Урок русского языка. Фонетический разбор

Предмет:	Русский язык и литература
Категория материала:	Конспекты
Автор:	Бондаренко Галина Ивановна это Вы?

Тема урока: Двойная роль букв е, ё, ю, я. Фонетический разбор

Цели урока: 1) вспомнить, что буквы е, ё, ю, я могут обозначать два звука;

2) учить называть звуки, обозначаемые буквами е, ё, ю, я;

3) учить пользоваться толковым словарём;

4) развивать словарный запас учащихся;

5) учить комплексной работе с тексом.

 III. Синтаксическая пятиминутка.

1. Работа у доски по карточкам ( 3 уч-ся).

Карточка №1

Назовите грамматическую основу предложения. Составьте схему предложения. Устно сделайте синтаксический разбор.

Камыши и высокие травы опушились блестящим инеем.

Карточка №2

— Назовите грамматическую основу предложения. Составьте схему предложения. Устно сделайте синтаксический разбор.

Белые снежинки падают на землю, и всё вокруг застилается мягким покрывалом. 

Карточка №3

— Назовите грамматическую основу предложения. Составьте схему предложения. Устно сделайте синтаксический разбор.

Красны, ясны и тихи зимние дни.

2. Индивидуальная работа по карточкам (2 уч-ся).

3. Задание классу: 

По данным схемам составьте текст на тему «Зима».

— Что такое текст? 

 IV. Распределите по алфавиту (2 ученика работают на магнитной доске со слова на отдельных листочках):

1. Гирлянда, ёлка, ель, рождество, снег, снежинка. 

2.  VIII. Комплексный анализ текста.

Текст и задания у уч-ся на столах.

Один раз я пош…л на ёлку в парк Сокольники. В парке стояли сделанные из снега большие фигуры красивые кони ужас…ные драконы. Мне это было очень интерес …но, потому что я умею лепить. Я оторват…ся не мог от этой снежной красоты и не заметил, что ушёл д…леко от людей и заблудился.

Я долго б…жал по парку, начал уставать, тревожит…ся. Вдруг из-за кр..вой сосны на тр…пу выскочил медведь. Я схватил л…дышку, что лежала рядом, и метнул в него. Медведь остановился обернулся. И вдруг человеческим голосом сказал, чтобы я перестал хулиганить. Это был артист, который выступал в парке на праз…нике.

( В. Драгунский)

Задания:

Прочитайте. Докажите, что перед вами текст.

Озаглавьте текст.

Какая основная мысль текста.

К какому стилю речи можно отнести этот текст?

Вставьте пропущенные буквы, знаки препинания.

Сделайте синтаксический разбор выделенных предложений, составьте схемы.

Выпишите слова, где гласные е,ё,ю,я обозначают два звука. Сделайте частичную транскрипцию этих слов.

 IX. Тест по теме «Фонетика».

I.  Укажите слова, где буквы ё, е, ю, я обозначают два звука:

1) мера; 2) вьюга; 3) метель; 4) ёж; 5) мёд; 6) Яша; 7) ряд.

II. Какие из указанных букв названы неверно:

1) п «пэ»; 2) х «хэ»; 3) ж «жэ»; 4) н «нэ»; 5) д «дэ»; 6) к «кэ».

III. Укажите слова, в которых звуков столько же, сколько букв:

1) семя; 2) вьюга; 3) люк; 4) полёт; 5) каюта.

IV. Какие из данных согласных являются звонкими:

1) ц; 2) з; 3) р; 4) х; 5) в.

V. После ж, ш, ч, щ пишутся и, у, а, но не пишутся ы, я, ю.
Назовите слова, которые отступают от данного правила:

1) брош…ра; 2) сч…стье; 3) ч…до; 4) ч…ща; 5) ж…ри. 

 X. Рефлексия: Ребята, как вы оцениваете нашу работу на уроке, что понравилось, какие были трудности.

Тип материала:	Документ Microsoft Word (docx)
Размер:	18. 18 Kb
Количество скачиваний:	5

Если Вы являетесь автором этой работы и хотите отредактировать, либо удалить ее с сайта — свяжитесь, пожалуйста, с нами.

