Лежит фонетический разбор: Страница не найдена — Фонетический разбор, цветовые схемы и значения слов

Содержание

Морфологический разбор глагола Лежит. Начальная форма, часть речи, постоянные и непостоянные признаки

Выполним онлайн морфологический разбор слова «лежит» (часть речи: глагол) в соответствии с правилами русского языка. Слово состоит из двух слогов. Ударение в слове «лежИт» падает на букву «и».

Часть речи

глагол

Синтаксическая роль

В зависимости от контекста

Морфологические признаки

Постоянные признаки непереходный, несовершенный вид, 1 спряжение
Непостоянные признаки настоящее время, 3-e лицо, изъявительное наклонение, единственное число
Начальная формалежать

Фонетический (звуко-буквенный) разбор слова

л’ижыт

Слово по слогам (2)

ле-жит

Перенос слова

ле-жит

Данный разбор был сделан с помощью искусственного интеллекта и может быть не правильным. Результаты разбора могут быть использованы исключительно для самопроверки. Если вы нашли ошибку, оставьте комментарий в форме ниже.


Ещё никто не оставил комментария, вы будете первым.


Написать комментарий

Спасибо за комментарий, он будет опубликован после проверки

«Гласные и согласные звуки. Правописание безударных гласных»

Цель: закрепление навыка различения гласных и согласных звуков, формирование умения находить орфограммы в корне с безударной гласной, проверяемой ударением,  активизация познавательной деятельности, воспитание интереса к языку.

Ход урока:

Сегодня на уроке мы научимся различать гласные и согласные звуки, закрепим правописание безударных гласных.

1. Выполнить синтаксический разбор предложения.
Славянскую азбуку создали одиннадцать веков назад братья Кирилл и Мефодий. (Повест., невоскл., простое, двусост., распр., с однор. чл.)
— Ребята, о чем нам повествует это предложение?
— Старая азбука состояла из заглавных букв единого шрифта. Две разновидности букв прописные и строчные Петр I дает в образце азбуки 1710 года.

— Для чего создали азбуку, которой мы сейчас с вами пользуемся?
— Для чего надо знать алфавит?
— Знание алфавита помогает человеку в жизни, стать грамотнее, интеллектуальнее.
— Назовите все буквы алфавита.
— Ребята, давайте вспомним пословицы, поговорки, загадки об азбуке, которые вы готовили дома.
Азбука – к мудрости ступенька.
Грамоте учиться – всегда пригодиться.
Кто грамоте горазд – тому не пропасть.
Без букв и грамматики не учатся и математике.
Что написано пером, то не вырубишь топором.
Сели ровненько. Внимательно слушаем загадки.
— Какое русское слово состоит из трех слов, а указывает на 33 буквы?

— Сели на страничку 33 сестрички
Сели рядом – не молчат,
Нам загадки говорят.

В строгом порядке построены в ряд,
Буквы – значки, как бойцы на парад.
Каждый в условленном месте стоит и называется     (Алфавит)

Наблюдение за тем, как учащиеся запоминают порядок слов в алфавите побудило поэта Насимовича написать стихотворение, в котором каждой букве посвящено двустишие.

33 богатыря.

Из – за леса, из – за гор
Мимо нас во весь опор
С громким цоканьем копыт
Скачет русский алфавит
Командиры во главе –
Это буквы А, Б, В.
На конях, найдите где
Вслед за ними Г, Д, Е.
А в тележке Е и точки
Дребезжат на каждой кочке,
За тележкой Ж и З
На рассерженной козе.
Вскачь несется буква И —  
Ишь какая, посмотри!
А за ней И краткое
Сверху что – то шаткое.
Копья, латы, к шлему шлем –

Это едут Ка, Эль, Эм.
А за ними мчится Эн
С перекладиной меж стен.
Разогнав коней в карьер,
Пролетают О, Пэ, Эр
Вслед со свистом Эс, Тэ, У
Так, что топот за версту;
Чуть потише Эф, Ха, Цэ
Цэ с крючком на конце:
И чуть слышно – три плаща
Шелестящих Ча, Ша, Ща
За плащами – твердый знак,
Развернув на мачте флаг.
После знака буквы Ы
«Полюбуйтесь, вот мы!»
А поодаль — мягкий знак,
Тоже едет кое-как;
Напоследок Э, Ю, Я
Троечка последняя.

— Ребята, скажите, помогает стихотворение запомнить алфавит? Буквам алфавита и мне очень бы хотелось, чтобы вы не только знали, но и правильно их произносили.

2. Обратимся к орфографическим словарям и с их помощью заполним данный кроссворд.

Подберите слова с нужным количеством  букв.

3. Выпишем из нашего предложения слово братья и сделаем фонетический разбор.

