“Очень” фонетический разбор | Грамота

Звуко-буквенный разбор – один из фундаментальных типов описания слов в русском языке. По его наименованию не сложно догадаться, что он базируется на исследовании структуры звуков и букв. Также этот вид анализа носит название фонетический.

Рассмотрим подробный звуко-буквенный разбор слова “очень”. Фонетический анализ слова “очень” протекает в несколько этапов.

Фонетический разбор

Узнаем, сколько единиц письма и речи в слове “очень”:

1. Слово “очень”- двусложное: о/чень.
2. Состав: 5 букв (из них 2 гласных, 2 согласных и мягкий знак), 4 звука.
3. Буква “о” является ударной: Очень.
4. Возможных переносов не имеет.

Транскрипция слова

Транскрипция выглядит так: [оч’ин’].

Звуко-буквенный разбор

• о-[о] — гласный, c ударением
• ч-[ч’ ] — согласный, глухой (пара отсутствует), мягкий (пара отсутствует)
• е-[и] — гласный, не ударная
• н-[н’] — согласный, звонкий (не имеет пары), мягкий с парой
• ь — не представляет из себя звука

Проверь себя: “Птица” фонетический разбор слова

Гласные:  Как известно из правил русского языка, если буква “е” не является ударной, то обозначает звук [и].

Согласные:  Буква “ч” является мягкой всегда, поэтому обозначает звук [ч’ ]. Единица письма “н” представляет единицу речи [н’], так как стоит перед мягким знаком.

Кого-нибудь или кого нибудь как правильно?
Правильно Кого-нибудь – данное местоимение стоит в падежной форме. Начальная форма – кто-нибудь. Слово пишется с постфиксом «-нибудь» через дефис. Покажите мне хоть кого-нибудь похожего на меня. Я сейчас кого-нибудь буду ругать за беспорядок в комнате. Пошлите кого-нибудь за доктором. Ему всегда удавалось выйти сухим из воды и при этом обхитрить… Читать дальше »

Индивидуальный образовательный маршрут по русскому в рамках темы «Состав слова» для слабоуспевающего ребенка 3 класса

Индивидуальный образовательный маршрут

по русскому в рамках темы «Состав слова»

для слабоуспевающего ребенка 3 класса

Составила: учитель начальных классов

Былохова Оксана

МАОУ « СОШ № 83» г. Перми

Пермь, 2021

Оглавление

Пояснительная записка……………………………………………………………3

Лист индивидуального образовательного маршрута……………………………6

Карта индивидуального образовательного маршрута…………………….……7

Приложение……………………………………………………………………….9

Пояснительная записка

Одной из главных проблем, которую приходится решать педагогам наших школ — это работа со слабоуспевающими обучающимися.

Слабоуспевающими принято считать учащихся, которые имеют слабые умственные способности и слабые учебные умения и навыки, низкий уровень памяти или те, у которых отсутствуют действенные мотивы учения. Не секрет, что количество таких учащихся в школах составляет примерно 10-15 %. Чтобы данная категория учащихся не перешла в разряд неуспевающих, необходима систематизированная работа со слабоуспевающими учащимися всех служб образовательного учреждения. Основу такой работы может составлять Положение о деятельности педагогического коллектива со слабоуспевающими обучающимися и их родителями.

Основная проблема – это несоответствие структуры образовательного пространства массовой школы, традиционных форм образования особенностями личности каждого ребенка затруднения в обучении, связанные с состоянием здоровья: — занятия спортом; — какими-либо видами художественного творчества; — неблагоприятной обстановкой в семье. На фоне школьных неудач, постоянного неуспеха познавательная потребность очень скоро исчезает, порой безвозвратно, а учебная мотивация так и не возникает. Поэтому совершенно необходима специальная «поддерживающая» работа, помогающая детям, испытывающим трудности в обучении, успешно осваивать учебный материал, получая постоянное положение от учителя. Необходимы дополнительные упражнения, в которые заключена продуманная система помощи ребенку, заключающая в серии «подсказок», в основе которых лежит последовательность операций, необходимых для успешного обучения. Кроме того, этим детям необходимо большее количество на отработку навыка.

Причины низкой успеваемости ученика

1) Пробелы в знаниях, умениях, навыках ученика, вследствие недостаточной и нерегулярной работы на уроке и дома.

2) Отсутствие устойчивых мотивов учения

3) Низкая познавательная активность.

4) Систематическое невыполнение домашнего задания.

5) Высокая отвлекаемость.

Вика П. имеет низкий интеллектуальный потенциал, который был выявлен на проверочных и контрольных работах. Познавательные интересы в учебной сфере сформированы недостаточно полно. Девочка не принимает активное участие в ходе урока, может «дремать» на уроке. Не поднимает руку, когда учитель спрашивает, не понимает суть вопроса. Вика не получается сформулировать ответ, он может только повторить за учителем.

Маме было разъяснено положение ребенка в рамках учебных курсов. Записались на курсы логопеда, обеспечила Вике курсами логопедических занятий, осмысленного чтения, которые дают на данный момент некоторый результат.

В связи с выше представленной информацией для Вики П. был разработан индивидуальный образовательный маршрут по русскому языку для того чтобы обеспечить ребенку возможность освоения основной образовательной программы. ИОМ данного учащегося предполагает консультационные занятия как ребенка, так и мамы по запросу.

Индивидуальный образовательный маршрут по теме «Состав слова»

Цель: ликвидация пробелов по теме «Состав слова».

Задачи:

• Провести входную диагностику.

• Выявить проблемы по теме.

• Развить интерес к предмету.

• Формировать способы действий по выделению в слове окончания, основы, корня, приставки суффикса;

• Формировать умения разбирать слово по составу;

• Формировать умения находить части слова.

