатывающем устройстве принимает машиночитаемые программные инструкции из сети и пересылает машиночитаемые программные инструкции для хранения на машиночитаемом носителе данных в соответствующем вычислительном / обрабатывающем устройстве.

Машиночитаемые программные инструкции для выполнения операций по настоящему изобретению могут быть инструкциями ассемблера, инструкциями архитектуры набора команд (ISA), машинными инструкциями, машинно-зависимыми инструкциями, микрокодом, инструкциями встроенного программного обеспечения, данными установки состояния, данными конфигурации для интегрированного схемы, либо исходный код, либо объектный код, написанный на любой комбинации одного или нескольких языков программирования, включая объектно-ориентированный язык программирования, такой как Smalltalk, C ++ и т.п., и процедурные языки программирования, такие как язык программирования «C» или похожие языки программирования.Машиночитаемые программные инструкции могут выполняться полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя, как автономный пакет программного обеспечения, частично на компьютере пользователя и частично на удаленном компьютере или полностью на удаленном компьютере или сервере. В последнем сценарии удаленный компьютер может быть подключен к компьютеру пользователя через сеть любого типа, включая локальную сеть (LAN) или глобальную сеть (WAN), либо соединение может быть выполнено с внешним компьютером (для например, через Интернет с помощью Интернет-провайдера). В некоторых вариантах осуществления электронные схемы, включая, например, программируемые логические схемы, программируемые логические схемы (FPGA) или программируемые логические матрицы (PLA), могут выполнять машиночитаемые программные инструкции, используя информацию о состоянии машиночитаемых программных инструкций для персонализации электронная схема для выполнения аспектов настоящего изобретения.

Аспекты настоящего изобретения описаны здесь со ссылкой на иллюстрации блок-схем и / или блок-схемы способов, устройств (систем) и компьютерных программных продуктов согласно вариантам осуществления изобретения.Будет понятно, что каждый блок иллюстраций блок-схем и / или блок-схем, а также комбинации блоков в иллюстрациях блок-схем и / или блок-схемах могут быть реализованы с помощью машиночитаемых программных инструкций.

Эти машиночитаемые программные инструкции могут быть предоставлены процессору компьютера общего назначения, специализированному компьютеру или другому программируемому устройству обработки данных для создания машины, так что инструкции, которые выполняются через процессор компьютера или другое программируемое устройство. устройство обработки данных, создают средства для реализации функций / действий, указанных в блок-схеме и / или блоке или блоках блок-схемы.Эти машиночитаемые программные инструкции также могут храниться на машиночитаемом носителе данных, который может управлять компьютером, программируемым устройством обработки данных и / или другими устройствами, чтобы они функционировали определенным образом, так что машиночитаемый носитель данных, содержащий инструкции, хранящиеся на нем содержит изделие производства, включая инструкции, которые реализуют аспекты функции / действия, указанные в блок-схеме и / или блоке или блоках блок-схемы.

Машиночитаемые программные инструкции также могут быть загружены в компьютер, другое программируемое устройство обработки данных или другое устройство, чтобы вызвать выполнение ряда рабочих шагов на компьютере, другом программируемом устройстве или другом устройстве для создания процесса, реализуемого компьютером. , так что инструкции, которые выполняются на компьютере, другом программируемом устройстве или другом устройстве, реализуют функции / действия, указанные в блоке или блоках блок-схемы и / или блок-схемы.

Блок-схема и блок-схемы на чертежах иллюстрируют архитектуру, функциональные возможности и работу возможных реализаций систем, способов и компьютерных программных продуктов согласно различным вариантам осуществления настоящего изобретения. В этом отношении каждый блок в блок-схеме или блок-схемах может представлять модуль, сегмент или часть инструкций, которые содержат одну или несколько исполняемых инструкций для реализации указанной логической функции (ей). В некоторых альтернативных реализациях функции, указанные в блоках, могут выполняться не в порядке, указанном на фигурах.Например, два блока, показанные последовательно, могут фактически выполняться по существу одновременно, или блоки могут иногда выполняться в обратном порядке, в зависимости от задействованных функций. Также будет отмечено, что каждый блок блок-схемы и / или иллюстрации блок-схемы, а также комбинации блоков в блок-схемах и / или иллюстрации блок-схемы могут быть реализованы аппаратными системами специального назначения, которые выполняют указанные функции или действия или выполнять комбинации специального оборудования и компьютерных инструкций.

Теперь обратимся к фиг. 1 показана схема примера вычислительной инфраструктуры. Вычислительная инфраструктура 10 является только одним примером подходящей вычислительной инфраструктуры и не предназначена для предложения каких-либо ограничений в отношении объема использования или функциональных возможностей вариантов осуществления изобретения, описанных в данном документе. Независимо от этого, вычислительная инфраструктура 10 может быть реализована и / или выполнять любую из функциональных возможностей, изложенных выше.

