1.音频数据的音高源码音高源码有什用建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测
2.谷歌推出自动识别音的扒谱软件：只要听一遍歌曲，钢琴小提琴的识别识别乐谱全有了
3.声线年龄层怎么划分？
4.语音怎么造句

音频数据的建模全流程代码示例：通过讲话人的声音进行年龄预测

       音频数据建模全流程详解：通过声纹预测年龄

       本文将引导你从音频数据的初始处理到特征提取、探索性分析和模型构建的音高源码音高源码有什用全过程。首先，识别识别音频数据与图像和文本类似，音高源码音高源码有什用需要转化为机器可理解的识别识别网页抽奖系统源码格式。

       音频数据呈现形式多样：波形表示信号在时间上的音高源码音高源码有什用变化，而快速傅立叶变换和频谱图则揭示频率信息。识别识别梅尔频率倒谱系数（MFCC）是音高源码音高源码有什用常用的表示方式，更接近人类感知。识别识别

       数据清洗阶段，音高源码音高源码有什用通过可视化示例，识别识别理解背景噪声的音高源码音高源码有什用差异，可利用noisereduce包降噪，识别识别trim()函数用于修剪音频。音高源码音高源码有什用

       特征提取是关键，包括检测开始点、录音长度、节奏和基频（音高）等，用于分析说话者的特征。

       通过对Common Voice数据集进行EDA，包括性别和年龄分布分析、特征值分布和相关性，发现性别对f0特征有显著影响，年龄与大多数特征关联度低。

       模型选择阶段，本文采用经典机器学习方法，如LogisticRegression，结合GridSearchCV进行参数调整，评估模型性能。

       通过以上步骤，你将深入了解如何将音频数据转化为可预测的模型，以进行年龄预测等任务。源代码可在github.com/miykael/miyk...获取。

谷歌推出自动识别音的扒谱软件：只要听一遍歌曲，钢琴小提琴的乐谱全有了

       听一遍曲子，就能知道乐谱，还能马上演奏，而且还掌握“十八般乐器”，钢琴、小提琴、吉他等都不在话下。

       这就不是人类音乐大师，而是

       谷歌

       推出的“多任务多音轨”音乐转音符模型

       MT3

       首先需要解释一下什么是多任务多音轨。

       通常一首曲子是有多种乐器合奏而来，每个乐曲就是一个音轨，而多任务就是同时将不同音轨的乐谱同时还原出来。

       谷歌已将该论文投给ICLR 。

       还原多音轨乐谱

       相比于自动语音识别 (ASR) ，自动音乐转录 (AMT) 的难度要大得多，因为后者既要同时转录多个乐器，还要保留精细的音高和时间信息。

       多音轨的自动音乐转录数据集更是“低资源”的。现有的开源音乐转录数据集一般只包含一到几百小时的音频，相比语音数据集动辄几千上万小时的市场，算是很少了。

       先前的政务OA流转源码音乐转录主要集中在特定于任务的架构上，针对每个任务的各种乐器量身定制。

       因此，作者受到低资源NLP任务迁移学习的启发，证明了通用Transformer模型可以执行多任务 AMT，并显著提高了低资源乐器的性能。

       作者使用单一的通用Transformer架构T5，而且是T5“小”模型，其中包含大约万个参数。

       该模型在编码器和解码器中使用了一系列标准的Transformer自注意力“块”。为了产生输出标记序列，该模型使用贪婪自回归解码：输入一个输入序列，将预测出下一个出现概率最高的输出标记附加到该序列中，并重复该过程直到结束 。