Унифицированный синтаксический анализатор для разработки синтезаторов речи на индийском языке (2016 г.) | Arun Baby

Proceedings Article•DOI•

Interspeech 2018 Low Resource Automatic Recognition Challenge for Indian Languages.

[…]

Brij Mohan Lal Srivastava ¹ , Sunayana Sitaram ¹ , Рупеш Кумар Мехта, Кришна Досс Мохан, Паллави Матани, Сандипкумар Сатпал, Калика Бали ¹ , Радхакян Сран. С. Наяк ¹   — Показать меньше Еще +5•Учреждения (1)

Microsoft ¹

29 августа 2018 г.

TL;DR: задача автоматического распознавания речи с низким уровнем ресурсов для индийских языков в рамках Interspeech 2018, которая получила 109 представлений от 18 исследовательских групп и оценили системы с точки зрения частоты ошибок в словах на слепом наборе тестов.

…читать дальшечитать меньше

Аннотация: В Индии более 1500 языков, на 30 из них говорят более миллиона носителей языка. У большинства из них мало ресурсов, и они могли бы извлечь большую пользу из речевых и языковых технологий. Создание поддержки распознавания речи для этих языков с низким уровнем ресурсов требует инноваций в обработке ограничений на размер данных, а также использования уникальных свойств и сходства между индийскими языками. С этой целью мы организовали конкурс автоматического распознавания речи для индийских языков в рамках Interspeech 2018. Мы выпустили 50 часов речевых данных с транскрипцией для тамильского, телугу и гуджарати, что в общей сложности составило 150 часов. Участники должны были использовать только те данные, которые мы опубликовали для испытания, чтобы сохранить настройку с низким уровнем ресурсов, однако они не были ограничены работой над каким-либо конкретным аспектом распознавателя речи. Мы получили 109материалы от 18 исследовательских групп и оценили системы с точки зрения частоты ошибок в словах на слепом наборе тестов. В этой статье мы суммируем данные, подходы и результаты задачи.

…читать дальшечитать меньше

18 цитирований

---

Цитирует методы из «Унифицированного синтаксического анализатора для развивающихся…» для синтеза речи на индийских языках

[…]

Арун Бэби ¹ , Джина Дж. Пракаш ¹ , С. Рупак Вигнеш ¹ , Хема А. Мурти ¹ •Учреждения (1)

3 Индийский технологический институт Мадрас ¹

20 августа 2017 г.

TL;DR: В этом документе используются возможности надежных методов акустического моделирования, таких как глубокие нейронные сети (DNN) и сверточные глубокие нейронные сети (CNN), для акустического моделирования для корректировки полученных границ сегментов. с использованием сегментации DNN-HMM/CNN-HMM.

…читать дальшечитать меньше

Аннотация: Автоматическое определение границ фонем является важной подзадачей в создании приложений обработки речи, особенно систем синтеза речи (TTS). Основным недостатком принудительного выравнивания на основе скрытой марковской модели (GMMHMM) смешанной модели Гаусса является то, что границы фонем не моделируются явно. В более ранней работе мы предложили использовать сигналы обработки сигналов в тандеме с принудительным выравниванием на основе GMM-HMM для коррекции границ для построения систем TTS на индийском языке. В этой статье мы извлекаем выгоду из возможностей надежных методов акустического моделирования, таких как глубокие нейронные сети (DNN) и сверточные глубокие нейронные сети (CNN) для акустического моделирования. Принудительное выравнивание на основе GMM-HMM заменяется принудительным выравниванием на основе DNN-HMM/CNN-HMM. Сигналы обработки сигналов используются для корректировки границ сегментов, полученных с помощью сегментации DNN-HMM/CNN-HMM. Системы TTS, построенные с использованием этих границ, показывают относительное улучшение качества синтеза.

…читать дальшеЧитать меньше

12 цитат

---

Цитирует методы из «Единого синтаксического анализатора для разработки Ind.

..»

[…]

Ануша Пракаш, Анджу Лила Томас, Шринивасан Умеш, Хема А. Мурти

20 сентября 2019 г.

TL;DR: Субъективные оценки показывают, что достаточно качественные индикаторные TTS могут быть разработаны с использованием обоих подходов, в котором подчеркивается необходимость включения многоязычной обработки текста в сквозную структуру.