В вычислительной инфраструктуре 10 имеется компьютерная система (или сервер) 12 , которая работает с многочисленными другими средами или конфигурациями вычислительных систем общего или специального назначения.Примеры хорошо известных вычислительных систем, сред и / или конфигураций, которые могут подходить для использования с компьютерной системой 12 , включают, но не ограничиваются ими, системы персональных компьютеров, серверные компьютерные системы, тонкие клиенты, толстые клиенты, ручные удерживаемые или портативные устройства, многопроцессорные системы, микропроцессорные системы, телеприставки, программируемая бытовая электроника, сетевые ПК, миникомпьютерные системы, компьютерные системы мэйнфреймов и распределенные облачные вычислительные среды, которые включают любые из вышеперечисленных систем или устройств и т. п.

Компьютерная система 12 может быть описана в общем контексте исполняемых инструкций компьютерной системы, таких как программные модули, выполняемые компьютерной системой. Обычно программные модули могут включать в себя процедуры, программы, объекты, компоненты, логику, структуры данных и т.д., которые выполняют конкретные задачи или реализуют определенные абстрактные типы данных. Компьютерная система , 12, может применяться в распределенных средах облачных вычислений, где задачи выполняются удаленными устройствами обработки, которые связаны через сеть связи.В распределенной среде облачных вычислений программные модули могут располагаться как на локальных, так и на удаленных носителях компьютерной системы, включая запоминающие устройства.

Как показано на фиг. 1 компьютерная система 12 в вычислительной инфраструктуре 10 показана в виде универсального вычислительного устройства. Компоненты компьютерной системы 12 могут включать в себя, помимо прочего, один или несколько процессоров или блоков обработки (например, ЦП) 16 , системную память 28 и шину 18 , которая соединяет различные системы компоненты, включая системную память от 28 до процессора 16 .

Шина 18 представляет один или несколько из нескольких типов шинных структур, включая шину памяти или контроллер памяти, периферийную шину, ускоренный графический порт и процессор или локальную шину, использующую любую из множества шинных архитектур. . В качестве примера, а не ограничения, такие архитектуры включают в себя шину промышленной стандартной архитектуры (ISA), шину микроканальной архитектуры (MCA), шину Enhanced ISA (EISA), локальную шину ассоциации стандартов видеоэлектроники (VESA) и межкомпонентные соединения периферийных устройств ( PCI) шина.

Компьютерная система 12 обычно включает в себя множество читаемых компьютерной системой носителей. Такой носитель может быть любым доступным носителем, который доступен компьютерной системе , 12, , и он включает в себя энергозависимые и энергонезависимые носители, съемные и несъемные носители.

Системная память 28 может включать в себя читаемые компьютерной системой носители в форме энергозависимой памяти, такие как оперативная память (RAM) 30 и / или кэш-память 32 . Компьютерная система , 12, может дополнительно включать в себя другие съемные / несъемные, энергозависимые / энергонезависимые носители данных компьютерной системы. Только в качестве примера может быть предусмотрена система хранения , 34, для чтения и записи на несъемный энергонезависимый магнитный носитель (не показан и обычно называется «жестким диском»). Хотя это не показано, привод магнитных дисков для чтения и записи на съемный энергонезависимый магнитный диск (например, «гибкий диск») и дисковод оптических дисков для чтения или записи на съемный энергонезависимый оптический диск. может быть предоставлен диск, такой как CD-ROM, DVD-ROM или другой оптический носитель.В таких случаях каждый может быть подключен к шине 18 через один или несколько интерфейсов носителей данных. Как будет дополнительно изображено и описано ниже, память 28 может включать в себя по меньшей мере один программный продукт, имеющий набор (например, по меньшей мере один) программных модулей, которые сконфигурированы для выполнения функций вариантов осуществления изобретения.

Программа / утилита 40 , имеющая набор (по крайней мере, один) программных модулей 42 , может храниться в памяти 28 в качестве примера, а не ограничения, а также в операционной системе, одной или больше прикладных программ, других программных модулей и программных данных.Каждая из операционной системы, одной или нескольких прикладных программ, других программных модулей и программных данных или некоторой их комбинации может включать в себя реализацию сетевой среды. Программные модули 42 обычно выполняют функции и / или методологии вариантов осуществления изобретения, как описано в данном документе.