4. Объяснение новой темы.
— Ребята, скажите, какие звуки произносятся свободно и состоят из голоса?
— Гласные … Почему они так называются?
Гласные состоят из голоса. При их произношении воздух, поступающий из легких, свободно, без преград проходит через рот. Поэтому мы не слышим шума, как это бывает при образовании согласных звуков. Гласные можно легко тянуть, петь. Основных гласных звуков 6: а, о, э, и, у, ы. Чтобы отличить их от букв, мы ставим их в квадратные скобки. Букв 10: а, о, э, и, у, ы, е, е, ю, я.
Наша устная речь состоит из потока звуков, образующих слова. Изучает звуки речи раздел науки о языке – фонетика.
Звуки речи делятся на две группы: гласные и согласные.
— Как образуются согласные звуки?
Согласные звуки состоят из голоса и шума. Воздух в полости рта встречает преграду (зубы, губы, язык). В каждом согласном звуке есть шум, согласных звуков 36, букв 21.

На письме звуки речи обозначаются при помощи букв. Способы обозначения звуков речи на письме с помощью букв изучает графика.

5. Закрепим материал, с помощью карточки № 1
Спишите. В выделенных словах обозначить гласные и согласные звуки.

Мох не приподнят, не взрыт
Грудой кудрявых груздей.
Около пня не висит
Пурпур брусничных кистей.
Долго на листьях лежит
Ночи мороз, и сквозь лес
Холодно как-то глядит
Ясность прозрачных небес.
{м} {о} {х}, {в} {з} {р} {ы} {т}, {п} {у} {р} {п} {у} {р}
{1) = -}, и {2)= -}

Сосчитать все звуки в словах 2 предложения, составить схему 3-го предложения.
— Каких звуков, гласных или согласных больше?

Согласных больше.

Карточка № 2

Определите, какая мысль раскрывается в тексте. Спишите часть, в которой содержится доказательство этой мысли. Подчеркните предложение, которое служит для связи первой и второй части текста. Запишите, сколько гласных и согласных звуков в выделенных словах.

Каких звуков мы употребляем больше – гласных или согласных?
Вот что говорят об этом ученые.
Возьмем подряд из любого предложения несколько слов, в которых имеется сто звуков. Среди этих звуков примерно шестьдесят будут согласные, а сорок – гласные.
Значит, в нашей речи преобладают согласные звуки.

— Расставим ударения в последнем предложении?
— Как произносятся гласные под ударением?
— А без ударения?
Читаем в учебнике стр. 92
— Какие способы проверки безударных гласных в корне вы знаете?.

Карточка № 3

Подбор однокоренных слов — второй способ проверки правильного написания безударной гласной в корне.
Подберите однокоренные проверочные слова: Ночной, пастух, небесный, полевой, холмистый, заглядеться, удивляться, оживать, кормить, плясать, запах.

— Итак, что нового мы узнали о гласных и согласных звуках?
Оценки за урок. Спасибо за работу. Урок окончен.
Д/з. № 31 упр. 230

Блог Быковой С.В.: фонетический разбор

Звуковой разбор слова.
Что надо знать для фонетического разбора слов:
Буквы –  это  графические   знаки,  с  помощью которых  звуки речи обозначаются при письме. Звуки мы произносим и слышим, буквы — видим и пишем.

Читая слова,  мы видим буквы, а произносим звуки.


Речевые звуки образуются с помощью органов артикуляции. К ним относятся губы, язык, зубы, верхнее небо, органы дыхания и голоса. Есть звуки, которые произносятся при помощи артикуляции губ. Язык спокойно лежит в ротовой полости.  Это гласные звуки.
При произношении гласных звуков воздух проходит свободно через рот, не встречая преград.
Они состоят только из голоса,  который образуется при дрожании голосовых связок. В русском языке шесть гласных звуков и десять гласных букв. Гласные звуки: А, О, У, Ы, Э, И Гласные буквы: А, О, У, Ы, Э, И, Е, Ю, Ё, Я. Остальные звуки образуются при смыкании каких-либо органов артикуляции  зубы + язык, губы, верхняя губа + нижняя губа, язык + верхнее нёбо и т. д. При прохождении воздуха через такую преграду мы слышим шум или шум + голос. Это согласные звуки. При произношении согласного звука воздух во рту встречает преграду. Поэтому слышится только шум (ш, с, п, х, т) – глухие согласные , или голос + шум (д, в, г, ж, р) – звонкие согласные. Гласные звуки и буквы: А, О, У, Ы, Э — это буквы, которые дают предыдущему согласному команду:
«Читайся твёрдо!»,
но звуки [ч’], [щ’], [й’],  — всегда мягкие. Я,  Ё,  Ю,  И, Е —  это буквы,  которые дают  предыдущему согласному команду:  «Читайся мягко!» (обозначают мягкость предыдущего согласного), но звуки [ж], [ш], [ц] остаются  всегда твердыми.  О том, что буквы Я,  Ё,  Ю,  Е — йотированные и  могут давать один или два звука, в зависимости от положения в слове, в детском саду детям не говорим. В состав слога обязательно входит гласный звук: «Сколько в слове гласных, столько и слогов. Это знает каждый из учеников!» Для малышей!  Чтобы определить количество слогов в слове, надо приложить раскрытую ладошку под подбородок и четко произнести слово.   На гласных подбородок ударит по ладошке. Посчитайте количество таких ударов и узнаете количество слогов. Согласные звуки и буквы. При произнесении согласных выдыхаемый воздух встречает преграды (губы,  зубы и язык)  в ротовой полости. Всего 36 согласных звуков. Согласные звуки мы делим на твёрдые и мягкие, звонкие и глухие.          Звонкие образуются при помощи голоса (вибрируют голосовые связки) и шума.

