1.普通话练习资料
2.汉字编码输入系统模型（二）
3.模型的普通拼音是mu还是mo
4.interspeech论文什么水平

普通话练习资料

       按声调组合顺序练，注意气息与声带的话模协调控制。

       阴阴

       工兵、型源下载拥军、码普模型东风、通话参加、源码敢死队资金源码西安、普通秋收、话模拉丁、型源下载非洲播音、码普模型交通、通话磋商、源码周刊、普通参军

       2.阴阳

       胸怀、话模加强、型源下载资源、坚决、高潮、新华、新闻、欢迎、鲜明、工人、飘扬、编排、宣传

       3.阴上

       黑板、刚果、批准、发展、班长、听讲、艰苦、生产、施展、灯塔、充满、争取、加紧

       4、阴去

       方向、飞快、庄重、单位、通信、根据、指间mud源码播送、音乐、拥政、夸耀，规范、经济、深入

       5.阳阴

       农村、平均、国家、国歌、联欢、革新、南方、节约、滑冰、容光、澄清、群居、承担

       6.阳阳

       随同、儿童、团结、国旗、直达、答题、随时、联合、离别、停留、人民、滑翔、模型

       7.阳上

       华北、黄海、防守、平等、遥远、狭小、泉水、勤恳、寻找、难免、截止、民主、和好

       8.阳去

       财政、SRGAN理解源码林业、盘踞、革命、豪迈、同志、群众、情愿、常用、局势、存放、辽阔、雄厚

       9.上阴

       广西、展开、北京、广播、指标、统一、许多、领空、整装、产生、每天、纺织、转播

       .上阳

       反常、表决、指南、解决、敏捷、统筹、普及、紧急、解围、小学、朗读、谴责、抢夺

       .上上

       领土、领海、遣反、北海、表演、领导、鼓掌、感想、顿开教育源码场所、展览、广场、厂长

       .上去

       挑战、舞剧、曲剧、假设、左右、诡辩、本位、紧迫、垮掉、访问、选派、想象、主要

       .去阴

       认真、办公、贵宾、内因、列车、下乡、象征、外观、地方、救灾、自发、外宾、矿工

       .去阳

       电台、到达、会谈、自然、化学、挫折、报名、上游、调查、地名、慰劳、措辞、特别

       .去上

       跳伞、问好、运转、血管、triton海洋源码耐久、二百、购买、末尾、恰巧、并且、剧本、下雨、下雪

       .去去

       破例、岁月、射箭、日月、画象、自传、愤怒、庆贺、宴会、创办、浪费、布告、大厦

汉字编码输入系统模型（二）

       汉字编码输入系统模型（二）

       汉字编码输入系统中的编码器由输入人员承担，负责将来自信源的消息以特定字符编码。编码类型依据消息中汉字数量的不同分为单字型、字词型和整句型三种。编码对象构成的字符集称为源字母表，而编码使用的字符集则称为码字母表。消息经过编码后形成码字母序列即码字，该码字将作为信道输入。如果码字母与键盘字符一致，则直接输入；若不一致，则需通过映射转换为键盘字符。考虑到信源与信道特性，编码方式称为信源信道联合编码。

       非汉字符号的输入通常不采用编码方法，另作专题讨论。对汉字的编码则结合输入系统需求，从理论与实践两方面展开。理论上，编码探讨极端情况，尽管在实践中难以实现，但对实际编码具有指导意义。汉字编码通常使用至个码字母，极端情况下，极限熵为4.5比特，以词为单位的零阶熵折合为7.比特，以单字为单位则为9.比特。在码字母数量为或时，最短平均码长分别为表3.2所示值。随着码字母数量减少，最短平均码长增加，编码对象规模减小同样导致最短平均码长增加。极限编码在等长编码与不等长编码下结果相同，达到编码效率的理论极限；但对于受限的编码对象，不等长编码效率显著高于等长编码。

       极限编码的构造方法已详细介绍。当前已有可用字频表与词频表，因此汉字信源编码与词编码均可采用N元Huffman编码构造，考虑到键位相关击键时间，需调整编码字符在键盘上的分布以充分利用信道容量。

       实际编码中，编码工作由人完成，为了便于记忆，实际汉字编码分两步进行：一是从汉字抽取特征信息元（字元），二是将字元映射到键盘字符。词组编码通常基于单字编码衍生而来。

       在汉字编码实践中，字元选取与提取至关重要。选取何种字元？如何提取？这些问题决定编码输入法的成败。选取字音与字形作为字元最为常见。

       选取字音时，考虑到全国范围内的七大方言，汉字编码以普通话为基础。《汉语拼音方案》是法定拼写方案，台湾地区仍使用注音符号。在GB与GB字符集中，每个音节平均对应至个汉字，一音多字现象严重。汉字数量众多，GB中个汉字，GB中个汉字，且无调音节分布不均，部分音节对应汉字数量庞大，而少数音节仅对应一个汉字。此外，约%的汉字对应多种音节，汉字与音节关系复杂，大部分汉字读音需单独学习，罕见字更是如此，识字量多限于多字。

       选取字形时，考虑到汉字书写形式随时间演变，从甲骨文、金文、篆书、隶书、楷书、行书、草书等阶段发展而来。汉字印刷体包括楷体、宋体、仿宋体与黑体四种。同一汉字在不同书写形式与字体下可能存在显著差异。GF与GF中，以楷书的宋体与楷体为准确定部件与笔画。