       MT3使用梅尔频谱图作为输入。对于输出，作者构建了一个受MIDI规范启发的token词汇，称为“类MIDI”。

       生成的乐谱通过开源软件FluidSynth渲染成音频。

       此外，还要解决不同乐曲数据集不平衡和架构不同问题。

       作者定义的通用输出token还允许模型同时在多个数据集的混合上进行训练，类似于用多语言翻译模型同时训练几种语言。

       这种方法不仅简化了模型设计和训练，而且增加了模型可用训练数据的数量和多样性。

       实际效果

       在所有指标和所有数据集上，MT3始终优于基线。

       训练期间的数据集混合，相比单个数据集训练有很大的性能提升，特别是对于 GuitarSet、MusicNet 和 URMP 等“低资源”数据集。

       最近，谷歌团队也放出了MT3的源代码，并在Hugging Face上放出了试玩Demo。

声线年龄层怎么划分？

       从EDA、音频预处理到特征工程和数据建模的完整源代码演示

       大多数人都熟悉如何在图像、文本或表格数据上运行数据科学项目。 但处理音频数据的样例非常的少见。 在本文中，将介绍如何在机器学习的帮助下准备、探索和分析音频数据。 简而言之：与其他的形式（例如文本或图像）类似我们需要将音频数据转换为机器可识别的格式。

       音频数据的有趣之处在于您可以将其视为多种不同的模式：

       · 可以提取高级特征并分析表格数据等数据。

       · 可以计算频率图并分析图像数据等数据。

       · 可以使用时间敏感模型并分析时间序列数据等数据。

       · 可以使用语音到文本模型并像文本数据一样分析数据。

       在本文中，我们将介绍前三种方法。 首先看看音频数据的实际样子。

       音频数据的格式

       虽然有多个 Python 库可以处理音频数据，但我们推荐使用 librosa。 让我们加载一个 MP3 文件并绘制它的内容。

       # Import librosa

       import librosa

       # Loads mp3 file with a specific sampling rate, here kHz

       y, sr = librosa.load("c4_sample-1.mp3", sr=_)

       # Plot the signal stored in 'y'

       from matplotlib import pyplot as plt

       import librosa.display

       plt.figure(figsize=(, 3))

       plt.title("Audio signal as waveform")

       librosa.display.waveplot(y, sr=sr);

       这里看到的是句子的波形表示。

       1、波形 - 信号的时域表示

       之前称它为时间序列数据，但现在我们称它为波形？ 当只看这个音频文件的一小部分时，这一点变得更加清晰。物品互换网源码 下图显示了与上面相同的内容，但这次只有 .5 毫秒。

       我们看到的是一个时间信号，它以不同的频率和幅度在值 0 附近振荡。该信号表示气压随时间的变化，或扬声器膜（或耳膜）的物理位移 . 这就是为什么这种对音频数据的描述也称为波形的原因。

       频率是该信号振荡的速度。 低频例如 Hz 可能是低音吉他的声音，而鸟儿的歌声可能是 Hz 的更高频率。 我们人类语言通常介于两者之间。

       要知道这个信号在单位时间内从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，我们使用赫兹（Hz）来表示每秒的采样个数。 ' 或 k Hz表示美标采集了次。 我们在上图中可以看到的 1' 个时间点代表了 .5 毫秒（/ = 0.）的音频信号。

       2、傅里叶变换——信号的频域表示

       虽然之前的可视化可以告诉我们什么时候发生了（即 2 秒左右似乎有很多波形信号），但它不能真正告诉我们它发生的频率。 因为波形向我们显示了有关时间的信息，所以该信号也被称为信号的时域表示。

       可以使用快速傅立叶变换，反转这个问题并获得关于存在哪些频率的信息，同时丢弃掉关于时间的信息。 在这种情况下，信号表示被称为信号的频域表示。

       让我们看看之前的句子在频域中的表现。

       import scipy

       import numpy as np

       # Applies fast fourier transformation to the signal and takes absolute values

       y_freq = np.abs(scipy.fftpack.fft(y))

       # Establishes all possible frequency

       # (dependent on the sampling rate and the length of the signal)

       f = np.linspace(0, sr, len(y_freq))

       # Plot audio signal as frequency information.

       plt.figure(figsize=(, 3))

       plt.semilogx(f[: len(f) // 2], y_freq[: len(f) // 2])

       plt.xlabel("Frequency (Hz)")

       plt.show();