• Провести итоговую диагностику.

Планируемые результаты:

• Овладение умением выделять в слове окончания, основу, корень, приставку и суффикс.

• Овладение умением разбирать слово по составу

• Овладение умением находить части слова.

Лист индивидуального образовательного маршрута

Карта индивидуального образовательного маршрута

Приложение 1.

Входная диагностическая работа

1.Укажи слово, которое не является однокоренным среди данной группы:

Чайник, чайный, нечаянно, чай.

2.Разбери слова по составу

Заморозки, полет.

3.Образуй однокоренные слова при помощи суффиксов

-еньк- , -очк-, -ок.

Серый волк _______________________________________

Красная роза _____________________________________

4.Подбери однокоренные слова, выдели корни.

Цвет ___________________________________________

Дуб ____________________________________________

5. Укажите слова, строение которых соответствует схеме:

              приставка, корень, суффикс, окончание

Крылышко, погрузка, поход, подснежник, лесок, пригородный.

                6. Выберите слова с приставками:
(За)ночевал, (за)спиной, (в)лез,  (с)мылом, (по)работал, (через)лёд.

                7. Слова, в которых НА это приставка подчеркните синим, а те слова, в которых НА это корень – зеленым:

                                        Надежда, наломать, наземный, наружный.

Приложение 2.

Итоговая диагностическая работа

1. Составь сложные слова. Выдели в них корни.

Лёд + ход =____________________

Мусор + возить = ______________

Пыль + сосать = _______________

Лес + рубить = _________________

2. Выдели окончание.

Машина , доска , белая , глобус , пирамида , чай , колбаса , зимняя , каша , снег , ель , мороз , зима , вьюга , зимой , вазу , Александре , над горами , с горки , честный , тёплая , джинсы.

3. Уменьши следующие слова с помощью суффикса. Выдели суффиксы.

Дом – ___________________

Стол – ___________________

Куст – ___________________

Бант – ___________________

Стул – ___________________

Магазин — ________________

Кирпич — _________________

Шкаф — __________________

Кот – ___________________

Лис — _____________________

Утка — ____________________

Ёлка — _____________________

4. Образуй слова с помощью приставок.

5. Разбери слова по составу.

Подснежник , садовод , полосатый , малиновый , телефончик , моряк ,

лётчик , обход.

6. Подбери слова к схемам, выпишите слова:

Интересная, предгрозовая, чистильщик, золотая, пришкольный, подсвечник, дымоход, близкий заварка, солонка, головушка, теплоход, охотники.

а) приставка + корень + окончание

____________________________________________________________

б) приставка + корень + суффикс

____________________________________________________________

7. Слова, в которых ЗА это приставка подчеркните синим, а те слова, в которых ЗА это корень – зеленым:

                                        Засыпать, заря, заинька, записал, запись.

11

Московский мундеп после звонка Делимханова извинился перед чеченкой, в которую распылил перцовый баллончик

10 февраля активистка Елена Аручиди рассказала, что Закускин распылил перцовый баллончик в лицо пожилой чеченке, которая нелегально торговала колбасой возле Московской соборной мечети на Проспекте мира. Активистка рассказала, что после публикации поста Закускин начал ей звонить, а затем пришел к ней домой, требуя удалить публикацию.

По словам самой Юсупхаджиевой, депутат уже не первый раз «кидался» на нее из-за торговли — в этот раз он пнул ее ящик и пригрозил депортацией. В ответ женщина хотела показать ему паспорт с российским гражданством, но ей это не удалось: «Он сел в машину быстро, опустил с машины зеркало и баллончик — раз! — и я вообще ничего не вижу», — рассказала пенсионерка. Врачи диагностировали у нее ожог конъюнктивы и роговицы первой степени.

К Рамзану Кадырову и Адаму Делимханову обратилась политик Эльвира Вихарева, которая работала вместе с Дмитрием Гудковым в «Партии перемен». Она рассказала, что Закускин «постоянно на людей кидается, и ему все сходит с рук». «Вы ему тоже голову отрежете?» — спросила Вихарева, отметив, что депутат «действием оскорбил чеченку у мечети».

13 февраля ЧГТРК «Грозный» опубликовала видеозапись разговора Делимханова с Закускиным. На видео Делимханов называет депутата «уродом» и говорит, что такое поведение недопустимо, независимо от того, к какой вере и национальности принадлежит женщина. «Вы думаете, вам это просто так оставят?» — спрашивает Делимханов и говорит, что «такие единороссы портят нам все». Закускин с этим соглашается. Он обещает извиниться перед женщиной и жалуется на угрозы в соцсетях — Делимханов говорит, что угрозы не прекратятся, «пока этот вопрос не решится».

В тот же день ЧГТРК «Грозный» опубликовала видео с извинениями Закускина. 

«10 февраля у меня произошел бытовой конфликт с Салимой Абдурашидовной. Я хотел бы принести ей свои извинения. Еще раз хотел бы подчеркнуть, что конфликт носит исключительно бытовой характер, а не межнациональный, как пытаются представить многие», — говорит на видео депутат.

На следующий день депутат Мещанского муниципального округа Юрий Рейнхиммель сообщил, что подготовил проект решения о досрочном прекращении полномочий Закускина на посту главы совета депутатов.

Вице-спикер Госдумы, депутат от «Единой России» Петр Толстой пообещал, что «Закускин будет исключен из партии, чтобы не позорил коллег», если информация о нападении подтвердится. Уполномоченный по правам человека в Чеченской Республике Мансур Солтаев намерен обратиться в Генпрокуратуру — он считает, что в действиях депутата усматриваются признаки умышленного причинения легкого вреда здоровью. 