Л, М, Н, Р, Й — самые звонкие согласные (больше голоса и совсем мало шума в звуке), всегда звонкие.

Б, В, Г, Д, Ж, З — звонкие [б], [в], [г], [д], [ж], [з], [б’], [в’], [г’], [д’],  [з’],  имеют парные звуки по звонкости/глухости.

        Глухие произносятся без голоса (без колебания голосовых связок) и состоят только из шума:

П, Ф, К, Т, Ш, С  —  глухие [п], [ф], [к], [т], [ш], [с], [п’], [ф’], [к’], [т’], [с’]  имеют парные звонкие;

X, Ц, Ч, Щ  —  [х], [х’], [ц], [ч’],  [щ’] — всегда глухие,  не имеют парных по звонкости/глухости .

         Для того чтобы определить,  звонкий или глухой согласный, ребёнок  закрывает уши ладошками и произносит этот звук. Если ребёнок при произнесении слышит голос, то это звонкий согласный. Если слышит не голос, а шум, то этот согласный глухой. Буквы Ч, Щ, Й обозначают только мягкие согласные и не могут обозначать твёрдые. Буквы Ц, Ш, Ж обозначают только твёрдые согласные. Остальные буквы, кроме ь и ъ знаков, обозначают и мягкий и твёрдый звук.  Ь и Ъ знаки звуков не обозначают. Твердые: [б], [в], [г], [д], [ж], [з], [к], [л], [м], [н], [п], [р], [с], [т], [ф], [х], [ц], [ш]. Мягкие:   [б’], [в’], [г’], [д’], [з’], [й’], [к’], [л’], [м’], [н’], [п’], [р’], [с’], [т’], [ф’], [х’], [ч’], [щ’].                При фонетическом разборе мягкие звуки обозначаются зеленым цветом,  а твердые  — синим цветом. Твердые и мягкие согласные при произношении различаются положением языка.

(для создания статьи использованы материалы  из Интернета или других открытых источников)

ЛОЖЬ | Произношение на английском языке

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

Соединенное Королевство

Как произнести lie verb в британском английском

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

нас

Как произнести lie verb в американском английском

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

Соединенное Королевство

Как произнести lie noun в британском английском

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

нас

Как произнести lie noun в американском английском

Лингвистические маркеры лжи и правды в речи

Прикладная психолингвистика 31:3 410

Арчули и др.: Лингвистические маркеры обмана по сравнению с правдой

Хосман, Л., и Райт, Дж. (1987). Влияние хеджирования и колебаний на формирование впечатления в

смоделированном контексте зала суда. Западный журнал речевой коммуникации, 51, 173–188.

Кассин, С. М., и Фонг, К. Т. (1999). «Я невиновен»: влияние обучения на суждения об истине и

обмане в комнате для допросов. Закон и поведение человека, 23, 499–516.

Маклай Х. и Осгуд К.(1959). Феномен хезитации в спонтанной английской речи. Word, 15,

19–44.

Манн, С., Врей, А., и Булл, Р. (2004). Обнаружение истинной лжи: Способность полицейских обнаруживать обман.

Журнал прикладной психологии, 89, 137–149.

Мейснер, К., и Кассин, С. (2002). «Он виноват!»: предвзятость следователя в суждениях об истине и лжи.

Право и поведение человека, 26, 469–480.

Месерви, Т. О., Дженсен, М. Л., Крузе, Дж., Бургун, Дж.К. и Нунамейкер, Дж. Ф. (2005). Автоматизированное

извлечение ложных поведенческих признаков из видео. В П. Кантор (ред.), Разведка и информатика безопасности

(стр. 198–208). Берлин: Спрингер.

Ньюман, М.Л., Пеннебейкер, Дж.В., Берри, Д.С., и Ричардс, Дж.М. (2003). Ложные слова: предсказание

обмана по языковым стилям. Бюллетень личности и социальной психологии, 29, 665–675.

О’Салливан, М. (2008). Хоум-раны и обман: комментарий к Бонду и ДеПауло (2008).Психологический бюллетень

, 134, 493–497.

О’Салливан, М., и Экман, П. (2004). Мастера обнаружения лжи. В PA Granhag &

L. Stromwell (Eds.), Обнаружение обмана в судебно-медицинских контекстах (стр. 269–286). Лондон:

Издательство Кембриджского университета.

Пеннебейкер, Дж., Фрэнсис, М., и Бут, Р. (2001). Лингвистическое исследование и подсчет слов: LIWC 2001.

Mahwah, NJ: Erlbaum.

Рассин Э. и Ван Дер Хейден.(2005). Выглядит заслуживающим доверия? Присяга помогает! Психология, преступность и право

, 11, 177–182.

