语言学是一门以人类语言为研究对象的学科，它对于人类社会有着重要的意义。以下是语言学研究的重要性：
语言学在法律上有用处。语音学的发展可以帮助我们收集犯罪的声音证据，判断声纹，从而确定犯罪嫌疑人。例如，世界上最有名的社会语言学家William Labov曾在法庭上用语言学的方法证明了一个非裔美国人是无辜。
语言学研究人类语言的规律和本质，有助于我们更深入地了解人类思维和行为。语言是人类特有的交流工具，是人类思维和文化的载体。通过研究语言，我们可以了解人类的思维方式、文化传承、社会关系等等。例如，语言学家可以研究不同语言中的语法规则、词汇差异、语音特征等，从而了解不同语言背后的文化差异和社会背景。
语言学可以帮助我们更好地学习和教授语言。通过研究人类语言的习得和认知过程，语言学家可以帮助我们更好地理解和教授语言。例如，语言学家通过研究儿童语言习得过程，可以了解到儿童如何从无到有地学会语言，从而指导我们更好地教授语言。
语言学在语音学等方面有着广泛的应用。语音学是语言学的一个分支，它研究语音的产生、传播和感知等问题。语音学在语音识别、语音合成、语音压缩等方面有着广泛的应用。例如，语音识别技术可以帮助人们更方便地输入文字、控制设备等。
李开复与中国大学生的近距离接触始于1990年，那时他受联合国邀请来华演讲两周。他到了很多高校，每次演讲结束时，满屋子的学生都不愿离去。他们不停地抛出问题，想知道怎样才能成为一个被微软这样世界顶级公司认可的人才。“一定要帮帮他们。”李开复说，自己被大学生渴望成才的热情感动了。之后，只要学生们给他写信，或者邀请他做演讲，他能做的，都会不遗余力。李开复还为中国学生创办了开复学生网[1]，已经改为我学网。现在活跃在网站社区各版和学生交流的不仅有开复、社区最有价值专家，还有很多热心的各界专家学者。在网站论坛里，开复长期坚持在网上和学生交流、回答学生的问题，正如他所说的：”我希望能以这个网站为平台，为中国的学生们提供多方面的帮助成长的资源，包括相关的教育文章和网站学习资源、各地高校学生们的经验介绍和心得交流，从而帮助中国学生的成长。我也希望通过这个网站，和中国的学生们建立友谊，和大家一起交流成长的经历和心得、探讨人生规划和发展。当你遇到挫折时，能以度量、勇气和智慧帮助你渡过难关。”一个成功的人如何定义成功？一个成功的人如何从成功中获得启发？这个命题无疑会让许多人充满了悬念与期待。2008年11月30日下午，北京青年报大厦的20层大会议室迎来了北青教育大讲堂活动开办以来最爆满的盛况，谷歌全球副总裁、大中华区总裁李开复的到来，让许多人对于成功的定义有了崭新的认识。对于成功，不仅仅是对名利的追逐，不应该完全用世俗的价值观去衡量成功与否，而是实现自己的价值，关爱自己身边的人，给这个世界带来更多的影响力，用自己的力量去感染周围的磁场。当你某一天逝去的时候，你的墓志铭上应该撰写的是对你最公平的评价。成功的定义应该是多元化的。在这个下午，谷歌大中华区总裁李开复用平实而不失幽默的语言，讲述了自己成长中的很多故事。和许多人的成长经历相似，他的成长中也有儿时的淘气顽皮，学生时代的疑问与困惑，有获得成功时的泪水与喜悦，也有经历困难与挫折时的蹉跎与彷徨。甚至有经历人生最低潮时期的痛苦与煎熬。但是与众不同的是，李开复在成功中收获了经验，在失败中得到了成长。他把富有传奇的人生经历浓缩成为十句具有启发性的箴言，在如同与你交谈般的娓娓道来中，将这种宝贵的人生经验像冬日暖阳一样，洒满了整个房间。●成功箴言之一： 自信不失谦虚 谦虚不失自信 李开复1961年出生于台湾，母亲在43岁高龄时生下他前，被医生数次劝阻。因为医生透露，如此高龄的产妇很可能生下白痴。但是母亲不顾一切劝阻生下了这个幺儿。这个幺儿在母亲的极度宠爱下自由自在地成长着，喜欢做很多恶作剧。把家里所有的钟表调慢一小时以便晚上床睡觉。把邻居池塘里的水放干以证实邻居池塘里并没有100条鱼。这一切母亲都只是报以宽容的一笑。但是母亲不允许孩子傲慢和目中无人。 当5岁的李开复得意洋洋地对邻居阿姨表示“上小学以后就没有见过99分”后。母亲不允许这样的狂放存在于孩子身上，有史以来第一次打了开复。母亲告诉他，“不只要好好学习，还要改掉骄傲的毛病。自夸是要不得的。谦虚是中国人的美德。”母亲总是不失时机地把做人的道理告诉开复。这一次强烈的记忆，使得开复懂得如何在谦虚和自信中保持平衡，而不会在自卑或自负中跌倒。●成功箴言之二： 天赋就是兴趣 兴趣就是天赋 李开复11岁留学美国之后，一直在美国成长。1972年，他进入了美国哥伦比亚大学学习“政治科学”专业。然而两年的学习让他知道自己的兴趣并非在政治方面。学习的枯燥经常让他在课堂上昏昏欲睡，学习成绩也不尽如人意。但是，他发现他在选修的计算机课上，有着惊人的天赋。往往是别人还在苦思冥想如何写出程序时，他早就把程序写完而无所事事。后来，他发现他像发疯一样爱上了这门学科。因此，在大学二年级时，他自己做出了一个惊人的决定，“转系！”这意味着他将从一个全美排名第3的专业转到一个毫无名气可言的专业。但是，他听从了内心的选择，还是选择了计算机专业。而这个决定，改写了他一生的轨迹。●成功箴言之三： 思考比传道重要 观点比解惑重要 李开复以哥伦比亚大学计算机专业第一名的成绩毕业以后，顺利进入匹兹堡的卡内基·梅隆大学就读计算机专业的博士。在读博士之前，他的系主任Haberman就告诉他，读博士的目的，就是要做出世界上一流的博士论文。至少在本领域是世界顶尖的。这句话让李开复十分震撼。然而，下面一句话，让他受益更深，Haberman说，“做出一流的博士论文，也不是读博士的最终目的。而是你在读博士的过程中，获得一种思考的方法，而这种方法将使你在任何一个领域，都获得顶尖的成功！”而李开复的努力证实了这种说法。李开复关于统计学方法做出的语音识别博士论文至今还是语音识别产品的理论基础。而李开复也在博士生涯中，学会了解决问题，拥有了战胜困难的勇气。●成功箴言之四： 我不同意你 但我支持你 李开复在读博士期间选择的研究方向是“语音识别”。师从博士生导致罗迪。罗迪教授鼓励李开复用专家统计的方法来研究语音识别，而李开复在这个领域经过了一番研究后，发现语音识别用这个方法可以获得特定语者95%的语音识别率。李开复把整个研究过程写了一篇论文。一经发表，得到了很正面的回馈。但是他最终发现，专家系统是有严重局限性的，无法延伸到做不特定语者的语音识别。他认为有数据的支持的统计模式是唯一的希望。当他把想法告诉导师，罗迪告诉他，“我不同意你，但是我支持你！”这样的说法让李开复备受感动，成就了李开复博士论文的成功。他的论文当年被评为《商业周刊》最杰出创新。●成功箴言之五： 挫折不是惩罚 而是学习的机会 李开复在博士生生涯里，成绩依然优秀。他用统计学做出的语音识别率大大地提高了，而博士论文发表在国际期刊上，让全美的科技界震惊。这样一个明星学生可以说在卡内基·梅隆里没有什么忧愁可言。然而，一次暑期课程让他经历了不小的挫折。1983年暑假，李开复得到了暑期工的工作。其任务就是教宾夕法尼亚州60个最聪明的高中生计算机课程。李开复自己对那段时光非常享受，每天忙碌地备课，还想出各种教学方法。但是，他领取薪水的那一瞬间看到学生的评语，才知道学生认为，“李老师的教学就像催眠曲！”这样的评价无疑使得李开复备受打击。 然而，李开复并没有气馁。他把失败当成了学习的机会，因此获得了成功。他在此后的生涯里，尤其是回到中国以后，做了上千场的演讲。这无疑得益于学生时代的练习。●成功箴言之六： 创新不重要 有用的创新才重要 在苹果和SGI李开复度过了八年科学家到产品副总裁的路程。在这段路程上，他有许多成功，例如苹果的QuickTime，但是在SGI他碰到了巨大的挫折。他的团队发明的三维浏览器，在市场上失败，整个团队和产品被公司廉价卖掉。这时，他又发挥了“从挫折中学习”的反省。他理解了，仅仅有科学家的“新”、“酷”的创新是不够的。创新必须是针对用户的，必须是有用的。做产品的管理，必须把用户放在第一位。李开复1998年夏天回到中国，在中国开创微软中国研究院。这时，他把这个教训带入中国团队。●成功箴言之七： 完美的工作 成长兴趣 影响力 2000年，李开复被调回微软总部成为微软全球副总裁。几年工作后，他深深地体会了一个完美工作的标准，那就是自己有浓厚的兴趣，能有成长的空间，并具备一定的影响力。他怀念着在中国研究院的兴趣，还有在刚调回美国的学习，但是他期望着有更大的影响力。当他发现谷歌将开始在中国创建时，他主动找到了谷歌CEO施密特，并表示愿意加入谷歌。而施密特十分高兴，在一个月之后就给了李开复OFFER。李开复说，当你遇到喜欢的工作机会，不需要任何的迟疑，而需要积极主动来争取。因为这样的机会往往炙手可热，一秒钟的犹豫你就可能与之失之交臂。●成功箴言之八： 用勇气改变可以改变的事情 2005年，是李开复的转折年。他没有想到，一次普通换工作的经历引发了一次地震。微软的诉讼使他陷入了人生最低的低谷。对他的虚假负面报道铺天盖地而来。但是，他想到了他一生的座右铭：用勇气改变可以改变的事情，用胸怀接受不能改变的事情，用智慧分辨两者的不同。 于是，他全力以赴地投入了这场战斗，不再理会那些不能改变的谣言。将从微软提取的30万份邮件资料中找寻有利的证据以证明自己的清白。经过两个月的努力，法庭同意李开复到谷歌工作。最后，当李开复回到媒体面前开始工作时，他发现，没有一个记者还提问与诉讼有关的问题，因为作为官司的胜利者，媒体不再相信那些谣言。●成功箴言之九： 做最好的领导 让员工做有兴趣的事 谷歌公司聚集着世界上最天才的工程师们。如何管理这些“天才”，是摆在李开复面前的另一个课题。李开复非常推崇“放权”式的管理，他深知在以创意为主要生产力的公司里，不能严格地恪守那些死板的规定。他可以让员工自己提出研究的方向。大家讨论决定。也可以让员工用20%的时间做自己喜欢的项目。他甚至可以让员工对公司提出建议。如果合理就采纳。谷歌里自由的环境非常有名。作为管理者，他主要是在公司战略、每年的目标、合作伙伴、总部沟通上努力，其他的时间，他更是一个企业文化的维护者、公司的发言人、员工的教练。●成功箴言之十： 价值不是你拥有多少 而是你留下多少 什么是成功？是否拥有了名利就算成功。对此，李开复回答，你的价值不是你拥有多少，而是你留下多少。当他的一个同事赚够了钱而发现失去人生目标时，才意识到，人生的价值在于贡献，和对他人的影响。 李开复曾经有过一个独特的梦想，就是在中国创建一所一流的，有世界影响力的私立大学。他甚至身体力行地为此多方奔走。但是最终因为种种原因没有成功。但是他并没有气馁，而是用另外的方式实践梦想。他说：“我不能改变教育，但是我可以帮助学生。”他给中国的大学生写信，写书，办了“我学网”，每年面对十万学生做演讲。在帮助学生的过程中，李开复看到中国大学生的成长。他说，他曾经想过自己的墓志铭应该有科学家或者企业家的注脚。但是，他说他现在已经没有这种想法，如果他的墓志铭上有热心教育者的字样，他会感觉到内心的温暖。