В ГД просят МВД доработать квалифицирующие признаки опасного вождения

Необходимо выработать четкие квалифицирующие признаки и однозначные трактовки понятия «опасное вождение», чтобы избежать неопределенности квалификации деяния и необоснованности привлечения к ответственности. Такое мнение высказала вице-спикер Госдумы, депутат фракции «Единая Россия» Ирина Яровая в ходе заседания рабочей группы по подготовке изменений в законодательство в части установления ответственности за опасное вождение.

Обращаясь к представителям МВД, парламентарий отметила, что раскрытие понятия «опасное вождение» не дано.

Если не будет четко дана квалификация, не будет решен вопрос дифференцированного подхода, это может привести к другого рода проблемам: злоупотреблениям и необоснованному привлечению к ответственности. Мы такого позволить не можем,

указала Ирина Яровая.

Она напомнила, что ранее депутаты уже говорили о необходимости выйти на более точное определение понятия «опасное вождение», поскольку «нормы права не могут носить разное толкование с тем, чтобы не повлечь неопределенности квалификации деяния и необоснованности привлечения к ответственности».

Поэтому мы очень просим вас с учетом того, что такое определение все-таки не дано, понимать, что до тех пор пока вы не выйдете на четкие квалифицирующие признаки и однозначные трактовки, комитет не сможет двинуться в этом вопросе дальше,

заключила Ирина Яровая.

Напомним, первое заседание рабочей группы по подготовке изменений в законодательство в части установления ответственности за опасное вождение прошло 18 января. Как отметила руководитель группы, вице-спикер Госдумы Ирина Яровая, основная задача депутатов — выйти на сбалансированные решения и четкие параметры мер, которые будут обеспечивать и неотвратимость наказания, и защиту жизни и здоровья граждан. 

Not for Broadcast: Обзор | StopGame

Первый эпизод Not For Broadcast, остроумного симулятора режиссёра вечерних новостей, вышел ещё в начале 2020-го. Путь игры к полноценному релизу растянулся на целых два года. Планы разработчиков спутала пандемия: съёмки с живыми актерами, из которых Not For Broadcast состоит чуть более чем полностью, пришлось на время приостановить и искать альтернативные пути. Зато так появилась идея сделать целый эпизод про локдаун и вписать его в общий сюжет. В этом сегменте основным источником юмора стал сюрреализм, а безумность происходящего возвели в абсолют. Хотя по большому счёту и во всей остальной игре абсурдность, граничащая с сумасшествием, била отовсюду, просто в неё было куда проще поверить — уж слишком она походила на нашу с вами реальность.

Nineteen Eighty-Four

На дворе 1984 год. Место действия — вымышленная страна, явно отсылающая к Великобритании. Нам предстоит играть за Алекса Уинстона, уборщика на телестудии, который внезапно для себя самого садится за пульт управления эфиром и становится режиссёром новостной передачи. И год начала игры, и фамилия её героя жирно намекают на роман Джорджа Оруэлла (George Orwell) и подготавливают почву для лучшего восприятия последующих событий.

В день, когда главный герой Not For Broadcast примеряет на себя новую профессию, в стране происходят выборы и побеждает партия «Прогресс», обещающая побороть преступность и бедность. Для этого всего-то и нужно, что отобрать деньги у богатых и раздать нуждающимся. План надёжный, ничего не скажешь. Очень быстро у «Прогресса» появляются противник в лице движения «Перебой». На улицах начинаются протесты, а скрывающийся под маской лидер бунтовщиков пытается достучаться до народа, прорываясь в ТВ-трансляцию. И именно мы должны решать, кого выставлять в выгодном свете в этой борьбе. Мы можем не пропускать в эфир сообщения «Перебоя», чтобы у него было меньше сторонников. А можем, наоборот, сконцентрироваться на сомнительных «успехах» «Прогресса» и показать одного из их лидеров сумасбродным, вечно ругающимся алкоголиком. В общем, вся великая сила монтажа и телевизионной подачи в наших руках.

Помимо новостных сюжетов и репортажей в игре есть масса интервью с местными звёздами спорта, кино, театра и музыки. Каждое из них — просто золото, потому что всякий раз, когда какая-нибудь эгоистичная селеба с серьёзным лицом начинает нести дичь, удержаться от ухмылки или даже смеха решительно невозможно.

За режиссёрским пультом мы можем, во-первых, переключаться между камерами (стараться показывать говорящего, менять планы, чтоб картинка не была статичной) и, во-вторых, цензурировать эфир. Это нужно делать посредством всё тех же камер (перещёлкивать их так, чтобы, например, обнажённые бунтари не попали на экраны), ну и, конечно, с помощью специальной «запикивалки» — мат неприемлем, а политическая пропаганда будет уже на совести игрока. Если в трансляции много огрехов, то аудитория быстро начнёт терять к ней интерес, рейтинги «Вечерних новостей» поползут вниз и, добравшись до самого дна, загубят карьеру Алекса — это здесь считается концом игры. Чтобы этого не произошло, от вас ещё требуется следить за эфирными помехами в специальной мини-игре, ритмично монтировать музыкальные номера (песни тут действительно удались на славу), выдавать реакцию публики на выступления и вовремя включать рекламу.

Чем дальше развиваются события, тем больше механик появляется в игре и сложнее становится уследить за тем, чтобы в эфире не было проблем. Видно, что разработчики старались вводить новые геймплейные элементы постепенно и менять условия, чтобы игрок не скучал и всегда был в лёгком напряжении. Впрочем, о тех, кто просто хочет насладиться историей, тоже не забыли: в Not For Broadcast есть сюжетный режим, где не нужно отвлекаться на мини-игры (да и в целом их сложность всегда можно настроить под себя).