Родригес, Л., и Торрес, М. (2006). Спонтанные речевые события в двух речевых базах данных человек–

компьютер и диалоги человек–человек на испанском языке. Язык и речь, 49, 333–366.

Роджерс Р. и Круз К. (2000). Симуляция и обман среди психопатов. В C. B. Gacono (Ed.),

Клиническая и судебно-медицинская оценка психопатии: руководство для практикующего врача (стр.269–284).

Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.

Содиан, Б., и Фрит, У. (1992). Обман и саботаж у аутичных, умственно отсталых и нормальных детей.

Журнал детской психологии и психиатрии, 33, 591–605.

Спенс С., Хантер М., Фэрроу Т., Грин Р., Леунг Д., Хьюз С. и др. (2004). Когнитивное

нейробиологическое описание обмана: данные функциональной нейровизуализации. Философский

Труды Лондонского королевского общества B, 359, 1755–1762.

Спорер, С., и Швандт, Б. (2007). Модераторы невербальных индикаторов лжи. Психология,

Государственная политика и право, 13, 1–34.

Спорер, С.Л., и Швандт, Б. (2006). Паравербальные корреляты обмана: метаанализ. Прикладная

Когнитивная психология, 20, 421–446.

Вридж, А., Акехерст, Л., Браун, Л., и Манн, С. (2006). Выявление лжи у детей раннего возраста, подростков

и взрослых. Прикладная когнитивная психология, 20, 1225–1237.

Вридж, А., Эдвард, К., Робертс, К.П., и Булл, Р. (2000). Выявление лжи посредством анализа вербального и

невербального поведения. Журнал невербального поведения, 24, 239–264.

Вридж, А., и Хевен, С. (1999). Голосовые и вербальные индикаторы лжи в зависимости от сложности лжи.

Психология, криминал и право, 5, 203–215.

Врей, А., и Манн, С. (2004). Обнаружение лжи: преимущество систематического изучения комбинации поведенческих, слуховых и речевых признаков.Групповое решение

и переговоры, 13, 61–79.

Вридж А., Манн С., Фишер Р. П., Леал С., Милн Р. и Булл Р. (2008). Повышение когнитивной нагрузки

для облегчения обнаружения лжи: преимущество воспоминаний о событиях в обратном порядке. Закон и человек

Поведение, 32, 253–265.

Врий, А., и Семин, Г. (1996). Убеждения экспертов по лжи о невербальных индикаторах обмана. Журнал

Невербальное поведение, 20, 65–80.

Врий А.и Винкель, Ф. (1991). Культурные модели невербального поведения в Нидерландах и Суринаме: анализ

смоделированных столкновений полиции и гражданина. Журнал невербального поведения, 14, 169–184.

Вальчик, Й. Дж., Ропер, К.С., Симан, Э., и Хамфри, А.М. (2003). Когнитивные механизмы, лежащие в основе

лживых вопросов: время ответа как признак обмана. Прикладная когнитивная психология, 17,

755–774.

Роль вариативности говорящего в фонетическом обучении неродных языков: систематический обзор и метаанализ

Назначение:

Было обнаружено, что фонетическая тренировка с высокой вариабельностью (HVPT) эффективна для взрослых. изучение второго языка (L2), но результаты неоднозначны в отношении преимуществ несколько говорящих через одного говорящего.Это исследование представляет собой систематический обзор с метаанализ для изучения эффекта вариативности говорящего при фонетическом обучении неродному языку и факторы, смягчающие эффект.

Метод:

Мы собрали исследования с поиском по ключевым словам в основных академических базах данных, включая EBSCO, ERIC, MEDLINE, ProQuest Dissertations & тезисы, Elsevier, Scopus, онлайн-библиотека Wiley, и Web of Science. Мы определили потенциальных участников, обучение и исследования модераторов и провел метаанализ модели случайных эффектов для каждого человека Переменная.

Результаты:

На основе 18 исследований с общим числом участников 549 мы получили небольшой уровень суммарный размер эффекта ( г Хеджеса = 0,46, 95% доверительный интервал [ДИ; 0,08, 0,84]) для непосредственных результатов обучения, который был значительно уменьшен ( г = -0,04, 95% ДИ [-0,46, 0,37]) после удаления выбросов и исправления для публикации смещения, в то время как размер эффекта для немедленного усиления восприятия был почти средним ( g = 0.56, 95% ДИ [0,13, 1,00]) по сравнению с незначительным приростом производства. Критически, размеры суммарного эффекта для обобщения на новых говорящих ( г = 0,72, 95% ДИ [0,15, 1,29]) и для долгосрочного удержания ( г = 1,09, 95% ДИ [0,39, 1,78]) были большими. Кроме того, продолжительность программы обучения и было обнаружено, что формат презентации говорящего потенциально смягчает непосредственное восприятие достижения и результаты обобщения.