       可以在此处看到大部分信号在 ~ 到 ~ Hz 之间（即 ² 到 ³ 之间）。 另外，似乎还有一些从 1' 到 ' Hz 的内容。

       3、频谱图

       我们并不总是需要决定时域或频域。 使用频谱图同时表示这两个领域中的信息，同时将它们的大部差别保持在最低限度。 有多种方法可以创建频谱图，但在本文中将介绍常见的三种。

       3a 短时傅里叶变换 (STFT)

       这时是之前的快速傅立叶变换的小型改编版本，即短时傅立叶变换 (STFT)， 这种方式是以滑动窗口的方式计算多个小时间窗口（因此称为“短时傅立叶”）的 FFT。

       import librosa.display

       # Compute short-time Fourier Transform

       x_stft = np.abs(librosa.stft(y))

       # Apply logarithmic dB-scale to spectrogram and set maximum to 0 dB

       x_stft = librosa.amplitude_to_db(x_stft, ref=np.max)

       # Plot STFT spectrogram

       plt.figure(figsize=(, 4))

       librosa.display.specshow(x_stft, sr=sr, x_axis="time", y_axis="log")

       plt.colorbar(format="%+2.0f dB")

       plt.show();

       与所有频谱图一样，颜色代表在给定时间点给定频率的量（响度/音量）。 +0dB 是最响亮的，-dB 接近静音。 在水平 x 轴上我们可以看到时间，而在垂直 y 轴上我们可以看到不同的频率。

       3b 梅尔谱图

       作为 STFT 的替代方案，还可以计算基于 mel 标度的梅尔频谱图。 这个尺度解释了我们人类感知声音音高的方式。 计算 mel 标度，以便人类将由 mel 标度中的 delta 隔开的两对频率感知为具有相同的感知差异。

       梅尔谱图的计算与 STFT 非常相似，主要区别在于 y 轴使用不同的刻度。

       # Compute the mel spectrogram

       x_mel = librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr)

       # Apply logarithmic dB-scale to spectrogram and set maximum to 0 dB

       x_mel = librosa.power_to_db(x_mel, ref=np.max)

       # Plot mel spectrogram

       plt.figure(figsize=(, 4))

       librosa.display.specshow(x_mel, sr=sr, x_axis="time", y_axis="mel")

       plt.colorbar(format="%+2.0f dB")

       plt.show();

       与 STFT 的区别可能不太明显，但如果仔细观察，就会发现在 STFT 图中，从 0 到 Hz 的频率在 y 轴上占用的空间比在 mel 图中要大得多 .

       3c 梅尔频率倒谱系数 (MFCC)

       梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 是上面梅尔频谱图的替代表示。 MFCC 相对于 梅尔谱图的优势在于特征数量相当少（即独特的水平线标度），通常约为 。go 源码编译 2021

       由于梅尔频谱图更接近我们人类感知音高的方式，并且 MFCC 只有少数几个分量特征，所以大多数机器学习从业者更喜欢 使用MFCC 以“图像方式”表示音频数据。 但是对于某些问题，STFT、mel 或波形表示可能会更好。

       让我们继续计算 MFCC 并绘制它们。

       # Extract 'n_mfcc' numbers of MFCCs components (here )

       x_mfccs = librosa.feature.mfcc(y, sr=sr, n_mfcc=)

       # Plot MFCCs

       plt.figure(figsize=(, 4))

       librosa.display.specshow(x_mfccs, sr=sr, x_axis="time")

       plt.colorbar()

       plt.show();