从7万年前开始，人类就开始以前所未有的方式进行思考和表达，进而发展出一套人类特有的语音系统。或许也正是因为人类掌握了语言的能力，才能在物种间的竞争中脱颖而出。
使用语言，真的是人类最自然最快捷的交流方式。当下我们进入了“人工智能”时代，万物互联、万物智能、人机交互变得越来越频繁。所以，教会机器从“听到”到“听懂”就变得格外重要，而这项技术便是“语音识别”技术。
对于人类而言，语音识别像是一种本能，我们甚至不需要教，就会通过自主地倾听周围的声音，从而习得辨别不同人的声音，不同生物的动静。然而，对于机器而言，就并非易事了。
首先机器要将语言输入之后进行计算，然后识别再到理解，接着转化成文本或者命令，可以说，这是一个艰巨复杂的过程。为了让机器能够更好地配合人类，让机器学会听懂人类的语言似乎是唯一选择。
只有给机器打造出这样一套听觉系统，让机器和人类一样，自然的将语言转化成执行的命令，人工智能才能起到真正的作用。
2012年在天津举行的“21世纪计算大会”上就首次通过机器完成了同声传译，让机器听懂人类的语言可以发展出更多的可能性，比如翻译，不管是口译还是笔译，这些工作毫无疑问都会被机器所替代。
可以说，“语音识别”是人工智能发展旅程中必须克服的障碍，也是必须攻下的难关。
1、中国知网查重知网查重结果的准确度是很高的，是如今国内最权威的论文查重软件，其中收录的数据库很全面，并且有海量的资源。检测本科论文适合使用知网pmlc论文查重系统，检测硕博研究生论文适合使用知网论文查重系统，很多高校也都是与知网合作，大家需要根据自己论文的类型选择对应的知网论文查重系统。2、万方检测和维普网检测这两个论文查重也有部分学校使用，也是国内除知网以外的主流论文查重软件，检测严格性不如知网，但是检测速度较快，收费价格也比知网便宜，查重结果准确也比较高，部分学校也是认可的。、3、PaperPP论文查重PaperPP一款致力于为广大有论文查重需求的人们提供恰当有效查重服务的对软件，性价比很高，收费价格十分亲民接地气，还有机会能够免费查重，对于大学毕业生来说是一大福利，其查重质量和安全性都比较高。4、PaperPass论文检测这个是前几年兴起，近几年比较活跃的一个论文查重系统，价格中等，也是有一部分人使用具有一定知名度的软件。5、PaperYY论文检测价格也比较便宜，同样适合用来检测论文初稿，不建议使用其来检测论文终稿，因为数据库资源比知网相差还很多，查重结果准确度没有知网那么高的精确度。
我导师推荐过语音识别专刊，在EI上应该可以搜到。还有Acoustical Society of America上的论文水平也蛮高的
Paperbye论文查重系统曾经在2014年推出的淘宝使用版，主要原因是查重市场也是从淘宝兴起的，通过几年的不懈努力，无论从查重内容准确度，修改论文效率，还是使用体验，都在不断精进，2018年下半年正式推出全新的论文查重系统，不光可以查重还可以自动降重。因此paperbye并不是纯粹的论文查重系统，准确的描述是，自带改重的论文查重系统，解决了目前市场论文查重之后，不知道怎么修改和修改论文效率低的问题，利用软件的“机器人改重”功能，实现软件的自动修改论文重复内容，从而达到迅速自动降低论文重复率，特别是对于第一次写论文的同学，软件自动修改论文内容，会给同学们一些启示或直接使用机器修改的内容进行替换原文内容，提高的文章查重和修改效率。
具体看看有哪些实用功能：
1、机器人智能改重
Paperbye改重是机器人自动修改查重报告里相似的文字内容，自动修改就是论文查重完成后，系统自动把相似内容通过深度学习的数据内容进行替换修改，达到自动降低文章相似率的目的。一篇几万字的文章，10秒内容可以修改完成，这个修改效率是任何人工都无法比拟的，修改文章效率高是机器人修改的独特优势。机器人修改的语句并不是简单的替换关键词和调换语序，主要原理是通过深度学习大量数据后把语义相似的句子进行替换。
2、免费在线改重
在线改重功能是机器人改重功能的延伸和完善，机器改重功能并不是非常完美，就像我们现在的语音识别系统，语音输入并不是100%的完美识别，用手机语音输入文字大家应该有体会。对于机器人修改的语句并不是每句都修改的很完美的，遇到一些专业性比较强的术语修改的会有些牵强，但是不用担心，可以在免费改重工具编辑器里自主修改，通过人工修改相结合达到完美降重效果。
3、同步查重功能
这个功能根据“赫洛克效应”的及时反馈的心理原理，在修改论文的过程中，修改一句话，通过paperbye的“同步查重”功能，马上就可以看到修改效果，达到及时反馈，并且及时检验了修改的方法技巧，使继续修改的信心大增，可以大大提高修改论文的质量和效率。传统的论文查重方式的是你必须把全文或片段改完，重新提交论文到查重系统里重新检测才能知道结果，这种方式无论从流程，还是查重后修改，都比较繁琐，更重的是如果通过修改查重后的相似比例降下来不理想，给人的感觉比较身心疲惫，没有愉悦感，对修改论文极度厌恶。Paperbye论文查重系统解决了这个问题，算是颠覆传统，开创先河，让论文降重不再痛苦。
4、同步查重和在线改重的结合
这两个功能在paperbye查重系统里像一双筷子一样，紧密结合使用的，自己对文章内容修改后，就需要对修改的内容进行查重，点击系统里的“同步查重”，马上就会看到修改后的效果，甚至修改1个字，都可以进行马上查重并反馈修改结果，真正实现一边修改论文，一边进行论文查重。修改、查重同步进行，完美结合。市场上声称“在线改重”，好多同学容易误解，那种改重是必须改完整片文章，再整篇提交，就是传统的论文查重方式，并不能实现修改一句马上看到修改结果。目前paperbye才是真正的实现了边修改边查重的同步效果。
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
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[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
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[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。 任务分类和应用 根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别 的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。 前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征 声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。 语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。 搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。 系统实现 语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。 自适应与强健性 语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。 微软语音识别引擎 微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。 语音识别系统的性能指标 语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。
不难，我可以帮你写。论文提纲可分为简单提纲和详细提纲两种。简单提纲是高度概括的，只提示论文的要点，如何展开则不涉及。这种提纲虽然简单，但由于它是经过深思熟虑构成的，写作时能顺利进行。没有这种准备，边想边写很难顺利地写下去。编写要点编写毕业论文提纲有两种方法：一、标题式写法。即用简要的文字写成标题，把这部分的内容概括出来。这种写法简明扼要，一目了然，但只有作者自己明白。毕业论文提纲一般不能采用这种方法编写。二、句子式写法。即以一个能表达完整意思的句子形式把该部分内容概括出来。这种写法具体而明确，别人看了也能明了，但费时费力。毕业论文的提纲编写要交与指导教师阅读，所以，要求采用这种编写方法。
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开题报告是我们在完成文献调研后写成的关于学位论文选题与如何实施的论述性报告。下文是我为大家整理的关于商务英语毕业论文的开题报告的范文，欢迎大家阅读参考!