Выводы:

В нашем исследовании представлен первый метаанализ роли вариативности говорящего в некоренном фонетическая подготовка, демонстрирующая неоднородность и ограниченность исследований по этой теме.Результаты подчеркивают необходимость дальнейшего изучения влиятельных факторы и лежащие в основе механизмы наличия или отсутствия изменчивости говорящего эффекты.

Дополнительный материал

https://doi.org/10.23641/asha.16959388

Голосовой анализ следует использовать с осторожностью в суде

Распознавание голоса стало занимать видное место в разведывательных расследованиях. Примеров предостаточно: когда ИГИЛ опубликовало видеозапись обезглавливания журналиста Джеймса Фоули, эксперты со всего мира попытались идентифицировать террориста в маске, известного как Джихади Джон, анализируя звук его голоса.Документы, раскрытые Эдвардом Сноуденом, показали, что Агентство национальной безопасности США проанализировало и извлекло содержание миллионов телефонных разговоров. Колл-центры в банках используют голосовую биометрию для аутентификации пользователей и выявления потенциального мошенничества.

Но верна ли наука голосовой идентификации? Несколько статей в научной литературе предупреждают о качестве одного из его основных применений: судебной фонетической экспертизы в судах. Мы собрали два десятка судебных дел со всего мира, в которых судебная фонетика вызывала споры.Последние данные, опубликованные Интерполом, показывают, что половина судебно-медицинских экспертов по-прежнему использует аудиотехнику, которая была открыто дискредитирована.

В течение многих лет фильмы и телесериалы, такие как «C.S.I.», рисуют нереальную картину «науки о голосе». В фильме 1994 года « Явная и реальная опасность » эксперт слушает короткое записанное высказывание и заявляет, что говорящий — «кубинец в возрасте от 35 до 45 лет, получивший образование […] на востоке Соединенных Штатов». Затем запись передается на суперкомпьютер, который сопоставляет голос с голосом подозреваемого, делая вывод, что вероятность правильной идентификации «равна 90».1 процент». Эта последовательность суммирует большое количество ложных представлений о судебной фонетике, которые привели к ошибкам в реальном правосудии. Действительно, эта киносцена иллюстрирует так называемый «эффект CSI» — «феномен, при котором судьи возлагают нереалистичные надежды на возможности криминалистики», — говорит Хуана Хиль Фернандес, судебный логопед из Consejo Superior de Investigaciones Cientificas (Superior Superior de Investigaciones Cientificas). Совет по научным исследованиям) в Мадриде, Испания.

Голосовой аналитик за работой в лаборатории судебной экспертизы речи в Испании.Фото: Gianluca Battista

В 1997 году Французское акустическое общество опубликовало публичный запрос о прекращении использования судебной экспертизы голоса в зале суда. Запрос был ответом на дело Джерома Прието, человека, который провел 10 месяцев в тюрьме из-за спорного полицейского расследования, в результате которого голос Прието был ошибочно идентифицирован в телефонном звонке, в котором утверждалось, что он причастен к взрыву автомобиля. Существует множество тревожных примеров сомнительной судебной экспертизы и откровенных судебных ошибок, которые были задокументированы Hearing Voices, научным журналистским проектом по криминалистике, осуществленным авторами этой статьи в 2015 и 2016 годах.

Невозможно узнать, сколько голосовых расследований проводится каждый год, потому что ни одна страна не ведет реестр, но, по оценкам итальянских и британских экспертов, в их странах их должно быть сотни в год. Процесс обычно включает по крайней мере одну из следующих задач: расшифровку записанного голоса, сравнение перехваченного голоса с голосом подозреваемого, помещение голоса подозреваемого в ряд разных голосов, профилирование говорящего на основе диалекта или языка, на котором он говорит, интерпретация шумов. или проверка подлинности записи.

Фрагменты записи, подлежащие анализу, могут быть телефонными разговорами, голосовой почтой, требованиями выкупа, ложными звонками и звонками на номера экстренных служб или полиции. Одно из основных препятствий, с которыми приходится сталкиваться голосовым аналитикам, — низкое качество записанных фрагментов. «Телефонный сигнал не несет достаточно информации, чтобы можно было точно различать звуки речи. Вам понадобится полоса в два раза шире, чтобы различать определенные согласные, например, f и s или m и n », — сказал Андреа Паолони, ученый из Фонда Уго Бордони и ведущий судебный фонетик в Италии до тех пор. его смерть в ноябре 2015 года.Что еще хуже, записанные сообщения часто бывают шумными, короткими и могут быть устаревшими на годы или даже десятилетия. В некоторых случаях имитация контекста телефонного звонка может быть особенно сложной. Представьте себе воссоздание звонка в переполненном кинотеатре с использованием старого сотового телефона или телефона малоизвестной иностранной марки.

В статье 1994 года, опубликованной в журнале Proceedings of the ESCA Workshop on Automatic Speaker Recognition, Identification and Verification, эксперт Герман Кюнцель подсчитал, что 20 процентов фрагментов, проанализированных федеральной полицией Германии, содержали только 20 секунд пригодного для использования голоса.Тем не менее, многие криминалисты готовы работать над звуковыми отрывками крайне низкого качества. В знаменитом деле Джорджа Циммермана, координатора патрульной службы, который в 2012 году застрелил молодого афроамериканца Трейвона Мартина в Сэнфорде, штат Флорида, один эксперт заявил, что он может извлечь голосовой профиль и даже интерпретировать крики, которые можно было услышать на заднем плане. экстренного вызова.