Компьютерная система 12 может также связываться с одним или несколькими внешними устройствами 14 , такими как клавиатура, указывающее устройство, дисплей 24 и т. Д.; одно или несколько устройств, которые позволяют пользователю взаимодействовать с компьютерной системой 12 ; и / или любые устройства (например, сетевая карта, модем и т. д.), которые позволяют компьютерной системе 12 взаимодействовать с одним или несколькими другими вычислительными устройствами. Такая связь может происходить через интерфейсы ввода / вывода (I / O) 22 . Тем не менее, компьютерная система , 12, может взаимодействовать с одной или несколькими сетями, такими как локальная сеть (LAN), общая глобальная сеть (WAN) и / или общедоступная сеть (например.г., Интернет) через сетевой адаптер 20 . Как изображено, сетевой адаптер 20 обменивается данными с другими компонентами компьютерной системы 12 через шину 18 . Следует понимать, что, хотя это и не показано, другие аппаратные и / или программные компоненты могут использоваться вместе с компьютерной системой , 12, . Примеры включают, но не ограничиваются: микрокод, драйверы устройств, избыточные блоки обработки, массивы внешних дисков, системы RAID, ленточные накопители, системы архивного хранения данных и т. Д.

Как показано на фиг. 2 существует по крайней мере шесть различных вариантов (т.е. аллофонов) / t / фонемы 200 в американском английском: (1) [t] 205 как в «стойле», (2) [t ′] 210 , как в «Что!», (3) [] 215 как в «кнопке», (4) [t {с циркумфлексом над ()} h] 220 как в «высокий», (5) [] 225 как «вода», и (6) [r.] 230 . Одна из сложностей категоризации состоит в том, что носители языка обычно не замечают различий, которые составляют эти вариации фонем; и даже на формальном уроке фонетики студентам может потребоваться несколько месяцев, чтобы осознать, что эти вариации вообще существуют.Хотя не существует единой функции, которая разделяла бы все эти звуки (варианты фонем) 205 , 210 , 215 , 220 , 225 , 230 , носители языка по-прежнему классифицируют их как « виды / т / ».

По-прежнему обращаясь к фиг. 2, в случае фонемы / d / 235 , варианты включают: (1) [d] 240 , (2) [d {grave over ()}] 245 , (3) [d { с циркумфлексом над ()} s] 250 , (4) [d {с циркумфлексом над ()} o] 255 , (5) [] 260 , (6) [] 225 и (7) [р. ] 230 . Соответственно, иногда / d / фонема 235 произносится точно так же, как / t / фонема 200 , например, как [] 225 и как [r.] 230 . Например, слово «масло» может иметь «т-звук», который произносится как «д-звук», то есть как [] 225 . Точно так же «d-звук» в словах «действительность», «всадник» и «оценка» произносится так же, как «t-звук», то есть как [] 225 . Соответственно, любая попытка отнести варианты фонем к одной категории потерпит неудачу, поскольку определенные звуки (например,g., варианты фонем [] 225 и [r.] 230 ) соответствуют нескольким фонемам (например, / t / 200 и / d / 235 ) и, следовательно, находятся в перекрывающихся категориях. Другими словами, две отдельные фонемы могут иметь один или несколько общих аллофонов, а также другие уникальные (то есть не общие) аллофоны.

Хотя «т-звук» иногда может звучать как «д-звук», ни один носитель языка никогда не скажет, что «т-звуки» и «д-звуки» — это одно и то же. Традиционная теория фонем не допускает возможности наложения фонем (напр.g., две или более фонемы, которые используют хотя бы один аллофон), но это связано с недостатком традиционной модели. Кроме того, согласно обычной традиционной семантической модели с ограничениями, фонемы не могут принадлежать двум или более категориям одновременно. Но опять же, это недостаток традиционной модели, а не реальное ограничение.

Варианты осуществления улучшают работу компьютера, обеспечивая полуавтоматическое создание несемантической модели, которая допускает перекрывающуюся категоризацию фонем (например,g., две или более фонемы, у которых есть хотя бы один аллофон). В частности, варианты осуществления группируют фонемы и автоматически подгоняют фонемы в структуру данных радиального набора без ручного вмешательства, тем самым создавая репозиторий звуков. Варианты осуществления также улучшают работу компьютера за счет использования сгенерированного репозитория звуков для компьютерной системы преобразования текста в речь на основе различных входных данных, таких как желаемое произношение слов с учетом географической специфики. Например, система преобразования текста в речь может использовать сгенерированный репозиторий звуков для улучшения генерации речи компьютером путем создания более естественного звука (например,g., адаптированные к конкретному географическому положению или диалекту, чтобы звук был естественным для слушателя). Созданный репозиторий звуков может также улучшить работу компьютера за счет улучшения распознавания компьютерной речи. Кроме того, система использует методы, которые, по определению, основаны на компьютерных технологиях (например, компьютерное преобразование текста в речь, компьютерное распознавание речи и модель глубокого обучения, которая использует архитектуру прямого распространения для нейронной сети), которые не могут быть выполнены вручную. человеком.