       数据清洗

       现在我们更好地理解了音频数据的样子，让我们可视化更多示例。

       在这四个示例中，我们可以收集到有关此音频数据集的更多问题：

       · 大多数录音在录音的开头和结尾都有一段较长的静默期（示例 1 和示例 2）。 这是我们在“修剪”时应该注意的事情。

       · 在某些情况下，由于按下和释放录制按钮，这些静音期会被“点击”中断（参见示例 2）。

       · 一些录音没有这样的静音阶段，即一条直线（示例 3 和 4）。

       · 在收听这些录音时，有大量背景噪音。

       为了更好地理解这在频域中是如何表示的，让我们看一下相应的 STFT 频谱图。

       当听录音时，可以观察到样本 3 具有覆盖多个频率的不同背景噪声，而样本 4 中的背景噪声相当恒定。 这也是我们在上图中看到的。 样本 3 在整个过程中都非常嘈杂，而样本 4 仅在几个频率上（即粗水平线）有噪声。 我们不会详细讨论如何消除这种噪音，因为这超出了本文的范围。

       但是让我们研究一下如何消除此类噪音并修剪音频样本的“捷径”。 虽然使用自定义过滤函数的更手动的方法可能是从音频数据中去除噪声的最佳方法，但在我们的例子中，将推荐使用实用的 python 包 noisereduce。

       import noisereduce as nr

       from scipy.io import wavfile

       # Loop through all four samples

       for i in range(4):

       # Load audio file

       fname = "c4_sample-%d.mp3" % (i + 1)

       y, sr = librosa.load(fname, sr=_)

       # Remove noise from audio sample

       reduced_noise = nr.reduce_noise(y=y, sr=sr, stationary=False)

       # Save output in a wav file as mp3 cannot be saved to directly

       wavfile.write(fname.replace(".mp3", ".wav"), sr, reduced_noise)

       聆听创建的 wav 文件，可以听到噪音几乎完全消失了。 虽然我们还引入了更多的代码，但总的来说我们的去噪方法利大于弊。

       对于修剪步骤，可以使用 librosa 的 .effects.trim() 函数。每个数据集可能需要一个不同的 top_db 参数来进行修剪，所以最好进行测试，看看哪个参数值好用。 在这个的例子中，它是 top_db=。

       # Loop through all four samples

       for i in range(4):

       # Load audio file

       fname = "c4_sample-%d.wav" % (i + 1)

       y, sr = librosa.load(fname, sr=_)

       # Trim signal

       y_trim, _ = librosa.effects.trim(y, top_db=)

       # Overwrite previous wav file

       wavfile.write(fname.replace(".mp3", ".wav"), sr, y_trim)

       现在让我们再看一下清理后的数据。

       看样子好多了

       特征提取

       数据是干净的，应该继续研究可以提取的特定于音频的特征了。

       1、开始检测

       通过观察一个信号的波形，librosa可以很好地识别一个新口语单词的开始。

       # Extract onset timestamps of words

       onsets = librosa.onset.onset_detect(

       y=y, sr=sr, units="time", hop_length=, backtrack=False)

       # Plot onsets together with waveform plot

       plt.figure(figsize=(8, 3))

       librosa.display.waveplot(y, sr=sr, alpha=0.2, x_axis="time")

       for o in onsets:

       plt.vlines(o, -0.5, 0.5, colors="r")

       plt.show()

       # Return number of onsets

       number_of_words = len(onsets)

       print(f"{ number_of_words} onsets were detected in this audio signal.")

       >>> 7 onsets were detected in this audio signal

       2、录音的长度

       与此密切相关的是录音的长度。录音越长，能说的单词就越多。所以计算一下录音的长度和单词被说出的速度。

       duration = len(y) / sr

       words_per_second = number_of_words / duration

       print(f"""The开发 nfc门禁 源码 audio signal is { duration:.2f} seconds long,

       with an average of { words_per_second:.2f} words per seconds.""")

       >>> The audio signal is 1. seconds long,

       >>> with an average of 4. words per seconds.

       3、节奏

       语言是一种非常悦耳的信号，每个人都有自己独特的说话方式和语速。因此，可以提取的另一个特征是说话的节奏，即在音频信号中可以检测到的节拍数。

       # Computes the tempo of a audio recording

       tempo = librosa.beat.tempo(y, sr, start_bpm=)[0]

       print(f"The audio signal has a speed of { tempo:.2f} bpm.")

       >>> The audio signal has a speed of . bpm.