Между эпизодами в аппаратной нам рассказывают о жизни Алекса вне работы. У него есть семья, в которой вечно что-то происходит, и нам снова приходится принимать решения, только в этот раз они оформлены уже просто в виде текста.

Not For Broadcast — это FMV-игра, то есть всё в ней, кроме интерфейса режиссёрского пульта и семейной истории Алекса, состоит из заранее записанных видеороликов, которые могут меняться в зависимости от действий игрока. Причём отснятого материала в Not For Broadcast настолько много, что она даже попала в «Книгу рекордов Гиннесса» как игра с самой большой общей длительностью видео с живыми актёрами. Почти 43 часа чистых футажей — это вам не шутка, учитывая, что у прошлого победителя было всего около семи часов. Из-за таких объёмов и весит Not For Broadcast немало для инди — у меня на жёстком диске она занимает где-то 50 гигабайт.

Живые актёры вдохнули в игру ощущение реальности происходящего: если бы на их месте были 3D-модели, история бы наверняка воспринималась совершенно иначе. И главные герои (то есть ведущие новостей и основные политики), и эпизодические персонажи (рекламщики, звёздные гости и простой народ, нечаянно или намеренно попадающий в кадр) отыгрывают по максимуму — это тот случай, когда лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать в рецензии. Их мимика и жестикуляция добавляют оттенков в образы персонажей, позволяют лучше понять их характеры и дают простор для размышлений, кому тут стоит сопереживать, а кому нет.

Если первый эпизод только знакомил нас с персонажами и механиками и в целом был скорее забавным, чем драматичным, то последующие два уже куда более мрачные и жёсткие. Хотя показывают нам, напротив, процесс превращения вечерних новостей в совсем уж развлекательное шоу — казалось бы, тон должен был быть совсем иным.

Brave New World

Обозревая первый эпизод, я сетовала, что влияние Алекса Уинстона на умы и сердца людей не особо-то и чувствуется. И немудрено — это была только завязка игры, по-настоящему выбор и его последствия начинают ощущаться уже дальше по сюжету. В зависимости от того, что вы показываете в «Вечерних новостях» и на чём делаете акценты, меняется отношение зрителей к двум главным политическим силам — «Прогрессу» и «Перебою». Соответственно, меняется их положение в мире: уверенное в своих силах правительство ведёт себя в кадре соответственно, но, если больше освещать неудачи «Прогресса», футажи будут совсем другими. Это касается и новостных сюжетов, и судеб звёзд местного шоу-биза — в двух прохождениях они будут различаться, если играть по-разному.

Если во время эфира постановки срывать её неправильными звуковыми эффектами — скажем, не смеяться над шутками и хлопать, когда по логике нужно улюлюкать, — это тоже будет иметь последствия. Актёры расстроятся и забудут свои слова, а режиссёр в ярости устроит в студии перформанс, обращаясь непосредственно к человеку за пультом, то есть к игроку.

Ломают четвёртую стену в Not For Broadcast нечасто, но каждый раз эффектно.

Масштабность и вариативность игры можно оценить и по тому, что у неё аж 14 концовок, которые складываются из того, как мы действовали и кому симпатизировали на протяжении всего прохождения — к тому же наша реакция на отдельные сюжетные события тоже имеет большое значение. Очень хороший подход, который я просто не могу не отметить.

Ещё мне бы хотелось отдельно выделить моменты, которые изменились со времени релиза первого эпизода. Считаю, что они отлично иллюстрируют то, какую большую работу проделали над игрой авторы помимо добавления нового контента. Начну с мелочей. За хорошо отведённый эфир, как и прежде, полагается финансовое вознаграждение, только теперь это не деньги, которые можно потратить на безделушки для украшения студии, а отдельная графа — текущее состояние главного героя. Безделушки, впрочем, не пропали, а превратились в награды за испытания — в игру завезли и такой режим, специально для любителей сложностей.

В меню просмотра записей эфиров появилась перемотка — очень полезная штука для тех, кто хочет максимально вникнуть в сюжет: ведущие новостей и их гости часто говорят то, что не предназначено для зрительских ушей. Единственная возможность увидеть эти моменты и не потерять рейтинг, выводя в прямой эфир подобный бекстейдж, — это как раз таки просмотр отснятых записей.

Поменяли в Not For Broadcast и мини-игру, которая не даёт нам просто откинуться на спинку режиссёрского кресла и насладиться записью какого-нибудь сюжета. Больше не нужно убегать шариком от помех, теперь задача игрока — колёсиком мышки регулировать длину волны, что гораздо более аутентично, на мой взгляд.

Но всё же самое главное нововведение — это появление русской озвучки. Со всеми этими дополнительными активностями, которые регулярно подкидывает игра, было довольно сложно уследить ещё и за субтитрами (если вы без проблем воспринимаете английскую речь на слух — моё уважение, конечно). Теперь же, концентрируясь на задачах, за сюжетом следить уже не так обременительно. Наши голоса хороши — любопытно, что среди актёров русской озвучки затесался даже Сыендук. Правда, субтитры не всегда соответствуют озвучке и порой бывает так, что герои голосом матерятся, но запикивать этот мат почему-то не нужно: на аудиодорожке он не выделен красным. Нам же лучше!

В потоке часто однотипных игр всегда выделяются оригинальные и ни на что не похожие проекты, сделанные зачастую небольшими командами. Not For Broadcast — как раз один из таких проектов. Эта игра — первая по-настоящему большая работа британской инди-студии NotGames, и вышла она очень качественной и достойной внимания. Она одновременно смешная и грустная, трогательная и жуткая, абсурдная и очень похожая на нашу с вами реальность. Игрок здесь не просто сторонний наблюдатель: от его решений, что поставить в эфир, действительно многое зависит — начиная от судеб отдельных личностей и заканчивая политическим укладом целой страны. Согласитесь, приятно, когда твой выбор хоть на что-то да влияет.