РИС. 3 изображает иллюстративную среду 300 в соответствии с аспектами изобретения. Как показано, среда 300 содержит компьютерный сервер 310 , который связан с клиентским вычислительным устройством 330 через компьютерную сеть 350 . Компьютерная сеть , 350, может быть любой подходящей сетью, такой как LAN, WAN или Интернет. Компьютерный сервер , 310, и клиентское вычислительное устройство , 330, могут быть физически совмещены или могут быть расположены в разных физических местах.

Количество устройств и / или сетей в среде 300 не ограничивается тем, что показано на фиг. 3. На практике среда , 300, может включать в себя дополнительные устройства и / или сети; меньше устройств и / или сетей; разные устройства и / или сети; или устройства и / или сети, расположенные иначе, чем показано на фиг. 3. Кроме того, в некоторых реализациях одно или несколько устройств среды , 300, могут выполнять одну или несколько функций, описанных как выполняемые другим одним или несколькими устройствами среды , 300, .

В вариантах осуществления компьютерный сервер 310 может быть компьютерным сервером 12 , как показано на фиг. 1. Компьютерный сервер , 310, может быть реализован как аппаратное и / или программное обеспечение с использованием таких компонентов, как мэйнфреймы; Серверы на базе архитектуры RISC (Компьютер с сокращенным набором команд); серверы; блейд-серверы; устройства хранения данных; сети и сетевые компоненты; виртуальные серверы; виртуальное хранилище; виртуальные сети, включая виртуальные частные сети; виртуальные приложения и операционные системы; и виртуальные клиенты.

В вариантах осуществления компьютерный сервер , 310, может включать в себя программный модуль фонологической кластеризации 320 , который может включать в себя аппаратное и / или программное обеспечение и может быть одним или несколькими программными модулями 42 , показанными на фиг. 1. Согласно варианту осуществления программный модуль фонологической кластеризации , 320, включает в себя программные инструкции для полуавтоматического создания несемантической модели, которая позволяет разделять категоризацию фонем путем кластеризации фонем, которые могут быть автоматически помещены в радиальный набор без ручного вмешательства. .Программные инструкции, включенные в программный модуль фонологической кластеризации , 320, компьютерного сервера , 310, , могут выполняться одним или несколькими аппаратными процессорами.

По-прежнему обращаясь к фиг. 3, в вариантах осуществления клиентское вычислительное устройство , 330, может быть компьютерной системой 12 , как показано на фиг. 1. Клиентское вычислительное устройство , 330, может быть настольным компьютером, портативным компьютером, мобильным устройством, таким как сотовый телефон, планшет или КПК, или любым другим типом вычислительного устройства.В вариантах осуществления клиентское вычислительное устройство , 330, может включать в себя программный модуль преобразования текста в речь , 340, , который может включать в себя аппаратное и / или программное обеспечение, и может быть одним или несколькими программными модулями 42 , показанными на фиг. 1. Согласно варианту осуществления программный модуль , 340, преобразования текста в речь включает в себя программные инструкции для генерации компьютерной речи из текста и использования репозитория звуков, генерируемых программным модулем фонологической кластеризации , 320, .Программные инструкции, включенные в программный модуль преобразования текста в речь , 340, клиентского вычислительного устройства , 330, , могут выполняться одним или несколькими аппаратными процессорами. В другом варианте осуществления программный модуль , 340, преобразования текста в речь может быть включен в компьютерный сервер , 310, , а не в клиентское вычислительное устройство , 330, . В этом варианте осуществления компьютерный сервер , 310, может передавать речь, сгенерированную программным модулем преобразования текста в речь , 340, , на клиентское вычислительное устройство , 330, .

РИС. 4 изображает блок-схему примерного программного модуля фонологической кластеризации 320 в компьютерном сервере 310 (фиг. 3) в соответствии с аспектами изобретения. В вариантах осуществления программный модуль фонологической кластеризации 320 включает в себя определитель начального набора характеристик 400 , начальный векторизатор 410 , устройство для внедрения непрерывных векторов 420 и генератор радиального набора 430 , каждый из которых может содержать один или несколько программных модулей 42 , как описано со ссылкой на фиг. 1. В вариантах осуществления программный модуль фонологической кластеризации , 320, может включать в себя дополнительные или меньшее количество компонентов, чем показано на фиг. 4. В вариантах осуществления отдельные компоненты могут быть интегрированы в один вычислительный компонент или модуль. Дополнительно или альтернативно, один компонент может быть реализован как несколько вычислительных компонентов или модулей.