以英语广告语为例
一、 课题背景
当今广告已成为我们生活不可或缺的一部分。我们对于中文广告词或许很了解，但用英文说出广告词却有些难度，同样让你看着英文广告词说中文广告词也是有难度的。本文针对这些问题，从词汇、句法、修辞三方面介绍了广告英语的语言特点，使读者对英语广告的中文含义有更好的、更深的了解;并通过实例分析介绍了广告英语翻译的方法和策略，使读者在了解广告词的同时，能够自己翻译广告词的意思。
二、 毕业设计方案或毕业论文研究方案
本文以英语广告语为对象，从而总结出广告语的创新与否对人们的影响以及广告的重要性。在这个研究目标的指向下，本文采取了理论与文本分析相结合的方法，在进行文献分析总结代写硕士论文前人研究经验的基础上，对各类创意广告语的使用技巧进行详细的文本分析。
目前我已收集了大量的相关信息，以及查阅了很多关于广告英语的资料，所以论文的大致思路已定，提纲如下：
浅论广告英语语言特点及翻译策略
1 英语广告的语言特点
英语广告的词汇特点
使用形容词的比较级和最高级
使用简单动词和口语词汇
使用错别字和杜撰新词
英语的句法特征
使用短语代替整句
使用简单句和省略句
使用祈使句
使用第一、第二人称
英语广告的修辞特征
比喻
排比
拟人
对比
仿拟
押韵
2 英语广告的翻译策略
英语广告的翻译方法
直译
意译
套译
再创型翻译
英语广告的翻译原则
功能定位翻译
语言审美性翻译
文化矫正性翻译
三、毕业设计(论文)预期成果及创新
本文的预期成果是通过分析资料信息，研究广告英语语言特点及翻译策略，以推进大学生对广告英语的认知及翻译能力。从词汇、句法及修辞三方面介绍英语广告的语言特征，并通过实例分析介绍了英语广告翻译的技巧、策略与原则。透彻地了解广告产品和广告语篇的内容及其艺术形式，遵循英汉两种不同语言的特点和表达习惯。
创新点：探索和研究了广告英语语言特点及其对大学生翻译英语广告的影响。
一、 选题的背景与意义：
(一)课题研究来源
在考研过程中遇到类型相关的题目，本人很感兴趣，于是确定选择该题。
(二)课题研究的目的
本文通过对《呼啸山庄》中象征主义，来叙述《呼啸山庄》中文明与自然的冲突。
(三)课题研究的意义
艾米莉·勃朗特是英国维多利亚时期着名小说家和作家，是着名的勃朗特姐妹之一， 也是三姐妹中最具天赋的一个。她一生只写了一部小说《呼啸山庄》，但是这部伟大的作品却使她扬名于世。通过《呼啸山庄》，艾米莉·勃朗特以维多利亚时代为背景，通过写两个截然不同的家族，三代人之间的爱恨情仇，充分表现了维多利亚时期文明和自然之间的冲突以及怎样反映了艾米莉·勃朗特对自然的偏爱。小说中自然和文明冲突不断，艾米莉·勃朗特在小说中多次运用对比和象征来表现此冲突，例如，呼啸山庄和画眉山庄的冲突，凯瑟琳两种不同的爱情观的冲突。这种冲突正是基于艾米莉·勃朗特对自然异于常人的热爱和当时现代文明盛行的背景。英国文学史上着名的三姐妹从小生活在荒原上，自然在她们心中是神圣之物，这点很像新英格兰超验主义的观点。并且英国浪漫主义时期沃兹沃斯和柯律利治等着名诗人影响，自然，情感和哥特式元素在艾米莉·勃朗特的作品中都发挥着举足轻重的作用。而且，艾米莉·勃朗特生活在物欲横流的维多利亚时代，当时的人们以自然之情为基础的生活受到现代文明的激烈冲击。作为维多利亚时代批判现实主义的代表人物，艾米莉·勃朗特看到了现代文明带来的种种罪恶，内心更加执着于对自然的喜爱。 因此，要想真正读懂这部伟大的着作，就必须要了解小说中艾米莉·勃朗特对自然和文明的观点。只有了解艾米莉·勃朗特对自然和文明的态度，才能真正明白在这爱恨情仇下有着更深刻的寓意-人类生活应该顺应自然和本性。通过《呼啸山庄》中自然和文明的从图矛盾，由此来叙述《呼啸山庄》中回归自然的观点。
二、 国内外研究现状：
(一)国内研究现状
1.陈茂林从艾米莉·勃朗特所受的自然的影响来分析，他的《回归自然返璞归真--<呼啸山庄>的生态批评》认为《呼啸山庄》是一部自然颂歌。小说中自然有着独特的作用，它使人精神放松，包容所有人，它似乎是一个有血有肉的灵魂，分享着人的痛苦和换了。作品表达了作者对自然的深深热爱，同时也反映了自然和文明的冲突和矛盾。 叶利荣则在其《追寻自我的历程--<呼啸山庄>主题探析》一文中提出：艾米莉·勃朗特在小说中塑造的两个富于激情和叛逆的人物形象--希斯克里夫和凯瑟琳，展示了他们在迷失之后寻找自我回归的艰难历程表现了处于自我冲突中的人的内心世界。他们充满抗争的一生是生命个体追寻自我历程的真实写照。
2. 王宏洁则在《自然与文明的冲击》中认为，自然和文明的冲突矛盾也就是《呼啸山庄》中的其中一个重要主题。自然，要求人们生活需要顺从内心情感和自然本性，得到自然错给予的舒适和自得。而文明，则是不同于自然的一种新的生活方式，要求人们生活遵从道德和理智。文明由此带来了物欲横流的社会以及追逐自身利益的人类，因此纯净自然之人被文明所污染。而自然不会随着文明的出现和进步消失，自然会一直存在。所以自文明诞生开始，文明和自然的冲突就不断。
(二) 国外研究现状
1.英国着名女作家弗吉尼亚·伍尔夫在一九一六年就写过《〈简爱〉与〈呼啸山庄〉》一文。她写道：“当夏洛蒂写作时，她以雄辩、光彩和热情说我爱,我恨,我受苦.她的经验，虽然比较强烈，却是和我们自己的经验都在同一水平上。但是在《呼啸山庄》中没有 我,没有家庭女教师，没有东家。有爱，却不是男女之爱。艾米莉被某些比较普遍的观念所激励，促使她创作的冲动并不是她自己的受苦或她自身受损害。她朝着一个四分五裂的世界望去，而感到她本身有力量在一本书中把它拼凑起来。那种雄心壮志可以在全部小说中感觉得到--一种部分虽受到挫折，但却具有宏伟信念的挣扎，通过她的人物的口中说出的不仅仅是我爱或我恨,却是我们，全人类和你们，永存的势力……这句话没有说完。”
2.英国进步评论家阿诺·凯特尔(Arnold Kettle)在《英国小说引论》一书中第三部分论及十九世纪的小说时，他总结说：“《呼啸山庄》以艺术的想象形式表达了十九世纪资本主义社会中的人的精神上的压迫、紧张与矛盾冲突。这是一部毫无理想主义、毫无虚假的安慰，也没有任何暗示说操纵他们的命运的力量非人类本身的斗争和行动所能及。对自然，荒野与暴风雨，星辰与季节的有力召唤是启示生活本身真正的运动的一个重要部分。《呼啸山庄》中的男男女女不是大自然的囚徒，他们生活在这个世界里，而且努力去改变它，有时顺利，却总是痛苦的，几乎不断遇到困难，不断犯错误。”
