Вниз фонетический разбор: Фонетический разбор слова и звуко-буквеннный анализ

Содержание

Слова «вниз» морфологический и фонетический разбор

Объяснение правил деление (разбивки) слова «вниз» на слоги для переноса.
Онлайн словарь Soosle.ru поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «вниз» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «вниз».

Слово вниз по слогам

Содержимое:

1 Как перенести слово «вниз»
2 Морфологический разбор слова «вниз»
3 Разбор слова «вниз» по составу
4 Сходные по морфемному строению слова «вниз»
5 Синонимы слова «вниз»
6 Антонимы слова «вниз»
7 Ударение в слове «вниз»
8 Фонетическая транскрипция слова «вниз»
9 Фонетический разбор слова «вниз» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
10 Предложения со словом «вниз»
11 Значение слова «вниз»
12 Как правильно пишется слово «вниз»
13 Ассоциации к слову «вниз»

Как перенести слово «вниз»

вниз

Морфологический разбор слова «вниз»

Часть речи:

Наречие

Грамматика:

часть речи: наречие;
отвечает на вопрос: Как?

Начальная форма:

вниз

Разбор слова «вниз» по составу

в	приставка
низ	корень

вниз

Сходные по морфемному строению слова «вниз»

Сходные по морфемному строению слова

взад

вконец

вверх

вбок

ввысь

Синонимы слова «вниз»

1. книзу

2. долу

3. майна

4. наземь

5. ниже

6. ниц

7. к устью

8. по течению

9. в низ

10. на низ

11. к низу

12. в испод

Антонимы слова «вниз»

1. вверх

2. наверх

3. кверху

4. ввысь

Ударение в слове «вниз»

вни́з — ударение падает на слог с единственной гласной в слове

Фонетическая транскрипция слова «вниз»

[вн’`ис]

Фонетический разбор слова «вниз» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)

Буква	Звук	Характеристики звука	Цвет
в	[в]	согласный, звонкий парный, твёрдый, шумный	в
н	[н’]	согласный, звонкий непарный (сонорный), мягкий	н
и	[`и]	гласный, ударный	и
з	[с]	согласный, глухой парный, твёрдый, шумный	з

Число букв и звуков:
На основе сделанного разбора делаем вывод, что в слове 4 буквы и 4 звука.
Буквы: 1 гласная буква, 3 согласных букв.
Звуки: 1 гласный звук, 3 согласных звука.

Предложения со словом «вниз»

Казалось, он ласкал её — прошёлся по щеке, по шее и дальше вниз, потом чуть задержался на бёдрах.

Источник:

Энни Уэст, В объятиях незнакомца.

А сам спрыгнул вниз, подняв облако пыли, и пошёл смотреть, что с окном.

Источник: Юлия Галанина, Пропавшая шпага.

Недоеденный кусок котлеты шмякнулся вниз.

Источник: Юлия Галанина, Пропавшая шпага.

Значение слова «вниз»

ВНИЗ , нареч. 1. По направлению к низу, к чему-л. расположенному в нижней части чего-л.; противоп. вверх. (Малый академический словарь, МАС)

Как правильно пишется слово «вниз»

Правописание слова «вниз»
Орфография слова «вниз»

Правильно слово пишется: вниз

Нумерация букв в слове
Номера букв в слове «вниз» в прямом и обратном порядке:

4
в
1
3
н
2

2
и
3
1
з
4

Ассоциации к слову «вниз»

Склон
Эскалатор
Ступенька
Лестница
Перила
Лесенка
Обрыв
Откос
Ступень
Уступ
Парапет
Трап
Уклон
Лифт
Ведущая
Спираль
Лавина
Пупок
Спуск
Трос

Винтовой
Наклонный
Пологий
Отвесный
Лестничный
Спиральный
Загнутый
Побежалый

Спуститься
Ухнуть
Заскользить
Скатываться
Спускаться
Скатиться
Сползать
Свеситься
Соскользнуть
Покатиться
Свесить
Сползти
Полететь
Взмывать
Спрыгнуть
Сбегать
Съехать
Скользнуть
Столкнуть
Свешиваться
Обрываться
Кувыркаться
Перепрыгивать
Скользить
Устремляться
Перегнуться
Поползти
Оступиться
Стекать
Понестись
Нырнуть
Ринуться
Опускаться
Рухнуть
Катиться
Увлекать
Слететь
Посветить
Проваливаться
Заспешить
Поскользнуться
Устремиться
Ударяться
Нырять
Сбежать
Помчаться
Переворачиваться
Оттолкнуться
Обрушиваться
Посыпаться
Осыпаться
Спустить
Глянуть
Прыгнуть
Карабкаться
Падать
Накрениться
Потянуть
Поволочь
Свисать
Пропасти

Кубарем
Сверху
Вертикально
Вверх
Стремглав
Круто
Вбок
Опрометью
Плавно
Влево
Вправо

Опубликовано: 2020-07-07

Правила оформления работы по математике.