К сожалению, эти ошибки не являются изолированными исключениями. Опрос, опубликованный в июне 2016 года в журнале Forensic Science International Интерполом, международной организацией, представляющей полицейские силы 190 стран, показал, что половина респондентов (21 из 44) — сотрудники полиции со всего мира. мира — использовать методы, которые, как известно, имеют шаткое научное обоснование.Одним из примеров является простейший и самый старый метод распознавания голоса: прослушивание без посторонней помощи, приводящее к субъективному суждению человека с «натренированным слухом» или даже к мнению потерпевших и свидетелей.

В 1992 году канадца Ги Пола Морина приговорили к пожизненному заключению за изнасилование и убийство девятилетней девочки. В дополнение к другим доказательствам мать жертвы заявила, что узнала голос Морина. Три года спустя тест ДНК реабилитировал Морина как убийцу. Такая ошибка неудивительна.В исследовании, опубликованном в «Forensic Linguistics» в 2000 году, группа добровольцев, которые знали друг друга, прослушивали анонимные записи голосов различных членов группы. Скорость распознавания была далека от идеальной, доброволец не смог распознать даже собственный голос.

Однако это не означает, что автоматические методы всегда более точны, чем человеческое ухо. На самом деле, первый инструментальный метод, использованный в судебной фонетике, уже несколько лет лишен какой-либо научной основы, хотя, согласно отчету Интерпола, некоторые его варианты все еще используются.Мы имеем в виду распечатку голоса или сопоставление спектрограмм, при котором человек-наблюдатель сравнивает спектрограммы слова, произнесенного подозреваемым, с тем же словом, произнесенным перехваченным говорящим. Спектрограмма представляет собой графическое представление частот голосового спектра по мере их изменения во времени при воспроизведении слова или звука.

Голосовая печать получила известность после публикации в 1962 году статьи Лоуренса Г. Керста, ученого из Bell Labs, в журнале Nature .Но в 1979 году в отчете Национального научного фонда было заявлено, что голосовые отпечатки не имеют под собой научной основы: авторы писали, что спектрограммы не очень хорошо различают говорящих и они слишком изменчивы. «Совпадение спектрограмм — это обман, чистый и простой. Сравнение изображений столь же субъективно, как и сравнение звуков», — сказал Паолони. Тем не менее, техника по-прежнему пользуется большим доверием. В 2001 году после проведения анализа ДНК Дэвид Шон Поуп из США был оправдан по делу о сексуальном насилии при отягчающих обстоятельствах, проведя 15 лет в тюрьме.Приговор был частично основан на анализе голосовых отпечатков.

Звуки интерпретируются по-разному

Научное сообщество явно дискредитировало некоторые методы анализа голоса, но все еще далеко от достижения консенсуса в отношении наиболее эффективного метода идентификации голоса. Есть две точки зрения, говорит Хуана Хиль Фернандес. «Лингвисты поддерживают использование полуавтоматических методов, сочетающих компьютерный анализ и человеческую интерпретацию, в то время как инженеры придают большее значение автоматическим системам.

Полуавтоматические методы по-прежнему широко используются. Эти методы называются «акустико-фонетическими», потому что они сочетают измерения, полученные путем прослушивания (акустические), с выходными данными автоматизированного анализа звука (фонетические). Специалисты, которые полагаются на акустико-фонетические методы, обычно начинают с прослушивания записи и преобразования ее в фонетическую транскрипцию. Затем выявляют ряд особенностей голосового сигнала. Особенности высокого уровня являются лингвистическими: например, выбор говорящим слов (лексикон), структура предложения (синтаксис), использование слов-заполнителей, таких как «гм» ​​или «нравится», и речевые трудности, такие как заикание.Сумма этих характеристик и есть идиолект — специфическая, индивидуальная манера речи человека. Другими качествами высокого уровня являются так называемые надсегментные признаки: качество голоса, интонация, количество слогов в секунду и так далее.

Характеристики более низкого уровня, или сегментарные признаки, в основном отражают физиологию голоса и лучше измеряются с помощью специального программного обеспечения. Одной из основных характеристик является основная частота. Если голосовой сигнал разделить на сегменты длиной в несколько миллисекунд, каждый сегмент будет содержать вибрацию с почти идеально периодической формой волны.Частота этой вибрации является основной частотой, которая соответствует частоте вибрации голосовых связок и способствует тому, что мы воспринимаем как тембр или тон определенного голоса. Средняя основная частота взрослого мужчины составляет около 100 герц, взрослой женщины — около 200 герц. Может быть сложно использовать эту функцию, чтобы закрепить динамик. С одной стороны, он очень мало различается между разными говорящими, говорящими в одном и том же контексте. С другой стороны, основная частота одного и того же говорящего резко меняется, когда он или она злится или кричит, чтобы его услышали по плохой телефонной линии.