       4、基频

       基频是周期声音出现时的最低频率。在音乐中也被称为音高。在之前看到的谱图图中，基频(也称为f0)是图像中最低的亮水平条带。而在这个基本音之上的带状图案的重复称为谐波。

       为了更好地说明确切意思，下面提取基频，并在谱图中画出它们。

       # Extract fundamental frequency using a probabilistic approach

       f0, _, _ = librosa.pyin(y, sr=sr, fmin=, fmax=, frame_length=)

       # Establish timepoint of f0 signal

       timepoints = np.linspace(0, duration, num=len(f0), endpoint=False)

       # Plot fundamental frequency in spectrogram plot

       plt.figure(figsize=(8, 3))

       x_stft = np.abs(librosa.stft(y))

       x_stft = librosa.amplitude_to_db(x_stft, ref=np.max)

       librosa.display.specshow(x_stft, sr=sr, x_axis="time", y_axis="log")

       plt.plot(timepoints, f0, color="cyan", linewidth=4)

       plt.show();

       在 Hz 附近看到的绿线是基本频率。 但是如何将其用于特征工程呢？ 可以做的是计算这个 f0 的具体特征。

       # Computes mean, median, 5%- and %-percentile value of fundamental frequency

       f0_values = [

       np.nanmean(f0),

       np.nanmedian(f0),

       np.nanstd(f0),

       np.nanpercentile(f0, 5),

       np.nanpercentile(f0, ),

       ]

       print("""This audio signal has a mean of { :.2f}, a median of { :.2f}, a

       std of { :.2f}, a 5-percentile at { :.2f} and a -percentile at { :.2f}.""".format(*f0_values))

       >>> This audio signal has a mean of ., a median of ., a

       >>> std of 4., a 5-percentile at . and a -percentile at ..

       除以上说的技术意外，还有更多可以探索的音频特征提取技术，这里就不详细说明了。

       音频数据集的探索性数据分析 (EDA)

       现在我们知道了音频数据是什么样子以及如何处理它，让我们对它进行适当的 EDA。 首先下载一个数据集Kaggle 的 Common Voice 。 这个 GB 的大数据集只是来自 Mozilla 的 + GB 大数据集的一个小的快照。 对于本文这里的示例，将只使用这个数据集的大约 9' 个音频文件的子样本。

       看看这个数据集和一些已经提取的特征。

       1、特征分布调查

       目标类别年龄和性别的类别分布。

       目标类别分布是不平衡的

       下一步，让我们仔细看看提取的特征的值分布。

       除了 words_per_second，这些特征分布中的大多数都是右偏的，因此可以从对数转换中获益。

       import numpy as np

       # Applies log1p on features that are not age, gender, filename or words_per_second

       df = df.apply(

       lambda x: np.log1p(x)

       if x.name not in ["age", "gender", "filename", "words_per_second"]

       else x)

       # Let's look at the distribution once more

       df.drop(columns=["age", "gender", "filename"]).hist(

       bins=, figsize=(, ))

       plt.show();

       好多了，但有趣的是 f0 特征似乎都具有双峰分布。 让我们绘制与以前相同的内容，但这次按性别分开。

       正如怀疑的那样，这里似乎存在性别效应！ 但也可以看到，一些 f0 分数（这里特别是男性）比应有的低和高得多。 由于特征提取不良，这些可能是异常值。 仔细看看下图的所有数据点。

       # Plot sample points for each feature individually

       df.plot(lw=0, marker=".", subplots=True, layout=(-1, 3),

       figsize=(, 7.5), markersize=2)

       plt.tight_layout()

       plt.show();

       鉴于特征的数量很少，而且有相当漂亮的带有明显尾部的分布，可以遍历它们中的每一个，并逐个特征地确定异常值截止阈值。

       2、特征的相关性

       下一步，看看所有特征之间的相关性。 但在这样做之前需要对非数字目标特征进行编码。 可以使用 scikit-learn 的 OrdinalEncoder 来执行此操作，但这可能会破坏年龄特征中的正确顺序。 因此在这里手动进行映射。