Дорогой первоклассник!

Ты, конечно, хочешь, чтобы твои тетради были чистыми и аккуратными?

Для этого необходимо выполнять следующие несложные правила:

1. Надевай на тетрадь чистую прозрачную пластиковую обложку.

2. Пиши ручкой «Pilot» с острым стержнем 0, 7 светло-синего цвета.

3. Все (!) прямые линии, в том числе зачеркивания и подчеркивания, проводи по линейке остро отточенным карандашом H.

4. Не обводи и не стирай написанное ручкой.

5. Ошибку зачеркивай карандашом, а правильный результат, букву, слово надписывай ручкой.

Отдельную букву или цифру зачеркивай прямой наклонной линией справа налево, а слово или предложение – горизонтальной линией.

7.Не забывай регулярно (!) выполнять работу над ошибками.

Желаю успехов!

Твой учитель.

Пропускай 1 клетку

вправо между числом и словом, в том числе, сокращенным,

вправо между словами,

вниз после даты,

вниз после слова «Задача»,

вниз перед словом «Ответ»,

вниз перед проверкой уравнения;

2 клетки слева,

в начале и в низу страницы,

вниз после слов «Классная (Домашняя) работа»,

вниз между заданиями,

3 клеткивправо между уравнениями,

вправо между столбиками,

4 клетки вниз между различными работами,

слева перед словами «Классная (Домашняя) работа»,

10 клетокслева перед датой,

слева перед словом «Задача».

Не ставь точкипосле сокращенных единиц измерения массы, объема и длины,

ставь точки после сокращенных единиц измерения времени, стоимости.

Виды устных вычислений.

8 + 6 =8 + 2 + 4 = 10 + 4 = 14

14 – 7 = 14 – 4 – 3 = 10 – 3 = 7

14 – 7 = 10 – 7 + 4 = 3 + 4 = 7

23 + 5 = 20 + (3 + 5) = 20 + 8 = 28

97 — 5 = 90 + (7 — 5) = 90 + 2 = 92

47+ 6 = 47 + 3 + 3 = 50 + 3 = 53

47+ 6 = 40 + (7 + 6) = 40 + 13=53

53 – 6 = 53 — 3 – 3 = 50 –3 = 47

50 – 4 = 40 + (10 – 4) = 40 + 6=46

50 – 14 = 50 – 10 – 4 = 40 – 4 =36

40 + 60 = 4д. + 6д. = 10д. = 100

100 – 70 = 10д. – 7д. = 3д. = 30

35 + 20 = 30 + 20 + 5 = 50 + 5 = 55

74 – 30 = 70 – 30 + 4 = 40 + 4 = 44

45 + 12 = (40 + 10) + (5 + 2) = 50 + 7 = 57

45 + 12 = 45 + 10 + 2 = 55 + 2 = 57

45 – 12 = 45 – 10 – 2 = 35 – 2 = 33

45 – 12 = (40 – 10) + (5 – 2) = 30 + 3 = 33

123 + 456 =( 100 + 400) + (20 + 50) + (3 + 6) = 500 + 70 + 9 = 579

985 –242 = (900 – 200) + (80 – 40) + (5 – 2) = 700 + 40 + 3 = 743

Фонетический разбор.

1 класс.

Гласный звук или согласный.

Если согласный — твердый или мягкий, звонкий или глухой.

Какой буквой обозначается звук.
Количество слогов в слове.
Ударный слог.
Количество звуков и букв в слове.

Пример. Слово «река».

Первый звук – р. Он согласный мягкий, а также звонкий. Обозначается буквой «р».

Второй звук – и. Он гласный. Обозначается буквой «е» (проверочное слово – реки).

Третий звук – к. Он согласный твердый, а также глухой. Обозначается буквой «к».

Четвертый звук – а. Он гласный. Обозначается буквой «а».