Плюсы: увлекательный сюжет, который и удивляет, и веселит, и заставляет задуматься; дюжина концовок и, как следствие, большая реиграбельность; отличная игра актёров и достойный перевод на русский язык; разнообразный геймплей, подстёгивающий игрока активно контролировать всё, что происходит в аппаратной.

Минусы: небольшие огрехи в субтитрах; ссоры в эфире всё ещё роняют рейтинг и лишают вас аудитории; политический уклон игры оценят далеко не все.

Скандал с украинским флагом в парламенте Словакии

Глава МИД Словакии Иван Корчок извинился за действия депутата от ультраправой партии Андрея Медвецки, который на заседании парламента вылил воду на украинский флаг.

Об этом Корчок написал на своей странице в Facebook.

Министр сообщил, что Словакия принесла украинской стороне свои извинения по дипломатическим каналам.

Он считает, что причиной такого поступка стали «истерия и запугивание народа» из-за оборонного соглашения с США.

«Несколько недель истерики и запугивания людей из-за договора об обороне с США превратились в восстание оппозиции и экстремистов в парламенте. Очень сложно отличить, кто из них, кто… Мне жаль и еще больше стыдно, что это произошло во время моих переговоров в Киеве. Приносим свои извинения дипломатическим образом», – написал Корчок.

Также он пообещал, что вернувшись из Украины, придет в парламент и вместе с министром обороны страны проведет там дебаты с оппозицией.

Напомним, накануне во время внеочередного заседания парламента в Словакии депутат от ультраправой партии Андрей Медвецки развернул на трибуне флаг Украины и вылил на него воду.

В этот день министр иностранных дел Словакии находился в Киеве и встречался президентом Владимиром Зеленским.

В январе скандальное и провокационное заявление в адрес Украины сделал президент Хорватии.

Лучшие инфографики от аналитиков «Слово и дело» каждый день без лишнего текста – в телеграм-канале Pics&Maps.

ЧИТАЙТЕ В VIBER

Подписаться

Что это за слово? Используйте Word Type, чтобы узнать!

К сожалению, с текущей базой данных, на которой работает этот сайт, у меня нет данных о том, какие смыслы ~term~ используются чаще всего. У меня есть идеи, как это исправить, но мне нужно будет найти источник «чувственных» частот. Надеюсь, приведенной выше информации достаточно, чтобы помочь вам понять часть речи ~term~ и угадать его наиболее распространенное использование.

Тип слова

Для тех, кто интересуется небольшой информацией об этом сайте: это побочный проект, который я разработал, работая над описанием слов и связанных слов.Оба этих проекта основаны на словах, но имеют гораздо более грандиозные цели. У меня была идея веб-сайта, который просто объясняет типы слов, которые вы ищете — точно так же, как словарь, но с акцентом на части речи слов. И так как у меня уже была большая часть инфраструктуры с двух других сайтов, я решил, что не будет слишком много работы, чтобы настроить и запустить это.

Словарь основан на замечательном проекте Wiktionary от wikimedia.Сначала я начал с WordNet, но потом понял, что в нем отсутствуют многие типы слов/лемм (определители, местоимения, аббревиатуры и многое другое). Это побудило меня изучить издание Словаря Вебстера 1913 года, которое теперь находится в открытом доступе. Однако после целого дня работы по внесению его в базу данных я понял, что было слишком много ошибок (особенно с тегами частей речи), чтобы его можно было использовать для Word Type.

Наконец, я вернулся к Викисловарю, о котором я уже знал, но избегал его, потому что он неправильно структурирован для синтаксического анализа.Именно тогда я наткнулся на проект UBY — удивительный проект, который нуждается в большем признании. Исследователи проанализировали весь Викисловарь и другие источники и собрали все в единый единый ресурс. Я просто извлек записи из Викисловаря и вставил их в этот интерфейс! Так что это потребовало немного больше работы, чем ожидалось, но я рад, что продолжал работать после первых двух грубых ошибок.

Особая благодарность авторам открытого исходного кода, использованного в этом проекте: проекту UBY (упомянутому выше), @mongodb и express.js.

В настоящее время это основано на версии Викисловаря, которой несколько лет. Я планирую обновить его до более новой версии в ближайшее время, и это обновление должно принести кучу новых значений слов для многих слов (или, точнее, леммы).

Что это за слово? Используйте Word Type, чтобы узнать!

К сожалению, с текущей базой данных, на которой работает этот сайт, у меня нет данных о том, какие смыслы ~term~ используются чаще всего.У меня есть идеи, как это исправить, но мне нужно будет найти источник «чувственных» частот. Надеюсь, приведенной выше информации достаточно, чтобы помочь вам понять часть речи ~term~ и угадать его наиболее распространенное использование.

Тип слова

Для тех, кто интересуется небольшой информацией об этом сайте: это побочный проект, который я разработал, работая над описанием слов и связанных слов. Оба этих проекта основаны на словах, но имеют гораздо более грандиозные цели.У меня была идея веб-сайта, который просто объясняет типы слов, которые вы ищете — точно так же, как словарь, но с акцентом на части речи слов. И так как у меня уже была большая часть инфраструктуры с двух других сайтов, я решил, что не будет слишком много работы, чтобы настроить и запустить это.

