Транскрипция слова цель: Фонетический разбор слова и звуко-буквеннный анализ

Содержание

Слова «цели» морфологический и фонетический разбор

Фонетический морфологический и лексический анализ слова «цели». Объяснение правил грамматики.
Онлайн словарь Soosle.ru поможет: фонетический и морфологический разобрать слово «цели» по составу, правильно делить на слоги по провилам русского языка, выделить части слова, поставить ударение, укажет значение, синонимы, антонимы и сочетаемость к слову «цели».

Слово цели по слогам

Содержимое:

1 Слоги в слове «цели» деление на слоги
2 Как перенести слово «цели»
3 Морфологический разбор слова «цели»
4 Разбор слова «цели» по составу
5 Сходные по морфемному строению слова «цели»
6 Синонимы слова «цели»
7 Ударение в слове «цели»
8 Фонетическая транскрипция слова «цели»
9 Фонетический разбор слова «цели» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)
10 Предложения со словом «цели»
11 Сочетаемость слова «цели»
12 Значение слова «цели»

13 Как правильно пишется слово «цели»
14 Ассоциации к слову «цели»

Слоги в слове «цели» деление на слоги

Количество слогов: 2
По слогам: це-ли

це — начальный, прикрытый, открытый, 2 буквы

ли — конечный, прикрытый, открытый, 2 буквы

Как перенести слово «цели»

це—ли

Морфологический разбор слова «цели»

Часть речи:

Имя существительное

Грамматика:

часть речи: имя существительное;
одушевлённость: неодушевлённое;
род: женский;
число: единственное, множественное;
падеж: родительный, дательный, предложный, именительный, винительный;
отвечает на вопрос: (нет/около) Чего?, (дать/подойти к) Чему?, (говорю/думаю) О чём?, (есть) Что?, (вижу/виню) Что?

Начальная форма:

цель

Разбор слова «цели» по составу

цель	корень
ø	нулевое окончание

цель

Сходные по морфемному строению слова «цели»

Сходные по морфемному строению слова

принцип

способ

план

метод

пункт

Синонимы слова «цели»

1. предмет

2. мета

3. мишень

4. намерение

5. конец

6. мечта

7. идеал

8. стремление

9. задача

10. миссия

11. назначение

12. умысел

13. целеустановка

14. интенция

15. самоцель

16. смысл

17. телос

18. ориентир

19. установка

20. высшая цель

21. предел мечтаний

22. функция

23. план

24. замысел

25. мечта-идея

26. швырок

Ударение в слове «цели»

це́ли — ударение падает на 1-й слог

Фонетическая транскрипция слова «цели»

[ц`эл’и]

Фонетический разбор слова «цели» на буквы и звуки (Звуко-буквенный)

Буква	Звук	Характеристики звука	Цвет
ц	[ц]	согласный, глухой непарный, твёрдый, шумный	ц
е	[`э]	гласный, ударный	е
л	[л’]	согласный, звонкий непарный (сонорный), мягкий	л
и	[и]	гласный, безударный	и

Число букв и звуков:
На основе сделанного разбора делаем вывод, что в слове 4 буквы и 4 звука.
Буквы: 2 гласных буквы, 2 согласных букв.
Звуки: 2 гласных звука, 2 согласных звука.

Предложения со словом «цели»

Но всегда следует твёрдо помнить, что единственной возможностью, непревзойдённым залогом достижения цели является энергия его собственного духа.

Группа авторов, Эниология как паранаука, 2012.

Управляющий орган реализует на основе принятых принципов и методов управления определённые функции управления, направленные на достижение главных целей деятельности.

Л. М. Волобуева, Управление дошкольной образовательной организацией, 2015.

Надеюсь, это поможет остальным достичь целей личного развития.

Франческо Чирилло, Метод Помидора. Управление временем, вдохновением и концентрацией, 2018.

Сочетаемость слова «цели»

1. поставленная цель

главная цель

3. конечная цель

4. цель визита

5. в целях безопасности

6. цель путешествия

7. достижение цели

8. реализация цели

9. во имя великой цели

10. цели совпадают

11. цель оправдывает

12. цель стояла

13. достичь цели

14. ставить перед собой цель

15. преследовать цель

16. (полная таблица сочетаемости)

Значение слова «цели»

ЦЕЛЬ , -и, ж. 1. Предмет, место, в которые надо попасть при стрельбе или метанин. (Малый академический словарь, МАС)

Как правильно пишется слово «цели»

Правописание слова «цели»
Орфография слова «цели»

Правильно слово пишется:

Нумерация букв в слове
Номера букв в слове «цели» в прямом и обратном порядке:

Ассоциации к слову «цели»

Свержение
Предотвращение
Самозащита
Выявление
Наведение
Достижение
Конспирация
Экономия
Самооборона
Оказание
Привлечение
Обеспечение
Обнаружение
Заговор
Совершенствование
Сохранение
Осуществление
Нанесение
Улучшение
Устранение
Уничтожение
Установление
Предоставление
Профилактика
Реализация
Извлечение
Использование
Налогоплательщик
Содействие
Повышение
Координация
Уменьшение
Поддержание
Овладение
Получение
Сговор
Изъятие
Захват
Регулирование
Ограбление
Интеграция
Выяснение
Дальность
Грабёж
Пропаганда
Поощрение
Наводка
Выработка
Противодействие
Эффективность
Попадание
Торпеда
Размещение
Боеголовка
Радар
Совершение
Ослабление
Преодоление
Маскировка
Воспроизведение
Функционирование
Сбыт
Учёт
Проведение
Средство
Сосредоточение
Вектор

Задаться
Оправдывать
Преследовать
Достигаться
Наметить
Использовать
Воспрепятствовать
Ставить
Содействовать
Задаваться
Использоваться
Командировать
Достигнуть

Опубликовано: 2021-02-03

Фонетический разбор слова

Цель: научиться производить фонетический анализ слов.