В слове 2 слога: ре-ка.

Ударный слог – второй.

В слове 4 звука и 4 буквы.

Контрольные вопросы по теме «Части речи». 3 класс.

На какие группы делятся части речи?

Назовите самостоятельные части речи.

Назовите служебные части речи.

В чем особенность служебных частей речи?

Что такое имя существительное?

Что такое начальная форма существительного?

Назовите постоянные признаки существительных.

Назовите непостоянные признаки существительных.

Как определить род существительного?

Как определить склонение существительного?

Как определить падеж существительного?

Назовите родовые окончания существительных.

В каких из них есть орфограммы?

От чего зависит падежное окончание существительного?

Как проверить падежное окончание существительного в ед. ч.?

Назовите падежные окончания существительных в Д., Т., П. п. мн. ч.

Каким членом предложения чаще всего бывает существительное?

Что такое имя прилагательное?

Что такое начальная форма прилагательного?

Назовите непостоянные признаки прилагательных.

Как определить число, род и падеж прилагательного?

В каком случае род прилагательного определить нельзя?

Назовите родовые окончания прилагательных.

Какое из них всегда ударное?

Назовите падежные окончания прилагательных в м. и ср. роде ед. ч.

Назовите падежные окончания прилагательных в ж. роде ед. ч.

Назовите падежные окончания прилагательных во мн. ч.

Как проверить падежное окончание прилагательного?

Каким членом предложения чаще всего бывает прилагательное?

Что такое глагол?

Что такое начальная форма глагола?

Как по-другому и почему называется начальная форма глагола?

Какого вида бывают глаголы?

Как определить вид глагола?

Назовите непостоянные признаки глагола.

На какие вопросы отвечают глаголы в прошедшем времени?

На какие вопросы отвечают глаголы в настоящем времени?

На какие вопросы отвечают глаголы в будущем времени?

На какие группы делятся глаголы в будущем времени?

Как определить лицо глагола?

В каком случае можно определить лицо глагола?

Как определить род глагола?

В каком случае можно определить род глагола?

Каким членом предложения чаще всего бывает глагол?

Родовые окончания прилагательных (в Им. п.)

М. р. какой? ой, ый, ий.

Ж.р. какая? ая, яя. Мн. ч. какие? ые, ие.

Ср. р. какое? ое, ее.

Падежные окончания прилагательных (в косв. п.)

В м. и ср. р. ед. ч. В ж. р. ед. ч.

Р. п. какого? ого, его. Какой? ой, ей.

Д. п. какому? ому, ему. Какую? ую, юю.

В. п. как в Им. п. Какой? ой, ей.

Т. п. каким? ым, им. Какой? ой, ей.

П. п. о каком? ом, ем. О какой? ой, ей.

Во мн. ч.

Р. п. каких? ых, их.

Д. п. каким? ым, им.

В. п. как в Им. п.

Т. п. какими? ыми, ими.

П. п. о каких? ых, их.

Падежные окончания существительных во мн. ч.

Д. п. кому? чему? ам, ям

Т. п. кем? чем? ами, ями

П. п о ком? о чем? ах, ях

Если бы китайцы были фонетичными | Ресурсный центр MCLC

17 мая 2016 г. 17 мая 2016 г.

от [email protected] по телефону 10:04 17 мая 2016 г.

Вчера The New Yorker опубликовал эссе под названием «Плохой персонаж» (www.newyorker.com/magazine/2016/05/16/if-chinese-were-phonetic) блестящего писателя-фантаста Теда Чанга. Художественная литература Чанга часто основывается на глубоком понимании сложности иностранных языков (как человеческих, так и инопланетных), и в этом произведении он берет то, что многие считают величайшей экзофонической системой письма на земле, — китайские иероглифы. Чан излагает аргументы в пользу того, почему китайские иероглифы можно рассматривать как историческое препятствие для грамотности, и кратко размышляет о том, каким был бы мир, если бы Китай раньше принял алфавитное письмо, такое как бопомофо или пиньинь. Он заканчивает статью, указывая на то, как «нефонетическая» природа символов обеспечивает ограниченную, но значительную степень разборчивости древних письмен, которая намного превосходит фонетические орфографии других древних языков. Хотя я думаю, что это почти всегда хорошая новость, когда основные средства массовой информации обращают внимание на вопросы языка, фонологии или орфографии, меня обескураживает то, что в другой популярной работе китайские иероглифы изображаются как нефонетическая система письма.