В вариантах осуществления, в ответ на прием модулем программы фонологической кластеризации 320 запроса на выполнение фонологической кластеризации (например,g., от пользователя или из другого программного модуля, такого как программный модуль преобразования текста в речь 340 ), программный модуль фонологической кластеризации 320 заставляет определитель начального набора характеристик 400 определять все возможные фонемы. варианты в категоризации, которые рассматриваются для модели, а затем генерируют начальный набор функций, содержащий варианты фонем, которые рассматриваются для модели. В частности, определитель , 400, начального набора характеристик может принимать предложение, сегментировать предложение на маркеры и определять варианты фонем для каждого маркера, которые затем используются в качестве начального набора характеристик.Например, определитель начального набора признаков 400 может определить начальный набор признаков как содержащий варианты фонем [t] 205 , [t ‘] 210 , [ 2 ] 215 , [t {циркумфлекс над ()} h] 220 , [] 225 , [r.] 230 , [d] 240 , [d {grave over ()}] 245 , [d {с циркумфлексом над ( )} s] 250 , [d {с циркумфлексом над ()} o] 255 и [] 260 (на фиг. 2).

По-прежнему обращаясь к фиг. 4, в вариантах осуществления, начальный векторизатор , 410, кластеризует варианты фонем, определенные определителем 400 начального набора признаков (например, на основе связанных фонем), для достижения начальной векторизации для модели. Начальный векторизатор , 410, назначает смежные номера или другую идентификацию каждому варианту фонемы в кластерах. Например, начальный векторизатор 410 может присвоить идентификатор «x1» [t] 205 , «x2» — [t ′] 210 , «x3» — [?] 215 , «x4» до [t {с циркумфлексом над ()} h] 220 , от «x5» до [] 225 , от «x6» до [r.] 230 , от «x7» до [d] 240 , от «x8» до [d {grave over ()}] 245 , от «x9» до [d {циркумфлекс над ()} s] 250 , От «x10» до [d {с циркумфлексом над ()} o] 255 и от «x11» до [] 260 .

В вариантах осуществления устройство для внедрения непрерывных векторов 420 встраивает варианты фонем в начальную векторизацию, сгенерированную начальным векторизатором 410 , в модель глубокого обучения, которая использует архитектуру с прямой связью для нейронной сети.Хорошо подобранные входные данные (например, «наземная истина») вводятся в модель в качестве обучающих данных, чтобы можно было встроить варианты фонем в непрерывный вектор с помощью методов машинного обучения.

Основная истина, используемая устройством для внедрения непрерывных векторов 420 при обучении модели, может включать в себя репозиторий звука (речи) и точную ассоциацию текста с этим звуком. Базовая информация, используемая в качестве обучающих данных для обучения модели, может дополнительно включать в себя метаданные, связанные со звуком, такие как география, демография или любую другую информацию, связанную со звуком.Устройство для внедрения непрерывных векторов 420 идеально использует разнообразный набор исходных данных для обучения модели. Например, устройство 420 для внедрения непрерывных векторов может использовать звук из разнообразного массива географических местоположений.

Обучающие данные могут быть любым репозиторием звука (речи) с соответствующими данными преобразования речи в текст и метаданными (например, данными о местоположении). Например, записи центра обработки вызовов или записи мобильного устройства, текстовые данные, полученные путем преобразования речи в текст, и связанные данные о местоположении могут использоваться для обучения модели.

Обучающие данные могут включать в себя несколько произнесений определенных слов. Устройство 420 для внедрения непрерывных векторов принимает все произнесения каждого слова в обучающих данных и определяет варианты фонем для каждого слова, а также частоту, с которой каждый вариант фонемы используется для каждого слова в звуке (речи). Таким образом, устройство для внедрения непрерывных векторов генерирует векторы, которые представляют топологию вариантов фонем, указывающую частоту, с которой каждый вариант фонемы используется для каждого слова.

Например, устройство для внедрения непрерывных векторов 420 может определить, что при первом произнесении слова «масло» в обучающих данных / t / фонема 200 является вариантом [] фонемы 225 (т. Е. , «t-звук» такой же, как «d-звук»), и во втором произнесении слова «масло» в обучающих данных / t / фонема 200 является вариантом [?] фонемы 215 (т. Е. Голосовая остановка). Устройство для внедрения непрерывных векторов 420 может использовать связанные метаданные в обучающих данных, чтобы определить, что [] вариант фонемы 225 используется говорящим из первой географической области, а вариант [?] Фонемы 215 используется спикер из второго географического региона. Таким образом, устройство 420 для внедрения непрерывных векторов может связывать произношения и варианты фонем с конкретными географическими областями.