Словарь основан на замечательном проекте Wiktionary от wikimedia. Сначала я начал с WordNet, но потом понял, что в нем отсутствуют многие типы слов/лемм (определители, местоимения, аббревиатуры и многое другое).Это побудило меня изучить издание Словаря Вебстера 1913 года, которое теперь находится в открытом доступе. Однако после целого дня работы по внесению его в базу данных я понял, что было слишком много ошибок (особенно с тегами частей речи), чтобы его можно было использовать для Word Type.

Наконец, я вернулся к Викисловарю, о котором я уже знал, но избегал его, потому что он неправильно структурирован для синтаксического анализа. Именно тогда я наткнулся на проект UBY — удивительный проект, который нуждается в большем признании.Исследователи проанализировали весь Викисловарь и другие источники и собрали все в единый единый ресурс. Я просто извлек записи из Викисловаря и вставил их в этот интерфейс! Так что это потребовало немного больше работы, чем ожидалось, но я рад, что продолжал работать после первых двух грубых ошибок.

Особая благодарность авторам открытого исходного кода, использованного в этом проекте: проекту UBY (упомянутому выше), @mongodb и express.js.

В настоящее время это основано на версии Викисловаря, которой несколько лет.Я планирую обновить его до более новой версии в ближайшее время, и это обновление должно принести кучу новых значений слов для многих слов (или, точнее, леммы).

Обработка сигналов | Построение модели преобразования речи в текст в Python

Обзор

• Узнайте, как создать собственную модель преобразования речи в текст с помощью Python, из этой статьи
• Способность сочетать навыки глубокого обучения с НЛП является желанной в отрасли; добавьте это в свой набор навыков сегодня
• Мы будем использовать реальный набор данных и построим эту модель преобразования речи в текст, так что будьте готовы использовать свои навыки Python!

Введение

«Привет, Google.Какая сегодня погода?»

Это звучит знакомо каждому, у кого был смартфон в последнее десятилетие. Я не могу вспомнить, когда в последний раз я потратил время, чтобы ввести весь запрос в поиске Google. Я просто задаю вопрос — и Гугл выкладывает мне всю картину погоды.

Это экономит мне массу времени, и я могу быстро взглянуть на свой экран и вернуться к работе. Беспроигрышный вариант для всех! Но как Google понимает, что я говорю? И как система Google преобразует мой запрос в текст на экране моего телефона?

Вот где проявляется красота моделей преобразования речи в текст.Google использует сочетание методов глубокого обучения и обработки естественного языка (NLP) для анализа нашего запроса, получения ответа и представления его в виде аудио и текста.

Та же концепция преобразования речи в текст используется во всех других популярных технологиях распознавания речи, таких как Alexa от Amazon, Siri от Apple и так далее. Семантика может варьироваться от компании к компании, но общая идея остается неизменной.

Я лично довольно много исследовал эту тему, так как хотел понять, как я могу построить свою собственную модель преобразования речи в текст, используя мой Python и навыки глубокого обучения.Это увлекательная концепция, и я хотел поделиться ею со всеми вами.

Итак, в этой статье я расскажу вам об основах систем распознавания речи (также известных как введение в обработку сигналов). Затем мы будем использовать это как основу, когда будем реализовывать нашу собственную модель преобразования речи в текст с нуля на Python.

Ищете место, где можно начать глубокое обучение и/или путешествие в НЛП? У нас есть для вас идеальные ресурсы:

1. Краткая история распознавания речи на протяжении десятилетий
2. Введение в обработку сигналов
3. Различные методы извлечения признаков из аудиосигнала
4. Понимание постановки задачи для нашего проекта преобразования речи в текст
5. Реализация модели преобразования речи в текст в Python

Вы должны хорошо разбираться в системах распознавания речи.В наши дни они вездесущи — от Apple Siri до Google Assistant. Все это новые изобретения, вызванные быстрым развитием технологий.

Знаете ли вы, что исследования распознавания речи восходят к 1950-м годам? Правильно – этим системам уже более 50 лет! Мы подготовили четкую иллюстрированную хронологию, чтобы вы могли быстро понять, как системы распознавания речи развивались на протяжении десятилетий:

• Первая система распознавания речи, Одри , была разработана еще в 1952 году тремя исследователями из Bell Labs.Одри была разработана для распознавания только цифр
.
• Всего через 10 лет IBM представила свою первую систему распознавания речи IBM Shoebox , способную распознавать 16 слов, включая цифры. Он мог распознавать такие команды, как «Пять плюс три плюс восемь плюс шесть плюс четыре минус девять, итого», и выводить правильный ответ, например 17
.
• Агентство перспективных оборонных исследовательских проектов (DARPA) внесло большой вклад в технологию распознавания речи в 1970-х годах.DARPA финансировало в течение примерно 5 лет с 1971 по 1976 год программу под названием Исследование понимания речи , и, наконец, была разработана Гарпия , способная распознавать 1011 слов. По тем временам это было довольно большим достижением.
• В 1980-х годах Скрытая марковская модель (HMM) применялась к системе распознавания речи. HMM — это статистическая модель, которая используется для моделирования задач, связанных с последовательной информацией. У него довольно хороший послужной список во многих реальных приложениях, включая распознавание речи.
• В 2001 году Google представила приложение Voice Search , которое позволяло пользователям искать запросы, разговаривая с машиной. Это было первое голосовое приложение, которое стало очень популярным среди людей. Это значительно облегчило общение между людьми и машинами.
• К 2011 году Apple выпустила Siri , которая предлагала более быстрый и простой способ в реальном времени взаимодействовать с устройствами Apple, просто используя свой голос. На данный момент Amazon Alexa и Google Home являются самыми популярными виртуальными помощниками на основе голосовых команд, которые широко используются потребителями по всему миру.