       # Map age to appropriate numerical value

       df.loc[:, "age"] = df["age"].map({

       "teens": 0,

       "twenties": 1,

       "thirties": 2,

       "fourties": 3,

       "fifties": 4,

       "sixties": 5})

       # Map gender to corresponding numerical value

       df.loc[:, "gender"] = df["gender"].map({ "male": 0, "female": 1})

       现在可以使用 pandas 的 .corr() 函数和 seaborn 的 heatmap() 来更深入地了解特征相关性。

       import seaborn as sns

       plt.figure(figsize=(8, 8))

       df_corr = df.corr() *

       sns.heatmap(df_corr, square=True, annot=True, fmt=".0f",

       mask=np.eye(len(df_corr)), center=0)

       plt.show();

       非常有趣！提取的 f0 特征似乎与性别目标有相当强的关系，而年龄似乎与任何其他的特征都没有太大的相关性。

       3、频谱图特征

       目前还没有查看实际录音。 正如之前看到的，有很多选择（即波形或 STFT、mel 或 mfccs 频谱图）。

       音频样本的长度都不同，这意味着频谱图也会有不同的长度。 因此为了标准化所有录音，首先要将它们剪切到正好 3 秒的长度：太短的样本会被填充，而太长的样本会被剪掉。

       一旦计算了所有这些频谱图，我们就可以继续对它们执行一些 EDA！ 而且因为看到“性别”似乎与录音有特殊的关系，所以分别可视化两种性别的平均梅尔谱图，以及它们的差异。

       男性说话者的平均声音低于女性。 这可以通过差异图中的较低频率（在红色水平区域中看到）的更多强度来看出。

       模型选择

       现在已经可以进行建模了。我们有多种选择。关于模型，我们可以……

       · 训练我们经典（即浅层）机器学习模型，例如 LogisticRegression 或 SVC。

       · 训练深度学习模型，即深度神经网络。

       · 使用 TensorflowHub 的预训练神经网络进行特征提取，然后在这些高级特征上训练浅层或深层模型

       而我们训练的数据是

       · CSV 文件中的数据，将其与频谱图中的“mel 强度”特征相结合，并将数据视为表格数据集

       · 单独的梅尔谱图并将它们视为图像数据集

       · 使用TensorflowHub现有模型提取的高级特征，将它们与其他表格数据结合起来，并将其视为表格数据集

       当然，有许多不同的方法和其他方法可以为建模部分创建数据集。因为我们没有使用全量的数据，所以在本文我们使用最简单的机器学习模型。

       经典（即浅层）机器学习模型

       这里使用EDA获取数据，与一个简单的 LogisticRegression 模型结合起来，看看我们能在多大程度上预测说话者的年龄。除此以外还使用 GridSearchCV 来探索不同的超参数组合，以及执行交叉验证。

       from sklearn.linear_model import LogisticRegression

       from sklearn.preprocessing import RobustScaler, PowerTransformer, QuantileTransformer

       from sklearn.decomposition import PCA

       from sklearn.pipeline import Pipeline

       from sklearn.model_selection import GridSearchCV

       # Create pipeline

       pipe = Pipeline(

       [

       ("scaler", RobustScaler()),

       ("pca", PCA()),

       ("logreg", LogisticRegression(class_weight="balanced")),

       ]

       )

       # Create grid

       grid = {

       "scaler": [RobustScaler(), PowerTransformer(), QuantileTransformer()],

       "pca": [None, PCA(0.)],

       "logreg__C": np.logspace(-3, 2, num=),

       }

       # Create GridSearchCV

       grid_cv = GridSearchCV(pipe, grid, cv=4, return_train_score=True, verbose=1)

       # Train GridSearchCV

       model = grid_cv.fit(x_tr, y_tr)

       # Collect results in a DataFrame

       cv_results = pd.DataFrame(grid_cv.cv_results_)