По-прежнему обращаясь к фиг. 4, в вариантах осуществления генератор , 430, радиального набора использует непрерывные векторы, сгенерированные устройством 420 для внедрения непрерывных векторов, для создания радиального набора. В частности, генератор 430 радиального набора получает сгруппированные фонемы, используя формулу 1, приведенную ниже, а затем автоматически подгоняет сгруппированные варианты фонем в радиальный набор без необходимости ручного вмешательства.

ajl = σ⁡ (∑k⁢wjkl⁢akl-1 + bjl) Формула⁢⁢1

В Формуле 1, приведенной выше, a представляет вариант фонемы из обучающих данных, l представляет слой, j представляет функцию, w представляет собой вес, образованный линиями и вершинами в обучающих данных и указывающий вероятность появления функции, а b представляет член смещения, который обучается с течением времени с использованием методов машинного обучения. Суммирование затем помещается в сигмовидное распределение, которое нормализует суммирование в диапазоне от 0 до 1.

Генератор радиального набора 430 использует выходные данные формулы 1 для определения вариантов фонем, которые вписываются в радиальный набор. В частности, согласно варианту осуществления выходные значения более 0,5 считаются активированными, что указывает на перекрытие между вариантами фонем и соответствующими фонемами (например, / d / и / t /), а значения менее 0,5 считаются неактивированными. В других вариантах осуществления в качестве порогового уровня для активации / деактивации может использоваться другое значение.

Варианты осуществления могут использовать радиальный набор, сгенерированный генератором радиального набора 430 , для генерации естественного звукового преобразования текста в речь.Например, программный модуль , 340, преобразования текста в речь в клиентском вычислительном устройстве , 330, может использовать радиальный набор, сгенерированный генератором радиальных наборов , 430, , в процессе преобразования текста в речь. Например, программный модуль преобразования текста в речь может использовать определение конкретного варианта фонемы для использования из радиального набора (например, для / t / фонемы или / d / фонемы) на основе целевой аудитории (например, на основе географическая или демографическая информация, связанная с целевой аудиторией).Программный модуль преобразования текста в речь , 340, может обращаться к радиальному набору, сгенерированному генератором радиального набора 430 , для выбора нескольких вариантов фонем на слово и десятков на предложение и, следовательно, генерирования более аутентичной и естественно звучащей речи.

РИС. 5 изображает блок-схему примерного способа в соответствии с аспектами изобретения. Этапы способа могут выполняться в среде, показанной на фиг. 3 и описаны со ссылкой на элементы и этапы, описанные со ссылкой на фиг.1, 2, 3 и 4.

На этапе 500 система принимает запрос на выполнение фонологической кластеризации. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап 500 содержит программный модуль фонологической кластеризации 320 , принимающий запрос от пользователя или от другого программного модуля или приложения, такого как программный модуль 340 преобразования текста в речь.

На этапе 510 система определяет все возможные варианты фонем в категоризации.В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап 510 содержит определитель 400 начального набора признаков, определяющий все возможные варианты фонем в категоризации, которые рассматриваются для модели.

На этапе 520 система генерирует начальный набор функций. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап 520 содержит определитель 400 начального набора признаков, генерирующий начальный набор признаков, содержащий варианты фонем, которые рассматриваются для модели, как определено на этапе 510 .

На этапе 530 система нумерует каждый вариант фонемы в начальном наборе характеристик. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап , 530, содержит начальный векторизатор , 410, , назначающий смежные числа или другую идентификацию каждому варианту фонемы в начальном наборе признаков, сгенерированном на этапе , 520, .

На этапе 540 система генерирует начальную векторизацию вариантов фонем. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг.4 этап 540 содержит начальный векторизатор 410 , объединяющий варианты фонем, пронумерованные на этапе 530 .

На этапе 550 система обучает модель и встраивает варианты фонем в непрерывный вектор. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап , 550, содержит устройство 420 для внедрения непрерывного вектора, использующее методы машинного обучения, включая архитектуру с прямой связью для нейронной сети, чтобы обучать модель и встраивать варианты фонем в непрерывный вектор.

На этапе 560 система выводит сгруппированные варианты фонем. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап 560 содержит генератор радиального набора 430 по формуле a _j ^l = σ (Σ _k w _jk ^l a _k ^l-1 + b _j ^l ) для получения кластерных вариантов фонем из непрерывного вектора, сгенерированного на этапе 550 .

На этапе 570 система объединяет сгруппированные варианты фонем в радиальный набор.В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 4, этап , 570, содержит генератор , 430, радиального набора, подгоняющий сгруппированные варианты фонем, выведенные на этапе , 560 , в радиальный набор.