…читать дальшечитать меньше

Аннотация: Создание синтезаторов речи (TTS) — сложная задача, особенно для языков с низким ресурсом. Для построения системы необходимо разработать модули для конкретного языка. Сквозной синтез речи стал популярной парадигмой, поскольку TTS можно обучать, используя только пары. Однако сквозной синтез речи не масштабируется в многоязычном сценарии, так как словарный запас увеличивается с увеличением количества различных сценариев. В этой статье TTS обучаются индийским языкам с использованием двух текстовых представлений — символьного и телефонного. Для символьного подхода предлагается многоязычная карта символов (MLCM), позволяющая легко обучать синтезаторы индийской речи. Подход на основе телефона использует представление общего набора меток (CLS) для индийских языков. Оба подхода используют сходство, существующее между языками. Преимуществом является компактное представление на нескольких языках. Эксперименты проводятся путем создания TTS с использованием одноязычных данных и путем объединения данных на двух языках. Также оценивается способность синтезировать смешанный код текста с использованием телефонного подхода. Субъективные оценки показывают, что с использованием обоих подходов можно разработать индийские СТП достаточно хорошего качества. Это подчеркивает необходимость включения многоязычной обработки текста в сквозную структуру.

…читать дальшечитать меньше

9 цитирований

---

Цитирует методы из «Единого синтаксического анализатора для разработки Ind…» H Заявка на участие в конкурсе по распознаванию речи с низким ресурсом для индийских языков, INTERSPEECH 2018.

[…]

Хари Кришна Видана ¹ , Кришна Гуругубелли ¹ , Вишну Видьядхара Раджу Вегесна ¹ , Анил Кумар Вуппала ¹ •Учреждения (1)

Международный институт информационных технологий, Хайдарабад ¹

02 сентября 2018 г.

TL;DR: совместная акустическая модель, обученная с помощью RNN-CTC одноязычные модели, благодаря эффективному обмену данными между языками, и смешанные модели подпространства Гаусса, а также рекуррентные нейронные сети, обученные с целевой функцией временной классификации соединений (CTC), исследуются для обучения совместных акустических моделей.

…читать дальшечитать меньше

Аннотация: Индия является многоязычным обществом, поэтому многоязычная система автоматического распознавания речи (ASR) получила широкое признание. Несмотря на разную орфографию, индийские языки имеют одинаковое фонетическое пространство. Чтобы использовать это свойство, совместная акустическая модель была обучена для разработки многоязычной системы ASR с использованием общего телефонного аппарата. Для исследования рассматриваются три индийских языка, а именно телугу, тамильский и гуджарати. В этой работе изучается возможность использования двух различных подходов к акустическому моделированию для обучения совместной акустической модели с использованием общего телефонного аппарата. Смешанные модели подпространства Гаусса (SGMM) и рекуррентные нейронные сети (RNN), обученные с помощью целевой функции временной классификации соединений (CTC), исследуются для обучения совместных акустических моделей. Из экспериментальных результатов видно, что совместные акустические модели, обученные с помощью RNN-CTC, работали лучше, чем система SGMM, даже на 120 часах данных (примерно 40 часов на каждый язык). Совместная акустическая модель, обученная с помощью RNN-CTC, показала лучшие результаты, чем одноязычные модели, благодаря эффективному обмену данными между языками. Обусловливание совместной модели языковой идентичностью имело минимальное преимущество. Подвыборка функций с коэффициентом 2 при обучении моделей RNN-CTC сократила время обучения и показала лучшие результаты.

…читать дальшечитать меньше

9 цитирований

---

Цитирует фон или методы из «Единого синтаксического анализатора для развивающихся…» для обучения модели языка триграмм….

[…]

…Синтаксический анализатор для преобразования utf8 в IT3 [29] был использован для преобразования текста в формат IT3 [7]. …

[…]

…Поскольку индийские языки слоговые по своей природе, модели произношения могут быть созданы с помощью простого синтаксического анализатора на основе правил [6, 7, 8, 9]….

[…]

…Модель произношения содержит уникальные слова из всех трех языков в формате IT3 и соответствующие телефонные последовательности….