       # Select the columns we are interested in

       col_of_interest = [

       "param_scaler",

       "param_pca",

       "param_logreg__C",

       "mean_test_score",

       "mean_train_score",

       "std_test_score",

       "std_train_score",

       ]

       cv_results = cv_results[col_of_interest]

       # Show the dataframe sorted according to our performance metric

       cv_results.sort_values("mean_test_score", ascending=False)

       作为上述 DataFrame 输出的补充，还可以将性能得分绘制为探索的超参数的函数。 但是因为使用了有多个缩放器和 PCA ，所以需要为每个单独的超参数组合创建一个单独的图。

       在图中，可以看到总体而言模型的表现同样出色。 当降低 C 的值时，有些会出现更快的“下降”，而另一些则显示训练和测试（这里实际上是验证）分数之间的差距更大，尤其是当我们不使用 PCA 时。

       下面使用 best_estimator_ 模型，看看它在保留的测试集上的表现如何。

       # Compute score of the best model on the withheld test set

       best_clf = model.best_estimator_

       best_clf.score(x_te, y_te)

       >>> 0.

       这已经是一个很好的成绩了。 但是为了更好地理解分类模型的表现如何，可以打印相应的混淆矩阵。

       虽然该模型能够检测到比其他模型更多的 岁样本（左混淆矩阵），但总体而言，它实际上在对 岁和 岁的条目进行分类方面效果更好（例如，准确率分别为 % 和 %）。

       总结

       在这篇文章中，首先看到了音频数据是什么样的，然后可以将其转换成哪些不同的形式，如何对其进行清理和探索，最后如何将其用于训练一些机器学习模型。如果您有任何问题，请随时发表评论。

       最后本文的源代码在这里下载：

       /post/5cfeda9d3dc

       作者：Michael Notter

语音怎么造句

       1、 我的朋友，你的语音飘荡在我的心里，像那海水的低吟之声，缭绕在静听的松林之间。泰戈尔

       2、 有些学生倾向以语音学习语文，因此他们能够很好地掌握以音节为主的语文如英文和德文，而面对华文时却如临大敌。

       3、 说获奖："你们华语音乐传媒大奖真能开得起玩笑，屡次把奖颁给我这个怪客，说明很玩得起！"。

       4、 习语音节优美，音律协调，或含蓄幽默，或严肃典雅，言简意赅，形象生动，妙趣横生，给人一种美的享受。

       5、 阿伯到柜员机修改银行卡密码，塞进卡后听到语音指示：请输入密码！阿伯看了四周没有人，赶忙掩着嘴小声说：快，、啦！

       6、 宽敞的教室，整洁的校园，音乐室、美术室、电脑房、语音室、健身房、劳作室、物理化学实验室、生物标本室、图书馆、运动场，一应俱全，规范化的幼儿园、小学、中学，家长们谁个不高兴！

       7、 作家的这种赋予主要表现在：回到语言的原意中去，在语音上开掘情感要素，在词汇上推陈出新，在语法上不落窠臼等各个方面。

       8、 它们不能变成语音，它们无法变成语言，一旦变成语言就不是它们了。它们是一片朦胧的温馨与寂寥，是一片成熟的希望与绝望。

       9、 他的语音里含着恳求的意味，又温柔，又亲切。

       、 普通话语音教学针对"中学教师"这一特殊教学对象，存在"因材施教"的实际需求。

       、 布兴语的次要音节构词上是一个词头,语音上是一个弱化音节.

       、 语音识别具有广阔的应用前景，已经在听写机、电话查询系统、家电控制等诸多领域获得到了充分的应用。

       、 直到昨天，才有你摘机的语音邮件声音，和我离开的消息迫切要求答复。Karanbir报告还呼吁，并保留邮件没有收到您的回覆。

       、 说话人识别，也称为声纹识别，是一种利用测试语音对说话人进行身份识别的认证技术。

       、 一周两次。这边请。看，这是我们的语音室。我们经常在这儿上英语课。

       、 谷歌地图导航还支持语音控制，用户只需说出目的地名，导航就能自动启动。

       、 语音识别系统利用神经网络完成的源代码,已经过测试.