На этапе , 580, система использует радиальный набор, сгенерированный на этапе , 570, , в процессе преобразования текста в речь. В вариантах осуществления, как описано со ссылкой на фиг. 3 и 4, этап , 580, содержит программный модуль преобразования текста в речь , 340, , использующий радиальный набор, сгенерированный генератором радиальных наборов , 430 , в процессе преобразования текста в речь.

В вариантах осуществления поставщик услуг может предлагать выполнение процессов, описанных в данном документе. В этом случае поставщик услуг может создавать, поддерживать, развертывать, поддерживать и т. Д. Компьютерную инфраструктуру, которая выполняет этапы процесса согласно изобретению для одного или нескольких клиентов. Этими клиентами может быть, например, любой бизнес, использующий технологию облачных вычислений. В свою очередь, поставщик услуг может получать оплату от клиента (ов) по соглашению о подписке и / или вознаграждении, и / или поставщик услуг может получать оплату от продажи рекламного контента одной или нескольким третьим сторонам.

В еще дополнительных вариантах осуществления изобретение обеспечивает способ, реализованный на компьютере, через сеть. В этом случае может быть предоставлена ​​компьютерная инфраструктура, такая как компьютерная система / сервер 12 (фиг.1), и одна или несколько систем для выполнения процессов изобретения могут быть получены (например, созданы, куплены, использованы, модифицированы и т. д.) и развернуты в компьютерной инфраструктуре. В этой степени развертывание системы может включать одно или несколько из: (1) установки программного кода на вычислительное устройство, такое как компьютерная система / сервер 12 (как показано на фиг.1) с машиночитаемого носителя; (2) добавление одного или нескольких вычислительных устройств к компьютерной инфраструктуре; и (3) включение и / или изменение одной или нескольких существующих систем компьютерной инфраструктуры, чтобы позволить компьютерной инфраструктуре выполнять процессы изобретения.

Описания различных вариантов осуществления настоящего изобретения были представлены в целях иллюстрации, но не предназначены для того, чтобы быть исчерпывающими или ограниченными раскрытыми вариантами осуществления.Специалистам в данной области техники будут очевидны многие модификации и вариации, не выходящие за рамки объема и сущности описанных вариантов осуществления. Используемая здесь терминология была выбрана для лучшего объяснения принципов вариантов осуществления, практического применения или технического усовершенствования технологий, имеющихся на рынке, или для того, чтобы дать возможность другим специалистам в данной области техники понять раскрытые здесь варианты осуществления.