[… ]

…IT3-формат — это любое другое независимое от языка сопоставление, которое может отображать слова на разных языках с одной и той же телефонной последовательностью, поскольку единый объект был бы более полезен при обучении многоязычного ASR….

[.. .]

Производство Статья•

TBT (набор инструментов для создания TTS): высокопроизводительная платформа для создания многоязычного голоса HTS.

[…]

Atish Shankar Ghone, Rachana Nerpagar, Pranaw Kumar ¹ , Arun Baby ² , S. Aswin Shanmugam ² , M. Sasikumar ³ , Hema A. Murthy ² — Показать меньше +3 еще•Учреждения (3)

Центр развития передовых вычислений ¹ , Индийский технологический институт Мадрас ² , Колледж епископа Хибера ³

01 января 2017 г.

TL;DR: описывается набор инструментов, разработанный для создания голоса TTS на основе HMM, который делает процесс намного проще и удобнее и позволяет человеку очень легко создавать голос TTS.

…читать дальшечитать меньше

Аннотация: С развитием высококачественных систем TTS область применения синтетической речи быстро расширяется. Помимо средств связи для слабовидящих и слабослышащих, голоса TTS используются в различных образовательных, телекоммуникационных и мультимедийных приложениях. Во всем мире люди пытаются создать голос TTS для своих региональных языков. Построение голоса TTS требует выполнения ряда шагов и включает использование нескольких инструментов, что делает его трудоемким, утомительным и сбивающим с толку пользователя. В этом документе описывается инструментарий, разработанный для построения голоса TTS на основе HMM, который делает процесс намного проще и удобнее. Инструментарий использует все необходимые инструменты, а именно. HTS, Festival, Festvox, Hybrid Segmentation Tool и т. д. и обрабатывают каждый шаг, начиная с создания телефонного аппарата, затем генерации подсказок, гибридной сегментации, определения диапазона F0, создания голоса и, наконец, добавления встроенного голоса в структуру Synthesis. Там, где это возможно, выполняется параллельная обработка для сокращения времени. Это в значительной степени экономит ручные усилия и время и позволяет человеку очень легко создавать голос TTS. Этот инструментарий доступен по лицензии с открытым исходным кодом.

…читать дальшечитать меньше

5 цитирований

Дом

Библиотека

 

 

 

0 0

Образование

Библиотека и коллекции

• О библиотеке

• Отделы и персонал
• Отдел новостей
• Цифровые мероприятия и коллекции
• Занятость

• Коллекции

• Исследовательские центры специальных коллекций
• Другие коллекции
• Политика развития коллекций
• Университетская библиотека
• Карты и планы этажей
• Справочник по номеру телефона
• Новые поступления
• Предложить покупку книги
Подробнее

Использование библиотеки

• Доступ

• Часы
• Доступ и привилегии
• Заем и продление
• Услуги
• Межбиблиотечный абонемент
• Сканировать и доставить
• Спросите библиотекаря
• Специалисты по предметам
• Информационный центр авторского права
• Инструкция библиотеки
• Помещения и оборудование
• Доступные компьютеры
• Копирование, печать и сканирование
• Информация для
• Посетители
• Студенты
Подробнее

Библиотека Бабс Фафунва обслуживает и продвигает среду преподавания, обучения и исследований, где информационные ресурсы становятся доступными для тех, кто занимается поиском знаний и совершенством в преподавании, обучении и исследованиях.

Библиотека в первую очередь поддерживает свою родительскую организацию; ориентированное на студентов и исследовательское высшее учебное заведение для подготовки учителей за счет предоставления библиотечных и информационных услуг.

Спросите библиотекаря

Библиотека Бабс Фафунва обслуживает и продвигает среду преподавания, обучения и исследований, где информационные ресурсы становятся доступными для тех, кто занимается поиском знаний и совершенством в преподавании, обучении и исследованиях. Библиотека в первую очередь поддерживает свою родительскую организацию; ориентированное на студентов и исследовательское высшее учебное заведение для подготовки учителей за счет предоставления библиотечных и информационных услуг.

Спросите библиотекаря

Библиотека Бабс Фафунва обслуживает и продвигает среду преподавания, обучения и исследований, где информационные ресурсы становятся доступными для тех, кто занимается поиском знаний и совершенством в преподавании, обучении и исследованиях.