三、 课题研究内容及创新
(一)课题研究内容
艾米莉·勃朗特在《呼啸山庄》中多次运用象征主义，例如，呼啸山庄和西斯科拉里夫与儿时的凯瑟琳代表自然，他们崇尚自由，顺应自然和暴风雨似的生活原则而与呼啸山庄对立存在的画眉山庄以及林顿家庭则代表文明，他们彬彬有礼，服从一切社会原则。自然和文明表面风平浪静一直到西斯克里夫和凯瑟琳偶然闯进画眉山庄，于是冲突不断。凯瑟琳的自然之情开始受到文明的真正挑战，她开始背叛自己的内心情感，越来越像淑女，最终她舍弃对西斯克里夫的真爱嫁给埃德加·林顿，表面上文明占取了绝对优势。但是婚后的凯瑟琳被内心的自然之情折磨致死。而西斯克里夫也因为凯瑟琳的背叛自然性扭曲到极端，他变成了复仇的恶魔。文明的侵犯使人性扭曲，约束人的真实自然之情，造成了悲剧。尽管文明带来了进步，但是文明却扼杀了人性。最终，艾米莉·勃朗特让西斯克里夫在死前打开阻碍之窗-文明，让两人的游魂在荒野间游荡。种种表明艾米莉·勃朗特对两人爱情的同情以及要求人顺应人性，重返自然的思想。 本选题拟从三个部分加以阐述：
1. 自然和文明的定义
2. 自然和文明的较量： a.自然和文明的象征：呼啸山庄和画眉山庄;西斯克里夫和林顿及其哈的顿 b.自然和文明的斗争：凯瑟琳的爱情选择和西斯克里夫的疯狂报复导致人性的扭曲
3. 结论 人应该顺从自然，归顺自然。文明的侵犯使人性扭曲以及给人带来毁灭性的灾害。
(二)课题研究创新
本文主要通过对《呼啸山庄》中象征主义的运用，来解析自然和文明的冲突。艾米莉·勃朗特不仅塑造两个截然不同的庄园，分别代表自然和文明，还赋予住在两个山庄中类似他们山庄的性格，通过他们的对比以及他们交织时所产生的矛盾分歧来说明自认和文明之间的对抗。
四、课题的研究方法：
本选题拟采用多种研究手法，然后再结合定性分析研究法、综合查找法、归纳法、翻译法、文献综述法、文献检索法等多种研究方法加以详述。主要包括： 1、定性分析法：根据主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法。 2、归纳法：通过许多个别的事例或分论点，然后归纳出它们所共有的特性，得出一般性的结论。 3、文献法：即历史文献法，就是搜集和分析研究各种现存的有关文献资料，从中选取信息，以达到某种调查研究目的的方法。 4、文献综述法： 即针对某个研究主题，对与之相关的各种文献资料进行收集整理，对所负载的知识信息进行归纳鉴别，清理与分析，并对所研究的问题在一定时期内已取得的研究状况，取得的成果，存在的问题以及发展的趋势进行系统而全面的叙述，评论，建构与阐述。其中，确定一个研究主题，收集整理专题文献，阅读与挖掘文献内容，清理与记述专题研究状况，建构与阐明专题研究发展趋势。
五、 研究计划及预期成果
(一)研究计划
4月15日-4月18日：指定论文指导教师，学生选定题目; 4月19日-4月25日：完成任务书部分和开题报告; 4月26日-5月12日：完成论文第一稿; 5月13日-5月22日：完成并上交论文第二稿; 5月23日-5月31日完成论文三稿(5月31日上午11点之前上交，以便答辩老师阅读)，指导教师分组阅读论文，师生做好答辩准备; 6月1日-6月9日：论文答辩(答辩后，学生对教师提出的意见要及时修改，以便装订论文终稿)。 6月10日-6月12日：二次答辩及论文装订、成绩评定。
(二)预期成果
按照规定的时间和进度提交一份具有一定的理论或应用价值的，字数在5000英文 单词左右、英美文学方向的的学术论文。
六、 参考文献：
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七、指导教师评语：
广告 语是广告文案的精华，通向消费者心灵深处的尖端放射点。在现代传播媒体(如电视)中，广告语日趋简洁化，许多广告只有标题，没有正文，在这种程度上广告语就等于广告标题。那么广告语有什么作用呢?
广告语流行于19世纪中期，邦纳为了避开报纸广告中禁止登炫耀广告的限制，重负使用简短的警句，很多人效仿邦纳这种风格，使它流行起来。很快广告语制作发展成一种专业。受人欢迎的流行广告语也提出了一些模式：简单适当、质朴、难忘、朗朗上口，而且还应该包容一个有关被宣传产品的主题和中心思想。
广告语在某种意义上来说，就像企业的商标一样，是企业整合品牌传播中的一个重要标志。企业可以通过易于记忆，有趣味，简单的广告语来联结品牌与消费者之间的关系，进行更深层次的品牌沟通。广告语也是企业视觉、听觉识别的“文字标识”，代表企业品牌形象，是其核心价值之一，所以广告语的重要性可想而知，有很多知名品牌的成功就是通过一条深入人心的广告语打进市场，从而占领市场，赢得消费者的熟悉和喜爱。此类成功案例比比皆是。
以蜡笔小新果冻的广告语为例：
果冻行家——蜡笔小新
喜欢我没错——蜡笔小新(异度果吧)
人生有苦有咸，果冻有苦有甜，小新果冻，开心一下
好喝就要说鲜Q，新鲜的表达——蜡笔小新(鲜Q果冻爽)
蜡笔小新，天天开心
蜡笔一下，天天开心
蜡笔小新果冻经过十余年的发展，已在消费者心目中留下深刻印象，其果冻行家的品牌形象更是深入人心，坚持一贯的“开心”主张，蜡笔小新果冻继续提升品牌形象，积累品牌资产。
在当今，企业传播过程中越来越重视与消费者的关系，开始注重双向沟通传播，传播企业的理念和对社会和消费者的承诺，广告语在传播过程中起到连贯的、统一的、重复的、有号召力的功能，提升其品牌形象，积累品牌资产。因此企业要充分利用广告这把双刃剑，让广告到品牌产生出量变到质变的突破。
简明扼要
广告语应抓住重点、简明扼要。不简短就不便于重复、记忆和流传。广告语在形式上没有太多的要求，可以单句也可以对句。一般来说，广告语的字数以 6-12 个字(词)为宜，一般不超过 12 个。这样的例子随处可见，能够在社会上广泛流传的广告语基本都是很简短的。如中国知名民族企业海尔集团的广告语"海尔——真诚到永远";爱立信手机"沟通就是爱";耐克" Just do it ";海飞丝洗发水"头屑去无踪，秀发更出众"等等，最少的还有一个词的，比如 IBM 公司的" Think "，都是非常简练的。正是应了那句话："浓缩的都是精华!"