Те из нас, кто имел возможность узнать больше о китайской лингвистике, знают, что существуют фонетически ориентированные категории символов, такие как фонетические заимствования (假借) или, что более важно, фоносемантические соединения (形聲), которые составляют более 90% символов. Но что еще более важно, общественность практически ничего не знает о культуре таблицы рифмования (韻書), где символы использовались в качестве фонетического письма путем разбора соответствующих звуков речи на передние и задние (верхние и нижние) компоненты или то, что мы можем приблизительно считать их первоначальными. согласные и тонально классифицированные гласные + финальные (метод, известный как fanqie, 反切). Если определение фонетического письма сводится к его способности использовать графемы (письменные символы) для соответствия фонемам, то этот метод, используемый в известных произведениях, таких как «Книга зеркальных рифм» (韵镜), должен подходить. Конечно, Чанг и бесчисленное множество других были бы правы, указав, что специальное использование символов в словарях или этимологические аргументы, подобные приведенным выше, далеки от истинной алфавитной орфографии. Тем не менее, после столетий увековечения китайского языка в качестве квинтэссенции «другого» глобальных систем письма, было бы неплохо увидеть более тонкое признание фонетических векторов синофонных сценариев.

Для читателей списка MCLC, интересующихся историей или будущим китайских иероглифов как фонетического письма, я приглашаю вас ознакомиться с 拼英 Pinying, также называемым китайско-английским, моим последним экспериментом в области синофонического письма. Прототип этого проекта называется «Английская книга зеркальных иней, 英韵镜», которая представляет собой репродукцию таблиц изморози 12 ^-го-го века, но на этот раз таблицы фонетически представляют английский язык, а не китайский. Я использовал аналогичную систему соединения звуков китайских иероглифов (反切) и изобрел четыре новых символа, чтобы заполнить недостающие звуки. Пока я работаю над версией этой работы в гравюре на дереве, цифровая версия теперь доступна для бесплатной загрузки в магазине приложений Apple:

Английский: https://itunes.apple.com/us/app/id1003372668

Китайский: https://itunes.apple.com/cn/app/id1003372668

Вот сайт приложения www.pinyingapp.com .cn, который содержит ссылки на мои выступления на TEDx по этой теме (английская версия сайта ссылается на Youtube, а китайская — на Youku).

Цель цифровой версии не столько концептуальна, сколько практична — я хотел создать вариант, который доказал бы жизнеспособность фонетической системы письма на основе китайского письма, которая работает так же или даже лучше, чем системы, основанные на латинизации. Приложение Pinying учит анализировать звуки символов (反切) с помощью интерактивных трехмерных обучающих сред, а бесплатная версия предоставляет 500 предварительно загруженных интерактивных звуковых карт слов (120 000 карт в платной версии приложения), которые показывают, как каждое слово может быть повторно сегментировано. через 39разобрал китайские иероглифы на точные звуковые последовательности американского английского. Чтобы усилить систему, существуют интерактивные упражнения, которые проверяют, насколько хорошо вы адаптировались к системе, и делятся своими результатами в социальных сетях. Цель этой части моего проекта — показать, как китайские иероглифы могут с пользой и интуитивно «записывать» другие языки, помимо языков семейства синофонов, начиная с английского. Я надеюсь, что такая работа поможет разрушить ложные дихотомии, отделяющие китайские иероглифы от других систем письма. Оказывается, китайские иероглифы могут быть как «идеографическими», так и «фонетическими» в зависимости от того, как они используются (что определяется их ценностью использования), а с появлением алгоритмически управляемых цифровых/мобильных обучающих платформ, таких как Pinying, я надеемся показать, что мы (люди) только начали открывать для себя, на что способны китайские иероглифы. Или это моя гипотеза.

Джонатан Сталлинг, Университет Оклахомы

Опубликовано на языке Добавьте постоянную ссылку в закладки.