Было бы здорово, если бы мы могли также работать над такими замечательными вариантами использования, используя наши навыки машинного обучения? Это именно то, что мы будем делать в этом уроке!

Введение в обработку сигналов

Прежде чем мы погрузимся в практический аспект систем преобразования речи в текст, я настоятельно рекомендую сначала прочитать основы обработки сигналов. Это позволит вам понять, как работает код Python, и сделает вас лучшим профессионалом в области НЛП и глубокого обучения!

Итак, давайте сначала разберемся с некоторыми общими терминами и параметрами сигнала.

Что такое звуковой сигнал?

Это довольно интуитивно понятно — любой объект, который вибрирует, производит звуковые волны. Вы когда-нибудь задумывались о том, как мы можем слышать чей-то голос? Это происходит из-за звуковых волн. Давайте быстро поймем процесс, стоящий за этим.

Когда объект вибрирует, молекулы воздуха колеблются взад и вперед из своего положения покоя и передают свою энергию соседним молекулам. Это приводит к передаче энергии от одной молекулы к другой, которая, в свою очередь, создает звуковую волну.

Параметры звукового сигнала

• Амплитуда: Амплитуда относится к максимальному смещению молекул воздуха от положения покоя
• Гребень и впадина: Гребень — самая высокая точка волны, а впадина — самая низкая точка
• Длина волны: Расстояние между двумя последовательными гребнями или впадинами называется длиной волны
.

• Цикл: Каждый звуковой сигнал проходит в виде циклов.Одно полное движение вверх и движение вниз сигнала образуют цикл
.
• Частота: Частота показывает, насколько быстро сигнал изменяется в течение определенного периода времени

Приведенный ниже GIF чудесно изображает разницу между высокочастотным и низкочастотным сигналом:

В следующем разделе я расскажу о различных типах сигналов, с которыми мы сталкиваемся в повседневной жизни.

Различные типы сигналов

В нашей повседневной жизни мы сталкиваемся с двумя разными типами сигналов — Цифровой и Аналоговый.

Цифровой сигнал

 ипд.Аудио (сэмплы, скорость = частота дискретизации)
печать (частота_выборки) 

 семплов = librosa.resample(samples, sample_rate, 8000)
ipd.Audio(образцы, скорость=8000) 

 от Кераса.утилиты импортируют np_utils
y=np_utils.to_categorical(y, num_classes=len(метки)) 

 all_wave = np.array(all_wave).reshape(-1,8000,1) 

 из sklearn.model_selection импорта train_test_split
x_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(np.массив(all_wave),np.array(y),stratify=y,test_size=0.2,random_state=777,shuffle=True) 

.compile (loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = 'adam', metrics = ['accuracy']) 

 es = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='min', verbose=1, терпение=10, min_delta=0,0001)
mc = ModelCheckpoint('best_model.hdf5', monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True, mode='max') 

 история=модель.fit (x_tr, y_tr, эпохи = 100, обратные вызовы = [es, mc], batch_size = 32, validation_data = (x_val, y_val)) 

 из keras.models импортировать load_model
модель = load_model ('best_model.hdf5') 

  def Extracted_from_sr_recognize_ibm(audio_data, username=IBM_USERNAME, password=IBM_PASSWORD, language="en-US", show_all=False, timestamps=False,
                                word_confidence=False, word_alternatives_threshold=0,1):
    assert isinstance(username, str), "``username`` должно быть строкой"
    assert isinstance(password, str), "пароль должен быть строкой"

    flac_data = аудио_данные.получить_flac_data(
        convert_rate=Нет, если audio_data.sample_rate >= 16000, иначе 16000, # аудиосэмплы должны быть не менее 16 кГц
        convert_width=Нет, если audio_data.sample_width >= 2 else 2 # аудиосэмплы должны быть не менее 16-битными
    )
    url = "https://stream-fra.watsonplatform.net/speech-to-text/api/v1/recognize?{}".format(urlencode({
        "ненормативная лексика": "ложь",
        «непрерывный»: «истинный»,
        "модель": "{}_BroadbandModel".формат(язык),
        "временные метки": "{}".формат (ул (временные метки). ниже ()),
        "word_confidence": "{}".format(str(word_confidence).lower()),
        "word_alternatives_threshold": "{}".format(word_alternatives_threshold)
    }))
    запрос = запрос (url, данные = flac_data, заголовки = {
        "Content-Type": "аудио/x-flac",
        "X-Watson-Learning-Opt-Out": "true", # запретить регистрацию запросов для повышения конфиденциальности
    })
    авторизация_значение = base64.standard_b64encode("{}:{}".format(имя пользователя, пароль).encode("utf-8")).decode("utf-8")
    запрос.add_header("Авторизация", "Базовый {}".format(authorization_value))

    пытаться:
        ответ = urlopen (запрос, тайм-аут = нет)
    кроме HTTPError как e:
        поднять sr.RequestError("запрос на распознавание не выполнен: {}".format(e.reason))
    кроме URLError как e:
        поднять sr.RequestError("ошибка соединения для распознавания: {}".format(e.reason))
    response_text = response.read().decode("utf-8")
    результат = json.loads (ответ_текст)

    # вернуть результаты
    если show_all: вернуть результат
    если "результаты" не в результате или len(результат["результаты"]) < 1 или "альтернативы" не в результате["результаты"][0]:
        поднять исключение ("Исключение неизвестного значения")

    транскрипция = []
    для высказывания в результате["результаты"]:
        если "альтернативы" не в высказывании:
            поднять исключение("Исключение неизвестного значения.Альтернативы не возвращены")
        для гипотезы в высказывании ["альтернативы"]:
            если "стенограмма" в гипотезе:
                транскрипция.append(гипотеза["транскрипт"])
    вернуть "\n".присоединиться(транскрипция)
  