       汉字结构由部件构成，分为独体、左右、上下与包围等基本结构，能够相互嵌套形成更复杂结构。与部件紧密相关的概念包括部首与偏旁，部首是汉字分类与检索的基础，偏旁特指左右型结构的部首。提取字元时，需考虑字音、字形、字型结构、部首、笔画数与角形、字根等多个因素，以平衡易学性与快速性。

       在汉字编码中，键盘使用通常分为通用键盘与数字键盘两类。音码字元映射主要采用全拼与双拼，全拼遵循《汉语拼音方案》，易于学习但输入效率受限。双拼通过压缩音节拼式优化输入效率，主要方案包括自然码双拼、智能ABC双拼等。形码字元映射涉及形托、音托与位托，形托利用部件或笔画形状与键盘字母相似性，音托通过部件读音与键盘字母拼音首字母映射，位托通过笔画在键盘上的位置布局。形码输入法分为表形码、大众音形码与五笔字型，五笔字型的字根布局复杂，不易掌握，而二笔输入法则易于学习。

       在实际输入中，重码难以避免，但可通过规则约束、扩大上下文范围、动态调整重码顺序与采用强制性简码等方法减少人机交互，提高输入效率。语句型输入法通过扩展上下文范围降低重码数量，拼音类字词型输入法则采用词组输入避免单字重码。简码设计旨在减少常用字词的输入键数，强制性简码进一步规定不使用完全编码，以减少重码和缩短常用字词码长。一级简码字数量较少，使用频率高；二级简码字数量更多，使用频率同样高；三级简码数量庞大，使用频率较低。

       一个完整的输入法不仅需支持汉字输入，还需能输入非汉字符号。早期输入法仅解决了汉字编码输入问题，对于标点符号如中文句号“。”等非汉字符号需使用区位码输入。现代输入法对常用非汉字符号输入非常重视。通用键盘按键有限，全角与半角状态便于选择不同形式的同一字符，中文标点状态除中文标点和个别常用符号外，其他ASCII字符使用半角形式。输入中、英文混合文本时，需频繁切换中、英文状态与英文大小写状态，Windows提供Ctrl+空格复合键切换，新型输入法采用Shift或Ctrl进行单键切换。对于不常用非汉字符号，输入法通常采用分类软键盘或编码方式输入，带调汉语拼音字母的输入问题尚未得到完美解决。

模型的拼音是mu还是mo

       模型的拼音是mu。具体为模的多音字读音之一。

       模型是一个实体或概念的一种表现形式或模拟。这个词在日常生活中广泛使用，特别是在工程、建筑、设计等领域。关于模型的读音，一般来说，在普通话中，模型的正确拼音应该是mu，而不是mo。发音时，注意声母为m，韵母为u，并且音调保持平稳，不升不降。这样正确的发音有助于准确理解和使用模型这个词。在进行相关交流或学习时，掌握正确的读音是非常重要的。在不确定的情况下，可以查阅字典或词典以明确模型的正确读音。通过学习和实践，可以不断提高普通话的发音准确性和语言表达能力。以上即为对模型拼音的解释。

interspeech论文什么水平

       INTERSPEECH是由国际语音通讯协会 （International Speech Communication Association, ISCA）创办的语音信号处理领域顶级旗舰国际会议。历届INTERSPEECH会议都备受全球各地语音语言领域人士的广泛关注。

       今年的INTERSPEECH 于8月号～9月3号在捷克布尔诺举行。本次的会议采用线上视频会议和线下会议同步进行的方式。

       继去年篇论文入选INTERSPEECH 之后，本次INTERSPEECH 阿里巴巴达摩院语音实验室再度有9篇论文被接收。本次被接收的论文研究方向包括语音识别，语音合成，后处理技术，前端信号处理技术等研究方向。下文我们将对这些论文进行解读。

       极低尺寸的设备端语音识别系统：

       Extremely Low Footprint End-to-End ASR System for Smart Device。

       近年来，端到端语音识别变得流行起来，因为它可以将声学、发音和语言模型集成到单个神经网络中，并且优于传统模型。在端到端方法中，基于注意力的模型，例如，Transformer 已经成为主流方法。端到端模型打开了在智能设备上部署语音识别系统的大门，但它仍然受到模型参数量大的困扰。本文为智能设备提出了一种占用空间极低的端上语音识别系统，以实现在不牺牲识别精度的情况下满足资源受限的目标。我们设计了跨层权重共享结构来提高参数效率，进一步利用包括稀疏化和量化在内的模型压缩方法，以减少内存存储并提高智能设备的解码效率。

       EMOVIE: 中文普通话开源情感语音数据库：

       EMOVIE: A Mandarin Emotion Speech Dataset with a Simple Emotional Text-to-Speech Model。

       近几年来，神经网络语音合成技术愈发受到人们的关注，也取得了很好的成果。但是，由于缺少高质量情感数据以及先进的语音合成情感模型，如何合成更具表现力的音频成为了研究人员的一个新的挑战。在这篇文章中，我们开源了一份中文普通话情感语音数据库——EMOVIE。这个数据库的音频来自于7部中文普通话**，考虑到需要尽量低的背景噪声，**类型主要是故事片和喜剧片。基于字幕中的文本和时间戳信息，我们进行切音、转录和筛选，最终获得了句音频，共约4.h。在数据标注的时候，我们采用 -1、-0.5、0、0.5、1五个情感极性（emotion polarity）对每个音频进行人工标注。