Другими обычно измеряемыми сегментарными признаками являются форманты гласных. Когда мы произносим гласные, голосовой тракт (горло и ротовая полость) ведет себя как система движущихся трубок с особыми резонансами. Частоты этих резонансов (называемые формантами) можно изобразить на графике, представляющем конкретное «пространство гласных» для каждого динамика, и этот график можно сравнить с графиком других динамиков.

Несмотря на свою популярность, акустико-фонетический метод вызывает некоторые вопросы. Поскольку он полуавтоматический, он оставляет поле для субъективного суждения, и иногда эксперты, работающие с одним и тем же материалом с использованием аналогичной техники, могут прийти к противоречивым выводам.Кроме того, очень мало данных о диапазоне и распределении в генеральной совокупности фонетических признаков, отличных от основной частотности. По этим причинам самые строгие эксперты говорят, что мы никогда не можем быть уверены в личности говорящего только на основании голоса. В лучшем случае мы можем сказать, что два голоса совместимы.

Автоматизированные системы могут давать ложные срабатывания

В 1990-х годах стала набирать популярность новая система, сводящая к минимуму человеческое суждение: автоматическое распознавание говорящего.В ASR записи обрабатываются программным обеспечением, которое извлекает признаки из сигнала, классифицирует их и сопоставляет с признаками в банке голосовых данных. Большинство алгоритмов работают, разделяя сигнал на короткие временные окна и извлекая соответствующие спектры частот. Затем спектры подвергаются математическим преобразованиям, которые извлекают параметры, называемые кепстральными коэффициентами, связанные с геометрической формой голосового тракта. Кепстральные коэффициенты дают модель формы голосового тракта говорящего.«То, что мы делаем, сильно отличается от того, что делают лингвисты», — говорит Антонио Морено, вице-президент Agnitio, испанской компании, производящей Batvox, наиболее широко используемую систему ASR, согласно Интерполу. «Наша система намного точнее, ее можно измерить и воспроизвести: два разных оператора получат от системы одинаковый результат».

Лингвисты не согласны. «Положительная сторона ARS заключается в том, что для этого требуется меньше участия человека… Отрицательная сторона в том, что кепстральные коэффициенты отражают геометрию голосового тракта человека, но мы не слишком отличаемся друг от друга, поэтому система склонна к ложным срабатываниям», — говорит Питер Френч из Йоркского университета, президент Международной ассоциации для судебной фонетики и акустики (IAFPA) и директор J.P. French Associates, главная компания судебной фонетики в Великобритании. «Я считаю, что автоматические системы должны сочетаться с вмешательством человека», — говорит Френч.

Другие эксперты более категоричны в своей критике: «В настоящее время ASR не имеет достаточно прочной теоретической базы, чтобы оправдать ее использование в реальных случаях», — утверждает Сильвия Моосмюллер, специалист по акустике из Австрийской академии наук. Одной из основных причин скептицизма является тот факт, что большинство алгоритмов ASR обучаются и тестируются на голосовой базе данных из США.С. Национальный институт стандартов и технологий (NIST). База данных является международным стандартом, но включает в себя только студийные записи голосов, которые не соответствуют сложности реальной жизни, когда говорящие используют разные языки, стили общения, технологические каналы и так далее.

«На самом деле программа моделирует не голос, а сеанс, состоящий из голоса, канала связи и других переменных», — говорит Морено. Сначала аналитики голосовой верификации пытались воспроизвести контекст, в котором был записан голос.Но около 10 лет назад они изменили подход и вместо этого прибегли к алгоритмам, снижающим влияние условий записи, которые называются методами компенсации. «В базе данных NIST один и тот же динамик записывается по множеству разных каналов, а множество разных динамиков записывается по одному и тому же каналу», — объясняет Морено. «Методы компенсации протестированы на этом наборе данных и позволяют нам отделить характеристики говорящего от характеристик сеанса». Другими словами, программа, обученная этому методу, должна уметь идентифицировать одного и того же говорящего в двух разных телефонных звонках, например, один по стационарному телефону, а другой по мобильному телефону.

Морено считает, что автоматическая идентификация говорящего «более чем готова давать достоверные результаты и повышать надежность судебно-медицинских экспертиз». Однако он признает, что ASR «является одним из многих методов, доступных экспертам, и методы дополняют друг друга: в более продвинутых лабораториях есть междисциплинарные группы».

Основная проблема с ASR может заключаться не в самой программе, а в человеке, который ее использует. «Требуется голос ученого. Вы не можете просто посадить любого оператора перед компьютером….Эти программы похожи на самолеты: вы можете купить самолет за один день, но вы не можете научиться летать за три недели», — говорит Дидье Мьювли из Нидерландского института судебной медицины. Тем не менее, компании продают как можно больше, и в конечном итоге они продают программное обеспечение клиентам, которые не являются экспертами в криминалистическом сопоставлении голосов, говорит Джеффри Стюарт Моррисон, профессор лингвистики в Университете Альберты, Канада. Agnitio предлагает трехлетний курс, но пока его прошли только 20–25 процентов из сотен пользователей Batvox.Инструмент Batvox может стоить до 100 000 евро.