浅显易懂
广告文字须清楚简单、容易阅读、用字浅显，符合潮流，内容又不太抽象，使受过普通 教育 的人都能接受。广告语应使用诉求对象熟悉的词汇和表达方式，使 句子 流畅、语义明确。避免生词、新词、专业词汇、冷僻字词，以及容易产生歧义的字词。也不能玩文字游戏，勉强追求押韵。西铁城表曾经使用过这样一则广告语"质高款新寰宇颂，国际名表西铁城"由于过于追求音韵的平仄起伏，使这句广告语给人的整体感觉十分晦涩，是西铁城公司的一个失败之作。而有一些公司的广告语则因其浅白、贴近生活流传甚广。比如那则非常知名的雀巢咖啡广告"味道好极了"，仿佛是一个亲人或者朋友带着慧心的微笑向你推荐她的最爱，浅显易懂又十分亲切。类似的例子还有娃哈哈的"妈妈我要喝"等等，听起来就像每天发生在大家身边的一点一滴的事情。既宣传了产品又便于流传。
郎朗上口
广告语要流畅，朗朗上口，适当讲求语音、语调、音韵搭配等，这样才能可读性强，抓住受众的眼球和受众的心，许多广告语都是讲求押韵的，比如"农夫山泉，有点甜"，"好空调，格力造"，"头屑去无踪，秀发更出众"等等，俯首即是。
媒介分类
(一)根据广告类别分类
1.印刷类广告
主要包括印刷品广告和印刷绘制广告。印刷品广告有报纸广告、杂志广告、图书广告、招贴广告、传单广告、产品目录、组织介绍等。印刷绘制广告有墙壁广告、路牌广告、工具广告、包装广告、挂历广告等。
2.电子类广告
主要有广播广告、电视广告、电影广告、电脑网络广告、电子显示屏幕广告、霓虹灯广告等。
3.实体类广告
主要包括实物广告、橱窗广告、赠品广告等。
(二)根据广告进行的地点分类
1.销售现场广告
指设置在销售场所内外的广告。主要包括橱窗广告、货架陈列广告、室内外彩旗广告、卡通式广告、巨型商品广告。
2.非销售现场广告
指存在于销售现场之外的一切广告形式。
内容分类
1.商业广告
商业广告是广告中最常见的形式，是广告学理论研究的重点对象。商业广告以推销商品为目的，是向消费者提供商品信息为主的广告。
2. 文化 广告
以传播科学、文化、教育、体育、新闻出版等为内容的广告。
3.社会广告
指提供社会服务的广告。例如：社会福利、医疗保健、社会 保险 以及征婚、寻人、挂失、招聘工作、住房调换等。
4.政府公告
指政府部门发布的公告，也具有广告的作用。例如：公安、交通、法院、财政、税务、工商、卫生等部门发布的公告性信息。
目的分类
指向消费者介绍产品的特性，直接推销产品，目的是打开销路、提高市场占有率的广告。
(公共关系广告)指以树立组织良好社会形象为目的，使社会公众对组织增加信心，以树立组织卓著的声誉的广告。
形式分类
1.图片广告
主要包括摄影广告和信息广告。表现为写实和创作形式。
2.文字广告
指以文字创意而表现广告诉诸内容的形式。文字广告能够给人以形象和联想余地。
3.表演广告
指利用各种表演艺术形式，通过表演人的艺术化渲染来达到广告目的的广告形式。
4.说词广告
指利用语言艺术和技巧来影响社会公众的广告形式。大多数广告形式都不可能不采用游说性的语言，重点宣传企业或产品中某一个方面，甚至某一点的特性，在特定范围内利用夸张手法进行广告渲染。
5.综合性广告
这是把几种广告表现形式结合在一起，以弥补单一艺术形式不足的广告。
阶段分类
1.倡导广告
这种广告又称始创式广告，目的在于向市场开辟某一类新产品的销路或某种新观念的导人。此种广告重点在于使人知晓。
2.竞争广告
这种广告又称比较式广告，是通过将自己的商品与他人的商品作比较，从而显出自己的商品的优点，使公众选择性认购。此种广告重点在于突出自己的商品的与众不同。许多国家在广告立法上对于比较式广告有一定限制。
3.提示广告
这种广告又称提醒广告、备忘式广告，是指在商品销售达到一定阶段之后，商品已经成为大众熟悉的商品，经常将商品的名称提示给大众，以促进商品销售。
其他分类
除上述分类之外，广告还有许多其他分类 方法 。如按广告诉求的方法，可将广告分为理性诉求广告和感性诉求广告;按广告产生效果的快慢，可将广告分为时效性广告和迟效性广告;按广告对公众的影响，可将广告分为印象型广告、说明型广告和情感诉说型广告;按广告的目标对象，广告可分为： 儿童 、青年、妇女、高收入阶层、工薪阶层的广告;按广告在传播时间上的要求，广告可分为时机性广告、长期性广告和短期性广告等等。
1、功效型。反映商品的功效、性能好或服务效率高。
2、优质型。反映商品质量优胜或服务质量好。
3、双关型。用双关语句来反映双重意思。
4、好感型。用吉祥言词来反映人们追求美满幸福的愿望。
5、号召型。直接推动顾客响应号召，采取购买行动。
6、励志型。用一些激励的言语给人带来一种内心的正能量。
1、简短易记。
2、突出特点。
3、号召力强。
4、适应需求。
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西方人喜欢幽默，说话风趣好笑，这种性格特点与他们的思维方式和文化背景密不可分。西方人的浓浓的幽默感在英语广告中可见一斑。试举数例：(14)MAN wanted to wash dishes,and two waitresses.(15)ACCOMMODATION,suit two girls willing to share room or young man.(16)ACCOMMODATION:Honeymoon suite,sleeps three.(17)PHOTOGRAPHER setting up own business needs model,as sleeping or activepartner.(18)如果您的汽车会游泳的话，请照直开，不必刹车。(国外交通安全广告)幽默虽然是一种令人开心颇为有效的艺术手段，但在我国广告中，幽默诙谐的语言也越来越多。请欣赏一则广告联和一则幽默电视广告。(19)上联：白玉犹有瑕，求人十全十美哪里遇?下联：青春岂无限，择偶千挑百拣几时休?横联：看剩下谁?(20)实不相瞒，天仙牌的名气是“吹”出来的。三、文化心理与广告语言曹志耘(1992：135)指出，“每个民族都拥有一些深植于本民族传统文化的心理特征。这些心理特征影响着人们的日常生活和风俗习惯，也制约着人们的语言活动。”图吉利，避不祥是各个民族共有的文化心理，但在各民族有各自的内涵和表现。中国人民看重吉祥如意、发财致富、孝敬父母，尤其看重家庭子女。反映这些文化心理的广告语言颇为常见。如：(21)三羊，三羊，给您吉祥!(三羊皮商行)(22)幸运天天有，今天轮到您!(面霜广告)(23)恭喜发财迎新岁，长年好运金利来。(24)南方大厦，祝福万家。(25)捧出一片爱心，献给千万老人，这是云南制药厂的奉献。(26)威力洗衣机，献给母亲的爱。(27)红棉保温瓶，温暖你家庭。(28)为了孩子，为了未来，拥有文化，拥有明天(港台演员义演广告)以上广告语迎合中国人的文化心理，很能打动受众的心，容易引起共鸣，极具劝说功能。西方人虽然也有上述文化观念，但与中国人相比，显得淡漠些。因此，表现上述文化心理的英语广告语篇较为少见。爱美之心，人皆有之。青春与美丽是相互联系的。年青人希望自己漂亮美丽，中老年人也希望自己比实际年龄年轻些，比实际相貌漂亮些。中西广告者利用人们的爱美心理，巧妙地将许多商品与“青春”、“美丽”、“潇洒”自然联系起来，赋予产品以神奇的魅力，激起消费者的强烈消费欲。例如：(29)特别的美属于特别的您!(化妆品)(30)美发超然，风姿翩翩!(发乳)(31)永保青春魅力，赛如仙女下凡!(化妆品)(32)Fine and light,it keeps your skin radiant,healthy and beautiful,and isan excellent base for make-up.(Torben,1992：80)(33)Don't let motherhood spoil your bust-line…Thousands of women have used Aguamaid to keep their bustlines firm and don't you join them?…()