Заархивированные сообщения

Заархивированные сообщения Выберите Месяц Март 2023 (8) Февраль 2023 (49) Январь 2023 (48) Декабрь 2022 (47) Ноябрь 2022 (40) Октябрь 2022 (59) Сентябрь 2022 (49) Август 2022 (41) Июль 2022 (45) Июнь 2022 ( 60) май 2022 (40) апрель 2022 (44) март 2022 (60) февраль 2022 (51) январь 2022 (40) декабрь 2021 (43) ноябрь 2021 (51) октябрь 2021 (63) сентябрь 2021 (34) август 2021 ( 37) июль 2021 (64) июнь 2021 (65) май 2021 (37) апрель 2021 (57) март 2021 (54) февраль 2021 (49)) Январь 2021 (49) Декабрь 2020 (51) Ноябрь 2020 (43) Октябрь 2020 (44) Сентябрь 2020 (52) Август 2020 (50) Июль 2020 (49) Июнь 2020 (42) Май 2020 (47) Апрель 2020 (54) ) Март 2020 г. (49) Февраль 2020 г. (52) Январь 2020 г. (55) Декабрь 2019 г. (42) Ноябрь 2019 г. (59) Октябрь 2019 г. (59) Сентябрь 2019 г. (65) Август 2019 г. (51) Июль 2019 г. (44) Июнь 2019 г. (50) ) май 2019 (59) апрель 2019 (61) март 2019 (64) февраль 2019 (59) январь 2019 (59) декабрь 2018 (63) ноябрь 2018 (68) октябрь 2018 (9)2) Сентябрь 2018 г.

(68) Август 2018 г. (73) Июль 2018 г. (53) Июнь 2018 г. (44) Май 2018 г. (58) Апрель 2018 г. (67) Март 2018 г. (72) Февраль 2018 г. (73) Январь 2018 г. (63) Декабрь 2017 г. ( 61) ноябрь 2017 (70) октябрь 2017 (84) сентябрь 2017 (89) август 2017 (72) июль 2017 (105) июнь 2017 (65) май 2017 (74) апрель 2017 (63) март 2017 (91) февраль 2017 ( 74) январь 2017 (80) декабрь 2016 (64) ноябрь 2016 (66) октябрь 2016 (104) сентябрь 2016 (79) август 2016 (49) июль 2016 (64) июнь 2016 (66) май 2016 (82) апрель 2016 ( 91) март 2016 (72) февраль 2016 (74) январь 2016 (84) декабрь 2015 (76) ноябрь 2015 (61) октябрь 2015 (88) сентябрь 2015 (86) август 2015 (64) июль 2015 (74) июнь 2015 ( 65) май 2015 (55) апрель 2015 (71) март 2015 (90) февраль 2015 (85) январь 2015 (79) декабрь 2014 (81) ноябрь 2014 (77) октябрь 2014 (106) сентябрь 2014 (103) август 2014 ( 10)

Технический документ — Rhasspy

На высоком уровне Rhasspy преобразует аудиоданные (голосовые команды) в события JSON.

Голосовые команды указываются заранее в компактном текстовом формате:

 [LightState]
состояния = (вкл | выкл)
включите (<состояния>){состояние} [the] свет

Этот формат поддерживает:

[дополнительные слова]
(альтернативный | выбор)
имя = тело — правила
<имя правила> — ссылки на правила
(значение) {имя} — теги
ввод: вывод — замены
$movies — списки слотов
1..100 — числовые серии
ТЕКСТ!поплавок — преобразователи

Во время обучения Rhasspy генерирует артефакты, которые могут распознавать и декодировать указанные голосовые команды. Если эти команды изменятся, Rhasspy необходимо переобучить.

Основные компоненты

Основные функции Rhasspy можно разделить на компоненты распознавания речи и намерений.

Когда голосовые команды распознаются речевым компонентом, транскрипция передается распознавателю намерений для обработки. Конечным результатом является структурированное событие JSON с:

Имя намерения
Распознанные слоты/сущности
Необязательные метаданные о процессе распознавания речи
- Ввод текста, времени, токенов и т. д.

Например:

 {
    "текст": "включи свет",
    "намерение": {
        "имя": "LightState"
    },
    "слоты": {
        "состояние": "включено"
    }
}

Преобразование речи в текст

Автономная транскрипция голосовых команд в Rhasspy осуществляется одной из трех систем с открытым исходным кодом:

Pocketsphinx
- CMU (2000)
Калди
- Джонс Хопкинс (2009)
Глубокая речь
- Мозилла (v0.6, 2019)

Для Pocketsphinx и Kaldi требуется:

Акустическая модель
- Сопоставление звуковых характеристик с фонемами
Словарь произношения
- Преобразование фонем в слова
Модель языка
- Описывает, как часто слова следуют за другими словами

DeepSpeech объединяет акустическую модель и словарь произношения в единую нейронную сеть. Однако он по-прежнему использует языковую модель.

