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

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       2.阴阳

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       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、烟雨代挂网源码播送、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、php b s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、java b s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、智联汽车 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。