1。 Frosini A, Gori M, Priami P (1996) A neural network-based model弗罗西尼甲，普里亚米P（下1996）哥里的神经网络的M -基于模型for paper currency recognition and verification.为纸币识别和验证。 IEEE Trans Neural电机及电子学工程师联合会跨神经Network 7:1482-1490网络7:1482-14902. 2。 Kosaka T, Taketani N, Omatu S (1999) Classification of Italian小坂吨，武谷ñ，Omatu工作主任（1999年）意大利分类bills by a competitive neural network.法案通过有竞争力的神经网络。 Trans Inst Elec Eng Jpn中国科学院利安达反英Jpn119-C:948-954 119 - ç :948 - 9543. 3。 Fukunaga K (1972) Introduction to statistical pattern recognition.福永度（1972年）介绍统计模式识别。Academic, New York学术，纽约4. 4。 Tipping ME, Bishop CM (1999) Probabilistic principal component小费我，主教厘米（1999年）的主要组成部分概率analysis.分析。 J Roy Stat Soc B 61:611-622 ĵ罗伊统计芯片乙61:611-6225. 5。 Haykin S (1999) Neural networks. Haykin工作主任（1999年）神经网络。 Prentice Hall, New Jersey普伦蒂斯大厅，新泽西6. 6。 Kohonen T (1995) Self-organization maps.基于Kohonen T（下1995）自组织地图。 Springer, Berlin施普林格，柏林Heidelberg New York海德堡纽约7. 7。 Rabiner LR (1989) A tutorial on hidden Markov models and拉比娜的LR（1989）关于隐马尔可夫模型和教程selected applications in speech recognition.在语音识别选定的应用程序。 Proceedings of IEEE诉讼的IEEE77:257-286 77:257-2868. 8。 Kohavi R (1995) A study of cross-validation and bootstrap for accuracy Kohavi住宅（1995年）的交叉研究，验证和引导的准确性estimation and model selection.估计和模型选择。 Proceedings of the 14th International程序的第14届国际Joint Conference on Artificial Intelligence IJCAI,联席会议人工智能IJCAI，Montreal, Canada, pp 1137-11加拿大蒙特利尔，第1137至1111年
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
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里面很多，要合适就给分
普通话对英语语音的迁移作用摘 要： 本文在论述语言迁移理论本质的基础上，分析了影响迁移的因素，对汉英两种语言对比，从音素、音位、声调/语调语言、重音和节奏等层面分析了普通话对英语学习的负迁移作用，以便更好地帮助学生克服普通话的负迁移影响，促进英语语音的学习。关键词： 普通话；英语语音；语言迁移；对比研究The Transferring Effect of Mandarin on English PhoneticsLin YuhangDepartment of Foreign Languages and Literatures, Zhangzhou Teachers College 01021225Abstract: This paper is meant to help the Chinese English-learners to overcome the negative phonetic transfer and promote the study of English phonetics by dealing with language transfer theories, analyzing the factors affecting language transfer, comparing and analyzing some phonetic features of the Chinese and English languages, such as phone, phoneme, tone/intonation language, stress and words: Mandarin; English phonetics; language transfer; comparative analysis语音过关是英语学习的关键，同时也是难点。然而，外语界对语音教学问题的探讨却明显少于其他领域，这难免有些“避重就轻”之嫌。将英汉两种语音进行对比研究，对比教学，不失为一种良策，如张凤桐教授编著的《英国英语语音学和音系学》就是按照这一指导思想编写的教材。对比研究的理论基础是语言迁移，同时，对比研究和教学是正视语言迁移作用的科学方法和手段。然而就在将两种语音进行对比教学的过程中，产生了一些似是而非的说法，例如“普通话好，英语语音就好”是其中最具代表性的。这一说法过分夸大了语际间的正迁移作用，而忽略了负迁移作用。应该说这一问题的答案是不确定的。世界上有各种各样的语言,虽然各种语言有其相通的一面,但每一种语言都有其特有的语音体系,并有自己独特的发音规律。要全面正确地了解普通话对英语语音的迁移作用，就应该在认识语言迁移的本质和产生语言迁移因素的基础之上，将英汉语音、音位相关的方面作科学的对比研究。一、 语言迁移概念及其实质奥苏伯尔的认知结构迁移理论代表从认知的观点来解释迁移的一种主流倾向,然后有符号性图式理论、产生式理论、结构匹配理论与情境性理论等迁移理论。根据奥苏伯尔的认知结构迁移理论，“迁移是一种认知活动，体现了个体主动的心理加工过程”[1]。但也存在分歧，一些研究者着眼于各理论在更高层次上的概括,将迁移概括为“一种学习中习得的经验对其他学习的影响，是新旧经验的整合过程”[2]，这种整合过程可以通过同化、顺应与重组三种方式实现，其实质是原有认知结构与新学习的相互影响、相互作用，从而形成新的认知结构的过程。迁移(transfer)作为一个心理术语,是指已获得的指示、技能、方法等对学习新知识、技能的影响。迁移是人类认知的一个普遍特征。在外语学习中,迁移“指的是人们已经掌握的知识在新的学习环境中发挥作用的心理过程”[3],主要是母语及母语学习经历对学习新语言的影响。语言迁移可分为正迁移(positive transfer)和负迁移(negative transfer)。如果某个外语结构在母语中有对应结构,或母语对外语的学习起促进作用,在学习中就会出现正迁移现象。但是如果某个结构在母语中没有对应的结构,或者两种语言中的对应结构有差异,也就是说,母语对外语的学习起干扰或抑制作用,就会产生反面的迁移,从而影响外语的学习,这就是学习中的负迁移现象。系统的语言迁移研究可追溯到上个世纪四五十年代的语言学家弗赖伊斯()和雷多()。他们从斯金娜()的行为主义心理学理论出发,认为“学习是刺激与反应的强化,是习惯的形成,是新旧知识的联结。因而在外语学习中,母语这种先前语言学习的习惯会对新的外语学习产生迁移作用”[4]。基于这一观点,他们认为“外语学习的主要困难是由两种语言的差异引起的,学习的主要任务就是找出并克服这种差异”[4],据此他们提出了对比分析假说(contrastive analysis hypothesis),即“将学习者的母语(mother tongue/native language)与目标语(target language)进行各方面的比较分析,找出两者的差异,解释或预测外语学习中已经或将要出现的困难与错误,并以此为指导教材的编写和教学活动。”[4]20世纪60年代末,乔姆斯基提出了语言习得机制( language acquisition device)假说和普遍语法 (universal grammar)理论。他认为：“人类语言结构存在着普遍性(language/linguistic universals),这种语言的普遍性反映了人类的经验过程,反映了人类获得新知识能力的普遍性”[5]。也就是说,人类生来就有自然学习语言的能力,它植根于人的内在机制,即语言习得机制。格林伯格( )通过对跨语言调查(cross-linguistic surveys)特别是对语序的分析来研究和证明语言的普遍性。总之,无论是强调母语迁移作用的对比分析假说,还是强调人类语言的普遍性而忽视母语迁移现象的普遍语法理论,都从不同的方面说明了正是各种语言具有一定的共性,母语才会对外语学习产生积极影响的正迁移作用,同时每种语言所具有的特殊性又使母语迁移对外语学习产生一定的负面影响,即负迁移。二、语言迁移产生的因素语言迁移绝非简单的母语与外语或第二语言间的迁移，也不是两种语言间的相似性或共同性就能决定迁移的程度。相反，它涉及各种不同类型的迁移，也涉及不同的主客观因素。