Акустическая модель

Акустическая модель сопоставляет акустические/речевые характеристики с вероятными фонемами данного языка.

Как правило, в качестве акустических признаков используются коэффициенты кепстра Mel-частоты (сокращенно MFCC). Они математически выделяют полезные аспекты человеческой речи.

Фонемы зависят от языка (и даже локали). Это неделимых единиц произношения слов. Определение фонем языка требует лингвистического анализа, и могут возникнуть споры по поводу окончательного набора. Отдельные человеческие языки обычно имеют не более нескольких десятков фонем. Набор всех возможных фонем может быть представлен с помощью Международного фонетического алфавита.

Акустическая модель представляет собой статистическое сопоставление между звуковыми характеристиками (MFCC) и одной или несколькими фонемами. Это сопоставление изучается из большой коллекции речевых примеров вместе с их соответствующими транскрипциями. Предварительно созданный словарь произношения необходим для сопоставления транскрипций с фонемами, прежде чем можно будет обучить модель. Сбор, расшифровка и проверка этих больших наборов речевых данных является ограничивающим фактором в распознавании речи с открытым исходным кодом.

Словарь произношений

Словарь, отображающий последовательности фонем в слова, необходим как для обучения акустической модели, так и для распознавания речи. Для каждого слова возможно более одного сопоставления (произношения).

Для практических целей давайте будем считать слово просто «вещью между пробелами» в тексте. Независимо от того, как именно вы определяете, что такое «слово», важнее всего согласованность: кто-то должен решить, являются ли составные слова (например, «предварительно построенные»), сокращения и т. д. отдельными («предварительно созданными») или составными словами ( «предварительно» и «построено»).

Ниже приведена таблица примеров фонем для американского английского языка из Словаря произношения CMU.

Фонема	Слово	Произношение
АА	нечетный	АА Д
АЭ	в	АЕ Т
АХ	хижина	НХ АХ Т
АО	должен	АО Т
AW	корова	К AW
АЮ	скрыть	ЧЧ АУ Д
Б	быть	Б ИЮ
СН	сыр	Ч Й З
Д	ди	Д ИЙ
ДХ	тэ	ДХ IY
ЕН	Эд	ЕН Д
ЕР	ранить	HHER T
ЭЙ	съел	ЭЙ Т
Ф	плата	Ф 1Г
Г	зеленый	Г Р И Г Н
ЧЧ	он	ЧЧ ИГ
ИХ	это	ИХ Т
ИГ	есть	ИЮ Т
ДЖХ	гы	JH IY
К	ключ	К ИЮ
Л	ли	Л ИГ
М	я	М ИГ
Н	колено	Н ИЮ
НГ	пинг	П ИХ НГ
ВВ	овес	ОВ Т
ОУ	игрушка	ИГРУШКА
Р	моча	П ИЙ
Р	читать	Р ИЙ Д
С	море	S IY
Ш	она	Ш ИЮ
Т	чай	Т ИЮ
ТГ	тета	ТЭЙ Т АХ
UH	капот	НН УН D
UW	два	Т УВ
В	и	В ИГ
Ш	мы	Вт IY
Д	выход	Г ИГ Л Д
З	зи	З IY
Ж	конфискация	С ИЙ Ж ЭР

Более поздние версии этого словаря включают ударение, указывающее, на какие части слова делается ударение во время произношения.

Во время обучения Rhasspy копирует произношения для каждого слова в ваших шаблонах голосовых команд из большого предварительно созданного словаря произношений. Произношение слов, которых нет в этом словаре, угадывается с использованием предварительно обученной графемы в модель фонемы.

Графема в фонему

Модель графемы в фонему (G2P) можно использовать для угадывания фонетического произношения слов. Это статистическая модель, которая сопоставляет последовательности символов (графем) с последовательностями фонем и обычно обучается на основе большого предварительно созданного словаря произношения. Для этой цели Rhasspy использует инструмент под названием Phonetisaurus.

Модель языка

Модель языка описывает, как часто одни слова следуют за другими. Обычно можно увидеть модели, которые состоят из одного-трех слов подряд.

Языковые модели создаются на основе большого массива текстов, таких как книги, новостные сайты, Википедия и т. д. Не все комбинации будут присутствовать в обучающем материале, поэтому их вероятности должны быть предсказаны с помощью эвристики.

