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國立臺灣師範大學 華語文教學系 徐東伯、劉惠美所指導 梁月美的 泰籍華語學習者說話清晰度與聲學分析 (2020),提出clarity發音關鍵因素是什麼,來自於泰國人、華語語音教學、語音產生、外語口音、二語習得。

而第二篇論文國立中正大學 電機工程研究所 葉經緯、林泰吉所指導 鄧詠仁的 以個人化之子音分類及替換技術進行構音異常之語音澄析 (2020),提出因為有 構音異常、子音分類、子音替換、多數投票的重點而找出了 clarity發音的解答。

最後網站Contrastive Linguistics - 第 198 頁 - Google 圖書結果則補充:Arrangement, 117 Articulator (发音器官), 49 Articulatory grid, ... 120, 122–127, 134 Circumlocution, 87 Clarity requirement of conversation, the, ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了clarity發音,大家也想知道這些:

clarity發音進入發燒排行的影片

歌單:
0:00 Night Memories
4:08 Our Last Waltz
7:24 The Stars
10:17 Clarity
14:48 Life Worth Living
17:45 The March Home
20:44 Over the Hill
23:59 When We Were Young
27:17 Regrets
31:58 哥倫布頻道 主題曲

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泰籍華語學習者說話清晰度與聲學分析

為了解決clarity發音的問題,作者梁月美 這樣論述:

本研究針對泰籍華語學習者的口語進行評估,以說話清晰度和聲學分析為測量方法,了解泰籍華語學習者在聲學訊號和說話清晰度的表現。同時,探討聲學特徵和清晰度兩者間的關聯,找出影響清晰度主要的聲學參數,以探知造成學習者清晰度降低的因素。本研究以二十名在台灣學習華語之泰籍學習者為研究對象,二十名母語者為參照組,再由六十名母語者進行聽知覺評分,採項目辨識法作為詞語清晰度的評分方式,語句和短文清晰度以視覺類比結合直接大小估計法作為清晰度的評估方式。以十二項最小語音對比的雙音節語詞,作為說話清晰度與聲學分析的材料。雙音節語詞包括「前後元音」、「展圓唇元音」、「高低元音」、「送氣與否塞擦音」、「送氣與否塞音」、

「擦音與塞擦音」、「擦音與塞音」、「舌尖前音與舌尖後音」、「塞音部位」、「平調與升調」、「平調與降調」及「二聲及三聲」華語語音對比。此外,也以十個語句和一篇短文作為不同層次口語溝通的說話清晰度材料,測量其語句和短文清晰度。研究結果顯示泰籍華語學習者在三個不同語言層次的說話清晰度表現,在語詞清晰度表現最佳,而短文和句子清晰度表現較差。學習者清晰度和聲學特徵與母語者相似為:「前後元音」、「高低元音」、「擦音與塞音」。影響清晰度之聲學特徵為:圓唇元音/y/的F2偏差將被判斷為/i/或者/u/;送氣塞擦音的噪音時長較長將被判斷為擦音;轉折點偏差會影響二聲和三聲的清晰度。期許透過本研究之清晰度及聲學分析

結果,能對如何提升華語學習者口語溝通能力提供參考。

以個人化之子音分類及替換技術進行構音異常之語音澄析

為了解決clarity發音的問題,作者鄧詠仁 這樣論述:

近年來,基於神經網路實現語音轉換(voice conversion, VC)技術已取得重大進展,並且在改善構音異常患者的發音亦有不錯的效果。然而,我們研究團隊嘗試以不同的觀點改善構音異常患者語音清晰度的問題,提出以神經網路(deep neural networks, DNN)作為分類器,辨識構音異常患者的子音,並以正確的子音進行替換,藉此改善患者語音清晰度。但此系統面臨的問題是:若是神經網路分類錯誤,導致替換錯誤的子音,反而會造成語句清晰度降低。由於提升模型準確率仍是一大挑戰,因此本研究利用多數投票與判斷預測正確的信心度,僅替換預測正確信心度高的子音,降低子音替換錯誤的可能性。實驗結果表明在

既有的患者語料中,本研究所提出之改善方法,能夠有效減少替換錯誤的情形,並且能夠提升病人的語音清晰度,同時保留病人原始音色,實現個人化的構音異常語音增強系統。此外,我們基於病人個人發音特性以及主觀聽覺,提出不同於依照注音符號的子音分類方式。實驗結果顯示,我們所提出的分類方式將有效提升子音替換後的聽覺效果。另一方面,在犧牲些微語句清晰度的情況下,我們提出以13類子音加1類其他的子音分類方式,此分類方式能夠以更低成本達到與傳統上依照注音符號的分類方式相近的語音澄析效果。