% PDF-1.4 % 1 0 объект > эндобдж 7 0 объект /Заголовок /Предмет / Автор /Режиссер / CreationDate (D: 20210614015426-00’00 ‘) / Ключевые слова () / ModDate (D: 201071424-07’00 ‘) / В ловушке / Ложь / PTEX.Fullbanner (это pdfTeX, версия 3.14159265-2.6-1.40.18 \ (TeX Live 2017 \) kpathsea версия 6.2.3) >> эндобдж 2 0 obj > эндобдж 3 0 obj > эндобдж 4 0 obj > эндобдж 5 0 obj > эндобдж 6 0 obj > эндобдж 8 0 объект > эндобдж 9 0 объект > эндобдж 10 0 obj > эндобдж 11 0 объект > эндобдж 12 0 объект > эндобдж 13 0 объект > эндобдж 14 0 объект > эндобдж 15 0 объект > эндобдж 16 0 объект > эндобдж 17 0 объект > эндобдж 18 0 объект > эндобдж 19 0 объект > эндобдж 20 0 объект > эндобдж 21 0 объект > эндобдж 22 0 объект > эндобдж 23 0 объект > эндобдж 24 0 объект > эндобдж 25 0 объект > эндобдж 26 0 объект > эндобдж 27 0 объект > эндобдж 28 0 объект > эндобдж 29 0 объект > эндобдж 30 0 объект > эндобдж 31 0 объект > эндобдж 32 0 объект > эндобдж 33 0 объект > эндобдж 34 0 объект > эндобдж 35 0 объект > эндобдж 36 0 объект > эндобдж 37 0 объект > эндобдж 38 0 объект > эндобдж 39 0 объект > эндобдж 40 0 объект > эндобдж 41 0 объект > эндобдж 42 0 объект > эндобдж 43 0 объект > эндобдж 44 0 объект > эндобдж 45 0 объект > эндобдж 46 0 объект > эндобдж 47 0 объект > эндобдж 48 0 объект > эндобдж 49 0 объект > эндобдж 50 0 объект > эндобдж 51 0 объект > эндобдж 52 0 объект > эндобдж 53 0 объект > эндобдж 54 0 объект > эндобдж 55 0 объект > эндобдж 56 0 объект > эндобдж 57 0 объект > эндобдж 58 0 объект > эндобдж 59 0 объект > эндобдж 60 0 объект > эндобдж 61 0 объект > эндобдж 62 0 объект > эндобдж 63 0 объект > эндобдж 64 0 объект > эндобдж 65 0 объект > эндобдж 66 0 объект > эндобдж 67 0 объект > эндобдж 68 0 объект > эндобдж 69 0 объект > эндобдж 70 0 объект > эндобдж 71 0 объект > эндобдж 72 0 объект > эндобдж 73 0 объект > эндобдж 74 0 объект > эндобдж 75 0 объект > эндобдж 76 0 объект > эндобдж 77 0 объект > эндобдж 78 0 объект > эндобдж 79 0 объект > эндобдж 80 0 объект > эндобдж 81 0 объект > эндобдж 82 0 объект > эндобдж 83 0 объект > эндобдж 84 0 объект > эндобдж 85 0 объект > эндобдж 86 0 объект > эндобдж 87 0 объект > эндобдж 88 0 объект > эндобдж 89 0 объект > эндобдж 90 0 объект > эндобдж 91 0 объект > эндобдж 92 0 объект > эндобдж 93 0 объект > эндобдж 94 0 объект > эндобдж 95 0 объект > эндобдж 96 0 объект > эндобдж 97 0 объект > эндобдж 98 0 объект > эндобдж 99 0 объект > эндобдж 100 0 объект > эндобдж 101 0 объект > эндобдж 102 0 объект > эндобдж 103 0 объект > эндобдж 104 0 объект > эндобдж 105 0 объект > эндобдж 106 0 объект > эндобдж 107 0 объект > эндобдж 108 0 объект > эндобдж 109 0 объект > эндобдж 110 0 объект > эндобдж 111 0 объект > эндобдж 112 0 объект > эндобдж 113 0 объект > эндобдж 114 0 объект > эндобдж 115 0 объект > эндобдж 116 0 объект > эндобдж 117 0 объект > эндобдж 118 0 объект > эндобдж 119 0 объект > эндобдж 120 0 объект > эндобдж 121 0 объект > эндобдж 122 0 объект > эндобдж 123 0 объект > эндобдж 124 0 объект > эндобдж 125 0 объект > эндобдж 126 0 объект > эндобдж 127 0 объект > эндобдж 128 0 объект > эндобдж 129 0 объект > эндобдж 130 0 объект > эндобдж 131 0 объект > эндобдж 132 0 объект > эндобдж 133 0 объект > эндобдж 134 0 объект > эндобдж 135 0 объект > эндобдж 136 0 объект > эндобдж 137 0 объект > эндобдж 138 0 объект > эндобдж 139 0 объект > эндобдж 140 0 объект > эндобдж 141 0 объект > эндобдж 142 0 объект > эндобдж 143 0 объект > эндобдж 144 0 объект > эндобдж 145 0 объект > эндобдж 146 0 объект > эндобдж 147 0 объект > эндобдж 148 0 объект > эндобдж 149 0 объект > эндобдж 150 0 объект > эндобдж 151 0 объект > эндобдж 152 0 объект > эндобдж 153 0 объект > эндобдж 154 0 объект > эндобдж 155 0 объект > эндобдж 156 0 объект > эндобдж 157 0 объект > эндобдж 158 0 объект > эндобдж 159 0 объект > эндобдж 160 0 объект > эндобдж 161 0 объект > эндобдж 162 0 объект > эндобдж 163 0 объект > эндобдж 164 0 объект > эндобдж 165 0 объект > эндобдж 166 0 объект > эндобдж 167 0 объект > эндобдж 168 0 объект > эндобдж 169 0 объект > эндобдж 170 0 объект > эндобдж 171 0 объект > эндобдж 172 0 объект > эндобдж 173 0 объект > эндобдж 174 0 объект > эндобдж 175 0 объект > эндобдж 176 0 объект > эндобдж 177 0 объект > эндобдж 178 0 объект > эндобдж 179 0 объект > эндобдж 180 0 объект > эндобдж 181 0 объект > эндобдж 182 0 объект > эндобдж 183 0 объект > эндобдж 184 0 объект > эндобдж 185 0 объект > эндобдж 186 0 объект > эндобдж 187 0 объект > эндобдж 188 0 объект > эндобдж 189 0 объект > эндобдж 190 0 объект > эндобдж 191 0 объект > эндобдж 192 0 объект > эндобдж 193 0 объект > эндобдж 194 0 объект > эндобдж 195 0 объект > эндобдж 196 0 объект > эндобдж 197 0 объект > / ProcSet [/ PDF / Text / ImageC / ImageB / ImageI] >> эндобдж 198 0 объект > поток х ڝ XɎ # 7 + \ # ZJCm9q.