Ниже приведен вымышленный пример вероятностей одиночных/парных/тройных слов для корпуса, который содержит только слова «дерн», «пилил», «тот», «это» и «нечетный».

 0,2 дерн
0,2 распиленный
0,2 что
0,2 это
0,2 нечетный
0,25 странно
0.25 что распилил
0.25 это дерьмо
0,25 странно, что
0.5 как то странно
0,5 черт возьми

При распознавании речи входящие фонемы могут совпадать более чем с одним словом из словаря произношения. Языковая модель помогает сузить круг возможных вариантов, сообщая распознавателю речи, что некоторые сочетания слов очень маловероятны и могут быть проигнорированы.

Фрагменты предложений

Языковая модель не содержит вероятностей для целых предложений, только предложение осколков . Для получения полного предложения от распознавателя речи требуется несколько приемов:

Добавление виртуального начала/конца предложения «слова» ( , )
- какое время ~~начало предложения «сколько времени. ..»~~
- ~~это~~ это конец предложения «…это?»
Использовать скользящие временные окна
- Фрагменты сшиваются вместе с использованием перекрывающихся окон
- «сколько времени», «время», «это» для предложения «который час»
Прерывание звука при длительных паузах или постоянное использование одного предложения
- Вы всегда можете предположить, что первое «слово» — это ~~(начало предложения)~~
- ~~Куда поставить~~ (конец предложения)?

При использовании этих приемов распознанные «предложения» могут оставаться бессмысленными и иметь мало общего с предыдущими предложениями. Например:

 этот дерн тот тот дерн, который пилил...

Современные нейронные сети-трансформеры могут намного лучше обрабатывать долгосрочные зависимости внутри и между предложениями, но:

Они требуют огромного количества обучающих данных
Они могут быть медленными/ресурсоемкими для (повторного) обучения и выполнения без специального оборудования

Для предполагаемого использования Rhasspy (заранее заданные короткие голосовые команды) описанные выше приемы обычно достаточно хороши. Хотя облачные сервисы можно использовать с Rhasspy, существуют компромиссы в отношении конфиденциальности и отказоустойчивости (потеря Интернета или облачной учетной записи).

Обучение языковой модели

Во время обучения Rhasspy создает пользовательскую языковую модель на основе ваших шаблонов голосовых команд (обычно в формате ARPA). Благодаря библиотеке opengrm, Rhasspy может взять граф промежуточных предложений, созданный на начальных этапах обучения, и напрямую сгенерировать языковую модель! Это позволяет Rhasspy обучаться за считанные секунды даже миллионам возможных голосовых команд.

Смешивание языковых моделей

Пользовательскую языковую модель Rhasspy можно дополнительно смешивать с гораздо большей заранее созданной языковой моделью. В зависимости от того, какой вес придается той или иной модели, это повысит вероятность ваших голосовых команд на фоне общих предложений на языке профиля.

При правильном смешивании Rhasspy способен к (почти) неограниченному распознаванию речи с предпочтением голосовых команд пользователя. К сожалению, это обычно приводит к снижению производительности распознавания речи и множеству других сбоев распознавания намерений (которые обучаются только на голосовых командах пользователя).

Text to Intent

Система(ы) распознавания речи в Rhasspy создает транскрипции текста, которые затем передаются системе распознавания намерений. Когда и речь, и система намерений обучаются вместе с одним и тем же файлом шаблона, все допустимые команды (с небольшими вариациями) должны быть правильно преобразованы в события JSON.

Rhasspy преобразует набор возможных голосовых команд в граф, который действует как датчик конечных состояний (FST). Когда на вход подается действительное предложение, этот преобразователь выводит (преобразованное) предложение вместе с «мета»-словами, которые определяют намерение предложения и именованные сущности.

В качестве примера рассмотрим приведенный ниже шаблон предложения для намерения LightState :

 [LightState]
состояния = (вкл | выкл)
включите (<состояния>){состояние} [the] свет

При обучении с этим шаблоном Rhasspy сгенерирует такой график:

Каждое состояние помечено числом, а ребра (стрелки) также имеют метки. Метки ребер имеют специальный формат, который представляет входные данные, необходимые для прохождения ребра, и соответствующие выходные данные. Двоеточие («:») разделяет входные/выходные слова по краю и опускается, если входные и выходные данные совпадают. Выходные «слова», начинающиеся с двух знаков подчеркивания («__»), являются «мета»-словами, предоставляющими дополнительную информацию о распознанном предложении.