任何迁移形式的产生都受到许多主客观因素的制约。影响英语语音学习迁移的因素很多，包括学习材料间的共同因素、对材料的理解程度、知识经验的概括水平、定势作用、认知结构的清晰性和稳定性及知识的运用等。奥苏伯尔认为，认知结构的3个变量影响新的学习或迁移的发生。认知结构即学生头脑中的知识结构，从广义上讲，它是学生已有观念的全部内容及其组织；从狭义上讲，它是学生在某一特殊领域中的观念的全部内容及其组织。认知结构变量就是学习者应用他的原有知识同化新知识时，原有认知结构在内容和组织方面的特征。影响陈述性知识迁移的变量是：可利用性、可辨别性和稳定性。此外，有学者认为以下问题与语言迁移密切相关。首先，情境特征引起的关注。情境包括最初的学习情境和后来的迁移情境，两种情境是否相似影响迁移水平。研究发现，物理的和社会的场景也是整个学习中重要的、有意义的组成部分。不同的场景或情境，其学习与迁移可能不同。因此，真实的英语学习情境，如外语角等，有助于将学得的语言知识与语言技能迁移到实际情境中去。其次，强调迁移的主动性与通达性。通达体现了学习者的主观能动性，意味着学习者可在迁移机会出现时，顺利地提取有关的经验或可利用的资源。有效的学习者有强烈的内部动机来调节自己的语言学习活动，如主动识别先前的语言学习与目前任务的相关性，识别恰当的语言使用和语言迁移情境，主动提取可利用的资源等，这些都是语言迁移产生的必要条件。三、 对比研究中普通话对英语语音的迁移作用对比研究是建立在美国学者雷多（R. Lado） 1957年提出的“对比分析（contrastive analysis）”基础上的一种语言分析方法。雷多的对比研究是一种在语音、语法和文化层次上对第一语言和第二语言进行严格的、逐一比较的体系。该对比研究的理论基础和焦点是语言迁移。语言的对比研究有助于人们认识语言间的区别和联系。李庭芗先生指出,“英、汉语在语音方面有哪些相同和相异的地方,是每个英语教师所必须了解的。英、汉对比的知识能帮助教师根据英、汉语的异同,预见学生在学习中的难点和重点,从而在教学方法上采取相应措施,以提高英语教学的质量”[6]。要学好英语语音,首先要了解哪些音是汉语中没有的,哪些音容易受汉语语音的干扰,英、汉语音之间怎样互相干扰的。普通话学习者在英语语音学习中产生的迁移，虽然不完全是具体知识的迁移，却是普通话发音习惯、发音部位的迁移，也是一种发音技能的迁移。对两者进行音素（phone）、音位（phoneme）及音节（syllable）等方面作系统的对比研究，无疑会促进找准正迁移作用的条件，而减少负迁移产生的干扰，有助于英语语音的学习。语音的最小单位是音素，但是在言语交际中能区别意义的最小语音单位是音位。音位分为音段音位（segmental phonemes）和超音段音位（super-segmental phonemes）两种，前者包括元音、辅音，元音与辅音、辅音与音在词中的组合，即音位组合或音节；后者则指重音（stress），音程（length）,节奏（rhythm），音调（tone），语调（intonation）及音渡（juncture）等。以下是两种语言音位的对比分析和迁移作用的情况:1. 元音、辅音和声母和韵母属于印欧语系日耳曼语族的英语有20个元音、28个辅音。英语的音位是区别词义的最小单位。属于汉藏语系汉语的音位和英语一样，也是区别词义的最小单位。普通话是汉语的代表语言，有辅音音位，即声母22个，韵母31个。声母一般位于音节的开头，韵母是声母后的一部分，一般由元音或元音加辅音/n、n^/构成，如/B、o、Bi、en、uBn^/等韵母。英语元音分为单元音和双元音；普通话的元音分为单韵母和复韵母。英语的单元音数量比普通话的单韵母要多，而且分得细。普通话里只有6个单韵母；英语有12个单元音，而且分为前、中、后元音。其中/I、U、e、A、Q/等单元音在普通话中找不到近似的音，很难说普通话说得好的人一定就能发好这些音和包含这些音位的单词和句子。而在普通话中 能找到的近似音如/i、u/，前者发音的舌位比英语更靠前，后者则更靠后[7]。另外，普通话的复韵母/ei、Bi、Bo、ou/和英语的双元音/eI、aI、au、EU/虽都以强元音为主，向弱元音方向滑动。但是，普通话滑动较快，而且并没有达到弱元音的位置，念起来两音浑然一体；英语的双元音滑动较明显，两者相对独立，普通话较好的人很容易将like误念成/lak/或/lek/。值得注意的是两者在发音的部位和口形上都存在差异。发复韵母/ei、Bi、Bo、ou/的口形张得小于发双元音/eI、aI、aU、[U/，但舌位略靠后[7]。当然，能掌握汉语中的渐强复韵母，如/iB、ie、uB、uo/的学习者更容易发好英语中的双元音/I[、Z[、U[/。普通话和英语里都有三元音，其发音方法各不相同：发普通话三元音的方法是由弱到强，再由强到弱，中间的元音紧张度强，形成一个音节，如/iBo、uBi、ioU、iBo/等；英语的三元音由双元音加/[/组成，但不是出现在同一个音节里，其发音方法是由强到弱，再由弱到次强。普通话和英语的辅音音位也存在异同。英语的辅音多数是清浊成对的，如 /p、b/，/t、d/，/k、g/等；而普通话的辅音多数分为送气和不送气的清辅音，如/p、b、t、d、k、g、j、q、x、zh、ch、sh、z、c、s/等，浊辅音只有/r、m、n、l、ng/5个。汉语的送气和不送气区别意义；英语的清浊可以区别词义，影响元音的长度和同化相邻的辅音，如/lIt/中的/I/就发得比/lId/中的/I/短促，浊音能延长前面带的元音。又如元音/R：/在 caw，cord，caught三个单词中的音程不同，在caw中发音最长，在cord中次之，caught中则最短。此外，英语中的辅音根据所处的位置不同和所连接的音位的关系，产生音位变体（allophone）。如音位/t/在不同的发音环境中，它的发音是不一样的，在top中是送气的（aspirated）；在stop中是不送气的（unaspirated）；在certain中是鼻腔爆破（nasalized plosive）；在little中是舌边爆破（lateral plosive）；在that kid中是不完全爆破（incomplete plosive）；在that day中是失去爆破（loss of plosive）。这些现象是英语中特有的，普通话再好，如果没有具备该语音知识，也学不好英语语音。诚然，普通话语音系统中的一些音位与英语的某些音位无大差别。比如，鼻辅音（nasal）在两种语音系统中构成一个自然类，可以用同样的区别特征加以描述，/m/，/n/，/N/可分别描述为〔＋辅音性，＋鼻音性，－后部性，＋双唇性〕；〔＋辅音性，＋鼻音性，－后部性，＋齿龈性〕；〔＋辅音性，＋鼻音性，＋后部性，＋软颚性〕。能发好普通话鼻辅音的学习者，语言的正迁移作用就能让他正确发好英语的鼻辅音。但学习者更应关注的那些和普通话发音的部位和方法有差异的近似音和汉语中根本没有的音位，如／W、T／，／F、V／，／tF、dV／等，不管普通话说得多地道的学习者，不加强练习，也不容易发好齿摩擦音（dental fricative）／W、T／，颚龈摩擦音（palato-alveolar fricative）／F、V／和颚龈塞擦音（palato-alveolar affricate）／tF、dV／。特别值得注意的是以下辅音在普通话和英语中的不同描述：／s、z／在英语中为齿龈摩擦音（alveolar fricative）；在汉语中前者为齿摩擦音（dental fricative），后者为齿塞擦音（dental affricate）。／h／在英语中为喉擦音（glottal fricative）；在汉语中为软颚摩擦音（velar fricative）。／r／在英语中为无摩擦延续音（approximate）；在汉语中为卷舌摩擦音（retroflex fricative）[7]。2．音位组合—音节对比音节既是语音学中的一个概念，也是音位学中的重要概念。对音节的定义说法不一。就其结构而言，“音节是由一个或一系列音位构成的语音结构”[7]（P20）。音节通常由起音（onset），领音（peak）和收音（coda）构成，领音一般是元音（vowel），起音和收音常常是辅音（consonant）。英语音节构成形态要比普通话音节构成复杂得多。具体形态如下：英语音节：V－VV－VVV－CV－CVV－CVVV－VC－ VCC－CCVV－CVC－CVVC－CCV－VCCC－CCVC－CC CVC－CCCVVCC－CCCV－CCVVC－CCVVCC－CCVCC C－CCVCCCC－CVCC－CVCCC－CVCCCC汉语音节：V－VV－VVV－CV－CVV－CVVV－VC－CVC－ CVVC从以上对比中可看出，普通话的音节结构比较简单，通常是单辅音加元音；英语音节的首、尾常常出现辅音群（consonant clusters）如 must tempt texts thousandths等。