       、 从齿音的角度探讨中古到明清语音系统所发生的开合变化，可以从一个侧面来揭示这一发展时期语音演变的情况。

       、 内有语音电子钟；PWM程序等五个c语言编写的源代码；为单片机原程序，也可用记事本等打开。

       、 语音模块及跳线实现了交叉连接系统中的高密度连接.

       、 另一方面，从集群系统服务器来的语音包在语音网关中经过相反的过程到达集群系统。

       、 用户将能够对话筒用一种语言输入语音，然后话筒能用另一种语言的译音大声复读出来。

       、 未经允许，任何人不准进入语音室。

       、 铱星卫星提供了覆盖全球的卫星语音和数据通信解决方案。

       、 大声朗读会让你感觉怪怪的，但是当你练习一段时间后，体验到了诗的抑扬顿挫的节奏、韵脚和语音，那种感受真是非同一般。

       、 我的手机春天吹开你的心扉，夏天传给你凉爽，秋天带给你收获，冬天燃烧你的激情；困难时常给你送去顺利，想我的时候发给你短信，思念我时和你语音。

       、 但话说回来，我就是喜欢两袖清风的自由自在感觉，以及语音邮箱提醒我有什么忘做。

       、 沿海无数的天价楼盘沐浴在上海昏**的雨水里，有寂寥的贵妇人在第十二次拨打老公手机听到的电话依然依然是被转语音信箱之后，茫然地抱着蚕丝的抱枕，靠在床边看窗外的江面。翻腾的**泡沫像是无穷无尽的欲望的漩涡。

       、 在皓如星海的人潮里，我们能相识，就是我最大的幸福。你那娓娓动听的语音，真真切切的关心，象涓涓细流，永远润湿着我的心田，将陪伴着我走过人生的酸甜苦辣。

       、 三江侗语汉语借词是汉语语音史研究的重要材料。

       、 由于语音本身包含着音质、音高、音长、音强四要素，所以无论是强烈还是细赋的感情，均可运用不同的语音手段表达出来。

       、 如果你是善于人际沟通，并有一个愉快的和专业的电话语音，这可以帮你还。

       、 普通话语音共有二十一个声母,声母是音节开头的辅音.

       、 结果A组术后悬雍垂均不同程度向上后偏移，B组术后悬雍垂均偏向口腔侧且下垂，A组术后语音质量、鼻漏气量显著优于B组。

       、 考场设在各考点有标准语音设备的教室。

       、 通俗歌曲歌词的修辞艺术表现在语音、词语、句式三个方面。

       、 位学的：来自于美国语言学家派克对与语音学和音位学的区分的一个术语，与非位的相对。

       、 我可以在他的语音信箱里留话吗?

       、 学生跟读磁带,核对自己的语音、语调是否正确.

       、 在年索契奥运会前，索契公共汽车站将装备几种语言的语音翻译机播报站名。

       、 智能发报系统的核心部分是语音识别技术.

       、 方法对例腭成形术后且腭咽闭合良好的患者进行语音训练。包括训练前后语音清晰度测试与评定。

       、 就景宁畲话的语音而言，景宁畲话与客家话存在着诸多不同。

       、 从语音方面考察吴城话与南昌话的主要差别是有学术价值的。

       、 本发明涉及家电控制系统领域，特别是一种无线智能家电语音控制系统。

       、 基础语音为孩子们提供了一把钥匙：他们学习单个字母的发音，然后学习这些字母组合在一起时如何发音。

       、 同时，图书馆还收藏了大量的杂志，语音带，培训资料和视频资料可供销售和租贷。

       、 目的比较不同语音输入法的异同，为进一步认识汉语病理性语言的音声特征提供参考。

       、 它以北京语音为标准音，以北方方言为基础方言，以典范的现代白话文著作为语法规范。

       、 上海外语音像出版社始终坚持正确的出版方向，在销售码洋、销售利润等经济指标上均走在全国同行业的前列。