Приведенный выше FST примет все возможные предложения в файле шаблона:

включи свет
включить свет
выключить свет
выключить свет

Это вывод, когда FST принимает каждое предложение:

Ввод	Выход
`включи свет`	`__label__LightState включить __begin__state on __end__state свет`
`включить свет`	`__label__LightState включите __begin__state on __end__state свет`
`выключить свет`	`__label__LightState включить __begin__state выключить __end__state свет`
`выключить свет`	`__label__LightState включить __begin__state выключить __end__state свет`

Обозначение __label__ взято из fasttext, высокопроизводительной системы классификации предложений. Единая мета __label__ слово создается для каждого предложения, помечая его именем намерения свойства.

Метаслова __begin__ и __end__ используются Rhasspy для создания события JSON для каждого предложения. Они отмечают начало и конец помеченного блока текста в исходном файле шаблона — например, (on | off){state} . Эти начальные/конечные символы можно легко преобразовать в общую схему аннотирования корпусов текстов (IOB) для обучения распознавателя именованных сущностей (NER). Например, flair может читать такие корпуса и обучать NER с помощью PyTorch.

Библиотека Rhasspy NLU в настоящее время использует следующий набор метаслов:

__label__INTENT
- Предложение принадлежит намерению с именем INTENT
__begin__TAG
- Начало тега с именем TAG
__end__TAG
- Конец названного тега TAG
__convert__CONV
- Начало преобразователя с именем КОНВ
__converted__CONV
- Конец преобразователя с именем CONV
__source__SLOT
- Имя списка слотов, откуда был взят текст
__unpack__PAYLOAD
- Декодирует PAYLOAD как строку в кодировке base64, а затем интерпретирует как метку края

fsticuffs

Распознаватель намерений Rhasspy на основе FST называется фастфуды . Он берет граф намерений, сгенерированный во время обучения, и использует его для преобразования транскрипций из речевой системы в события JSON.

Распознавание намерений выполняется путем простого запуска транскрипции через граф намерений и анализа выходных слов (и метаслов). Транскрипция «включи свет» разбивается (по пробелам) на слова поворот на свет .

Следуя пути через приведенный выше пример графа намерений со словами в качестве входных символов, это выведет:

__label__lightstate Turn __BEGIN__STATE на __END__STATE . Имя намерения и именованные сущности восстанавливаются с использованием метаслов __label__ , __begin__ и __end__ . Все немета-слова собираются для окончательной текстовой строки, включая замены и преобразования. Окончательный результат примерно такой:

 {
  "текст": "включи свет",
  "намерение": {
    "имя": "LightState"
  },
  "слоты": {
    "состояние": "включено"
  }
}

`Fuzzy FSTs`

Что, если fsticuffs должны были получить транскрипцию «вы бы включили свет»? Это недопустимый пример голосовой команды, но представляется разумным принять ее с помощью ввода текста (например, в чате).

РОСТОВСКИЙ ЦЕНТР ПОМОЩИ ДЕТЯМ № 7

Вниз фонетический разбор: Фонетический разбор слова и звуко-буквеннный анализ

Слова «вниз» морфологический и фонетический разбор

Как перенести слово «вниз»

Морфологический разбор слова «вниз»

Разбор слова «вниз» по составу

Сходные по морфемному строению слова «вниз»

Сходные по морфемному строению слова

Синонимы слова «вниз»

Антонимы слова «вниз»

Ударение в слове «вниз»

Фонетическая транскрипция слова «вниз»

Фонетический разбор слова «вниз» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)

Предложения со словом «вниз»

Значение слова «вниз»

Как правильно пишется слово «вниз»

Ассоциации к слову «вниз»

Правила оформления работы по математике.

Виды устных вычислений.

Фонетический разбор.

Пример. Слово «река».

Контрольные вопросы по теме «Части речи». 3 класс.

Если бы китайцы были фонетичными | Ресурсный центр MCLC

Заархивированные сообщения

Категории

Технический документ — Rhasspy

Основные компоненты

Преобразование речи в текст

Акустическая модель

Словарь произношений

Графема в фонему

Модель языка

Фрагменты предложений

Обучение языковой модели

Смешивание языковых моделей

Text to Intent

fsticuffs

`Fuzzy FSTs`

`Добавить комментарий Отменить ответ`