换言之，普通话中只有单辅音型的音节，没有辅音群型的音节。辅音群型的音节成为中国学习者，包括能说标准普通话学习者的语音难点。学习者习惯于在读英语辅音群中夹带元音，如把green念成/^[ri:n/。另外升调时容易从词尾的辅音开始,试图把它拉的很长,因而很费力,发出的音也很不规范。这是因为汉语的音节除/n/和/ng/两个鼻辅音外,都以元音结尾,即为开音节,而且节峰前最多只有一个辅音；而英语的音节节峰前最多可有三个辅音,如/sprIt/等,而节峰后最多可有四个。由于两种语言的音节系统不同,学生易将汉语的音节特征转移到英语学习中。3．语调语言(intonation language)和声调语言(tone language)汉语中的每一个字(或音节)都有一个区分字义作用的声调, 如/mā/妈，/má/麻，/mǎ/马，/mà/骂，/mB/吗,语音学家称汉语为声调语言；然而在英语中,单词的音调不改变它的词义,如book/buk/在读成平调、升调或降调时始终是“书”的意思,但英语的单词被用于句子时,就要赋予它一定的语调,来表达说话者的态度、语气等,这种语调的核心一般放在语句的末尾,所以语音学家把英语叫做语调语言。如:This is your↘seat.句未的降调表示肯定的语气,但 This is your ↗seat?表示疑问的口吻,以求取得对方的证实。汉语句子的语调也常常落在句未的重读字上,但由于这个重读字本身又有固定的声调,其实际语调必然受到该字本身的声调和所需语调的共同影响,即在原来字调的基础上,按所需语调去稍加调制、改变,使它既不完全失去原来的声调,又符合所需语调的要求。如:“这是我的球↘。”句中的“球”字本身是升调(阳平),而句末要求用降调,实际话语中只能采取折衷的办法,把“球”字的升调上升幅度减少一些。又如:“你的书↗,还是他的？”句中“书”字原本是高平调(阴平),而句子中间需要升调,语言实践中只能是把“书”字在原来的高平调后面接着稍微升高一些,成为高平调加升调。可见,由于汉语语调受字调的限制,升降规则比英语复杂,升降的幅度也要小。中国学生由于受汉语的这种声调、语调的负迁移影响,讲英语时往往语调平平,抑扬不太分明,升降起伏较小,很难学会英语那种梯级下降型的语调。近年来,语音学家趋向于更加强调英语语调的重要性,认为元音辅音是英语本身,而语调是英语的灵魂。假如元音辅音念得很准,而语调不对,听起来就不像英语。相反,假如元音辅音读得有些毛病,但语调正确,听起来还像英语。既然英语语调这样重要,那么我们要学好英语就必须注意汉语和英语在语调上的区别,努力在说英语时克服汉语语调的影响,勤学苦练,逐步掌握英语语调。4．其他语音方面的负迁移英语单词没有辨义的声调,重音是重要的语音要素,有区别词义的作用，如：´converse(名词,相反的事务),con´verse(动词,交谈)。在汉语词组中起辨义作用的是声调而不是重音,声调比重音在话语中具有更加重要的作用,除词尾含有虚词的词组(如桌子、木头等)和个别词组(如爸爸、妈妈等)外,大部分词组中的每个字都读成同样的轻重程度,如教师、电话、汽车、天气等。这种母语特点迁移到英语学习中,常常使初学者读多音节英语单词是重读、轻读音节不明甚至重音错位,如把´diligent读成´di´li´gent,di´ligent或dili´gent。在节奏和韵律方面,汉英之间的差别也很大。汉语是以音节(字)为计时单位的,而英语则以重音为计时单位的。汉语中,音节(字)的数目是韵律的基础,除了一些助词念得较快较含糊外,一般每个字所占用的时间大致相等,读得也清清楚楚。例如古诗中总是根据每行的字数来决定它的韵律或节奏,如柳宗元的《江雪》:千山鸟飞绝,万径人踪灭。孤舟蓑笠翁,独钓寒江雪。即使音节(字)有思想表达上所需的轻重之分,也不像英语那么明显、分明,所以,一般字较多的一句话所占用的时间,要比字较少的一句话占用的时间长，如“他有汽车。”和“他有一辆上海产的汽车。”但在英语中,重音和轻音是交替出现的,而重读音节才是节奏的基础、主体。重读音节总是声调较高,响度较大,发音清楚,所占时间较长；而轻读音节则声调较低,响度小,读得快而含糊,所占时间较短。所以,重音与重音之间总是保持大致相等的实际距离。重音之间的轻读音节越多,就读得越快越含糊。如:“Ann ´found the ´book she ´lost at ´last.”和“E´lizabeth ´found the ´article she was ´studying at the ´library.”前一个句子有8个音节,后一句却有19个音节,但两个句子同样只有5个重读音节。为了保持每两个重读音节之间所用时间大致相等,重读音节之间的轻读音节所占用的时间就不完全相同。后句话中,第一和第二个重读音节之间,第二和第三个重读音节之间分别由2个和1个轻读音节,而第三和第四个重读音节之间,第四和第五个重读音节之间各有4个轻读音节,为了保持5个重读音节之间大致相等的时间距离,第三至第五重读音节之间的轻读音节就要读得轻而快。中国学生对英语的这一特点较难把握,往往是按汉语习惯把每个音节(字)说得都很清楚,而不习惯把几个轻读音节压缩在一起,快速而含糊地读出来,因而听起来不是很自然。另外,在音节的衔接(juncture)方面,英语有汉语中所没有的连读(liaison)现象,也会给初学者带来一定的困难。在英语学习中,许多人可以发好一个单词的音,却说不出流畅、连贯的句子；能听懂英语单词,却听不懂连贯的句子。这种现象,我认为,主要原因之一就是他们没有掌握好英语中的连读。英语中有许多词是以辅音结尾的,在与紧接他们后面的一个词词首的元音连起来念,就产生了连读现象。但实际上汉语中也存在这种连读,只是我们平常没有意识到。汉语的连读一般出现在感叹句中,如:我的天哪! Wo de tiBn B好苦哇! HBo ku B然而汉语的连读范围不像英语连读现象那么普遍,而且大多数字以韵母结尾,使连读受到很大限制,所以学生在碰到英语连读时就会感到非常困难,同时也极大地限制了学生的听力发展。同化现象也是英语中最常见的一种音变现象,在连贯的说话或朗读中,音与音之间的相互影响是很自然的。其实,在汉语中也存在着类似的现象,如:面包 miBn-bBo → miBm-bBo难免 nBn-miBn → nBm-miBn这里的“面”和“难”都以/n/结尾,但因为受后面音/b/和/m/(双唇音)的影响,因此,“面”、“难”后面的/n/音就同化为双唇音/m/了。音渡指语音结构中两个音段界限之间的停顿过渡。普通话和英语两种语言中，音渡都有辨义功能，普通话好的学习者，一般能够注意英语音渡，但要完全掌握，仍然需要大量实践。四、结束语普通话和英语在发音的特征与规律、音位的数量与性质等方面都存在异同，而且差异性大于相似性，在二者相似性较强的方面，正迁移作用较为明显；二者差异表现明显的方面，负迁移作用却占了上风。既然普通话在英语语音学习中有“正迁移”和“负迁移”两方面的双重作用,因此,在英语语音教学中教师应与学生一起,尽量克服普通话对英语语音学习的干扰,促进普通话对英语语音学习的积极作用。在教学中教师帮助学生克服干扰时要突出要害,使学生深刻理解两种语言在发音方法以及语言表达方式上的异同。根据对比分析的理论观点,通过描写、选择、对比、预测对比分析的步骤,对普通话和英语进行科学的结构分析,找出两者之间的区别,以及区别程度的大小。通过这种有意识地对英汉语音系统进行对比分析,帮助学生做出有意义的概括,培养学生英汉语音系统差异的敏感性。正如吕淑湘在《中国人学英语》一文中指出:对于中国学生最有用的帮助就是让他认识英语和汉语的差别,对每一个具体问题,都尽可能用汉语的情况来跟英语作比较,让他通过这种比较得到更深刻的体会。中国学生必须认识到汉语、英语的差异,警惕汉语的干扰,尽量在英语学习中克服,避免汉语的干扰,这样才能更有效全面地学习英语。通过以上的讨论，很难说普通话好的学习者，英语语音就一定好；也不能说普通话不好的学习者英语语音就一定不好。影响英语语音学习迁移的因素很多，包括普通话和英语之间的异同因素、个体对异同因素的理解程度、知识经验的概括水平。此外，情境也参与迁移活动；学习者的主观能动性、个体特征等都是语言迁移得以产生的必要条件。普通话对英语语音的迁移作用绝非是单一的，两种语言之间的相似性也不能决定迁移的程度，它涉及多种不同的主客观影响因素，应综合考虑。孤立地研究某一因素或某一类型的迁移，不利于真正揭示迁移的本质，对英语语音学习也无实质性的助益。普通话好，只能说从语言学习的态度、方法等方面具备了发生语言迁移的可能性，但是否能克服语言负迁移的影响，真正发挥语言正迁移的作用于英语学习，还需要学习者发挥主体作用，了解一定的英语语音、音位理论知识，按照英语的语音、音位规律，掌握发音技巧，通过大量的训练，才能有较好的英语语音，说地道的英语。参考文献：1. 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