  из отдела импорта __future__

импортировать повторно
импорт системы

из гугла.речь об импорте облака

импортировать пиаудио
из очереди импорта six.moves

# Параметры аудиозаписи
СТАВКА = 16000
CHUNK = int(RATE/10) # 100 мс


класс MicrophoneStream (объект):
    """Открывает поток записи в качестве генератора аудиофрагментов."""

    def __init__(я, скорость, чанк):
        self._rate = скорость
        self._chunk = кусок

        # Создаем потокобезопасный буфер аудиоданных
        self._buff = очередь.Очередь()
        self.closed = Истина

    защита __enter__(сам):
        self._audio_interface = pyaudio.ПиАудио()
        self._audio_stream = self._audio_interface.open(
            формат = pyaudio.paInt16,
            # В настоящее время API поддерживает только 1-канальный (моно) звук.
            # https://goo.gl/z757pE
            каналы=1,
            скорость = self._rate,
            ввод = Истина,
            frame_per_buffer=self._chunk,
            # Запускаем аудиопоток асинхронно, чтобы заполнить объект буфера.
            # Это необходимо для того, чтобы буфер устройства ввода не
            # переполнение, пока вызывающий поток делает сетевые запросы и т. д.stream_callback = self._fill_buffer,
        )

        self.closed = Ложь

        вернуть себя

    def __exit__(я, тип, значение, трассировка):
        self._audio_stream.stop_stream()
        self._audio_stream.close()
        self.closed = Истина
        # Сигнализировать генератору о прекращении работы, чтобы клиент
        # метод streaming_recognize не будет блокировать завершение процесса.
        self._buff.put(Нет)
        self._audio_interface.terminate()

    def _fill_buffer(self, in_data, frame_count, time_info, status_flags):
        """Непрерывно собирать данные из аудиопотока в буфер."""
        self._buff.put(in_data)
        вернуть None, pyaudio.paПродолжить

    генератор защиты (сам):
        пока не self.closed:
            # Используйте блокирующий get(), чтобы убедиться, что есть хотя бы один фрагмент
            # данных и остановить итерацию, если чанк равен None, указывая на
            # конец аудиопотока.
            чанк = self._buff.get()
            если чанк равен None:
                возвращение
            данные = [фрагмент]

            # Теперь используем любые другие данные, которые все еще находятся в буфере.пока верно:
                пытаться:
                    чанк = self._buff.get (блок = ложь)
                    если чанк равен None:
                        возвращение
                    data.append(чанк)
                кроме очереди. Пусто:
                    ломать

            выход б"".присоединиться(данные)


def listen_print_loop (ответы):
    """Перебирает ответы сервера и печатает их.

    Передаваемые ответы являются генератором, который будет блокироваться до тех пор, пока не будет получен ответ.
    предоставляется сервером.Каждый ответ может содержать несколько результатов, и каждый результат может содержать
    несколько альтернатив; подробнее см. https://goo.gl/tjCPAU. Мы тут
    вывести только транскрипцию для верхней альтернативы лучшего результата.

    В этом случае также предоставляются ответы по промежуточным результатам. Если
    ответ является промежуточным, напечатайте перевод строки в конце, чтобы позволить
    следующий результат, чтобы перезаписать его, пока ответ не станет окончательным. Для
    последний, напечатайте новую строку, чтобы сохранить окончательную транскрипцию."""
    num_chars_printed = 0
    для ответа в ответах:
        если нет ответа.результаты:
            Продолжать

        # Список результатов последовательный. Для потоковой передачи нас интересует только
        # рассматривается первый результат, так как если он равен `is_final`, он
        # переходит к рассмотрению следующего высказывания.
        результат = ответ.результаты[0]
        если нет результата.альтернативы:
            Продолжать

        # Показать транскрипцию верхней альтернативы.
        расшифровка = результат.альтернативы[0].транскрипт

        # Показать промежуточные результаты, но с возвратом каретки в конце
        # строки, поэтому последующие строки будут перезаписывать их.
        #
        # Если предыдущий результат был длиннее этого, нужно вывести
        # несколько лишних пробелов, чтобы перезаписать предыдущий результат
        overwrite_chars = " " * (num_chars_printed - длина (расшифровка))

        если не результат.is_final:
            sys.stdout.write (стенограмма + overwrite_chars + "\ r")
            системный стандартный вывод.промывать()

            num_chars_printed = длина (расшифровка)

        еще:
            печать (стенограмма + перезапись_символов)

            # Выйти из распознавания, если какая-либо из транскрибируемых фраз может быть
            # одно из наших ключевых слов.
            if re.search(r"\b(exit|quit)\b", стенограмма, re.I):
                print("Выход...")
                ломать

            num_chars_printed = 0


деф основной():
    # См. http://g.co/cloud/speech/docs/languages
    # для списка поддерживаемых языков.
    language_code = "en-US" # языковой тег BCP-47

    клиент = речь.Речевой клиент()
    конфигурация = речь.RecognitionConfig(
        кодировка = речь.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16,
        sample_rate_hertz = ЧАСТОТА,
        language_code=код_языка,
    )

    streaming_config = речь.StreamingRecognitionConfig(
        config=config, interim_results=Истина
    )

    с MicrophoneStream(RATE, CHUNK) в качестве потока:
        audio_generator = поток.генератор()
        запросы = (
            речь.StreamingRecognizeRequest(audio_content=content)
            для контента в audio_generator
        )

        ответы = клиент.streaming_recognize (streaming_config, запросы)

        # Теперь используйте ответы транскрипции.
        listen_print_loop (ответы)


если __name__ == "__main__":
    главная()