Необходим современный статистический анализ

Независимо от метода анализа судебная фонетика страдает от еще более глубокой научной проблемы. В целом дисциплина не претерпела смены парадигмы в статистическом подходе к данным, которую уже приняли более продвинутые методы, такие как судебно-медицинская экспертиза ДНК: переход к байесовской статистике.

Один из примеров такого подхода представлен Моррисоном, знаменосцем байесовской статистики в судебной фонетике и соавтором исследования Интерпола.«Представьте, что мы нашли на месте преступления отпечаток обуви 9-го размера, и у нас есть подозреваемый, который носит обувь 9-го размера. В другом случае мы находим отпечаток обуви 15-го размера, а подозреваемый носит 15-й размер. Во втором случае улики против подозреваемого сильнее, потому что 15-й размер встречается реже, чем 9-й», — говорит Моррисон. Другими словами, недостаточно измерить сходство между двумя отпечатками обуви (или двумя голосами, или двумя образцами ДНК). Аналитики также должны учитывать, насколько типичны эти следы (или голоса, или ДНК).

Для голоса проблему можно сформулировать следующим образом: если подозреваемый и преступник — одно и то же лицо, насколько вероятно сходство между двумя голосами? И если это не один и тот же человек, насколько вероятно сходство? Отношение этих двух вероятностей называется отношением правдоподобия или силой доказательства. Чем выше сила доказательства (например, для очень похожих и очень нетипичных голосов), тем сильнее доказательство.

Более высокое или более низкое отношение правдоподобия может увеличить или уменьшить вероятность виновности, но вероятность также зависит от других сигналов и доказательств, судебно-медицинских и других.Как это типично для байесовской статистики, вероятность не рассчитывается раз и навсегда, а постоянно корректируется по мере обнаружения новых фактов.

В рекомендациях по судебной экспертизе, опубликованных в июне 2015 г., Европейская сеть институтов судебной экспертизы рекомендует использовать байесовскую структуру, особенно отношение правдоподобия. Однако, согласно отчету Интерпола, только 18 из 44 опрошенных экспертов сделали переход.

Одно серьезное препятствие мешает применению байесовской статистики: трудно оценить, насколько типичен голос, потому что не существует статистических норм распределения особенностей голоса.«Если у вас есть база данных из двух миллионов отпечатков пальцев, вы можете быть вполне уверены в надежности своих оценок, но голосовые базы данных намного меньше», — сказал Паолони. Например, база данных DyViS, используемая в Великобритании, включает 100 говорящих мужчин, большинство из которых получили образование в Кембридже. Морено уверен, что некоторые банки данных полиции, которые не являются общедоступными, содержат тысячи голосов, и что некоторые организации имеют базы данных, охватывающие сотни тысяч говорящих.

«В эпоху больших данных самым разумным было бы создать корпус с большим объемом данных», — сказал Паолони по образцу платформ, предоставляющих онлайн-услуги.Учитывая, что ничего похожего нет, рецепт Моррисона состоит в том, чтобы собрать записи говорящих в релевантных для каждого случая популяциях на основе демографических признаков (пол, язык, диалект и т. д.), стиля речи (усталый, взволнованный, сонный) и многого другого. Проблема, однако, «в том, что многие лаборатории говорят, что у них нет какой-либо базы данных», по словам Даниэля Рамоса, ученого из Мадридского автономного университета, который также сотрудничает с испанской полицией Guardia Civil.

Наше исследование современного состояния судебной фонетики показало некоторые ограничения науки идентификации голоса и предполагает, что к результатам ее применения следует относиться с особой осторожностью. «По моему мнению, никого не следует осуждать за голос», — заключил Паолони. « In dubio pro reo — при наличии сомнений выносить решение в пользу обвиняемого. В случае с голосом вероятность ошибки слишком высока, чтобы судья мог когда-либо заявить, что кто-то виновен «вне всяких разумных сомнений».’”

Эта статья первоначально появилась в Le Scienze , переведена и адаптирована с разрешения. Он был разработан при поддержке Journalismfund.eu.

Дальнейшее чтение

Опрос Интерпола об использовании правоохранительными органами средств идентификации говорящего. Моррисон Г. С., Сахито Ф. Х., Джардин Г., Джокич Д., Клавет С., Бергс С., Гоеманс Дорни К., в Forensic Science International , Vol. 263, стр. 92-100, июнь 2016 г. http://дх.doi.org/10.1016/j.forsciint.2016.03.044.

Распознавание криминалиста. Мьюли Д., в Wiley Encyclopedia of Forensic Science, 2009.

Интерпретация доказательств: оценка криминалистики в зале суда. Робертсон Б., Виньо Г.А., Джон Уайли и сыновья, 1995.

Веб-сайт Hearing Voices с примерами, методами и законодательством: http://formicablu.github.io/hearingvoices/en.

Перейти к основному содержанию Поиск