Задачи.

Повторить понятия “фонетика”, “фонетический разбор”.
Повторить звуки – гласные и согласные.
Повторить классификацию согласных звуков.
Повторить, в каких случаях буквы е, ё, ю, я могут при произношении давать два звука.
Повторить правило деления слов на слоги, постановки ударения в словах.
Отработать умение воспроизводить звуковой состав слова с помощью транскрипции.

Научить давать подробную характеристику каждому звуку.
Повторить правило сокращения слов при письме.
Отрабатывать порядок проведения фонетического разбора слова.
Развивать коммуникативные навыки, умение договариваться друг с другом.
Воспитывать уважение к окружающим людям, к чужому мнению.

Оборудование: лента букв, проектор, экран.

Примечание. Учителю надо иметь в виду, что проведение полного фонетического

разбора не является обязательным требованием для выпускника

начальной школы. Поэтому необходимо подходить к разбору слов

дифференцированно: сильные ученики могут выполнять данный вид

задания в полном объёме письменно, успевающие средне –

— письменно в сокращённом виде с опорой на образец.

Ход урока
1. Приветствие.
Здравствуйте, ребята. Начинаем наш урок русского языка. Посмотрите,
пожалуйста, какая тема урока, назовите её. (Фонетический разбор слова)

(Слайд №1)
2. Повторение пройденного по теме “Фонетика”.
Давайте вспомним, что такое “фонетика”, какой разбор слова мы называем фонетическим?
Фонетика – это раздел русского языка, который изучает звуки нашей речи, а фонетический разбор – это, соответственно, звуковой анализ слов.

(Слайд №2)
Итак, какие бывают звуки? (Гласные и согласные)
Какие звуки мы называем гласными? Почему?
Сколько в русском языке гласных звуков? Назовите гласные звуки.
Какие звуки мы называем согласными? Почему? Назовите согласные звуки.
Давайте вспомним:
какие согласные звуки могут быть парными по признаку твёрдости-мягкости,

какие согласные звуки только твёрдые,

какие согласные звуки только мягкие,

приведите примеры:
какие согласные имеют пару по звонкости-глухости,

какие согласные не имеют пару по этому признаку,

назовите все пары согласных по звонкости-глухости.

Какие буквы вообще не имеют звуков? Назовите эти буквы.
В каком случае буквы е, ё, ю, я могут обозначать два звука? Приведите примеры:
если буквы стоят в начале слова (ель, ёжик, юбка, яхта и т. п.),

если буквы стоят после гласной буквы (поел, приём, думаю, белая и т.п.),

если буква стоит после ь или ъ (объехал, перья и т.п.).

3. Отработка порядка проведения фонетического разбора.
Ребята, вы уже очень много знаете о звуках нашей речи, молодцы! А теперь мы будем учиться, используя эти знания, проводить фонетический разбор слов.
Итак, начнём. Давайте посмотрим, в каком порядке всегда производится фонетический разбор.

(Слайд №3)
Прежде чем письменно анализировать звуковой состав слова, его нужно вслух, чётко и медленно произнести его, вслушиваясь в каждый звук.

Записываем слово.

Разделим слово на слоги.

Поставим ударение.

Запишем транскрипцию слова. Вспомним, что такое “транскрипция”. А какие скобки ставятся при записи транскрипции? (на доске кто-либо из учеников рисует эти скобки)

Далее будем характеризовать каждый звук, подробно всё записывая.

Если звук гласный – ударный он или безударный?
Если звук согласный – твёрдый или мягкий (имеет ли пару по данному признаку), глухой или звонкий (имеет ли пару по данному признаку).
Обратите внимание на то, как можно сокращать слова при характеристике звуков (на доске учитель показывает варианты сокращения слов).
После того, как мы охарактеризовали все звуки слова, подводим черту, а затем записываем, сколько в слове слогов, букв и звуков.

4. Ещё раз вспоминаем о звуках, которые бывают только твёрдыми, мягкими.

(Слайд №4)
Когда буквы могут обозначать два звука.

(Слайд №5)
Когда буквы не обозначают звуков.

(Слайд №6)
5. Физминутка.
6. Практический разбор слова.
Давайте приступим к практическому заданию - сделаем фонетический разбор слова. А что это за слово, вы сейчас сами отгадаете.

Загадка.

И петь не поёт,
И лететь не летает.
За что же тогда
Его птицей считают? (Страус)

А кто такой страус? Чем известна эта птица?
(Фонетический разбор производится по плану (Слайд №7), но строчки появляются на экране не сразу, а после того, как ученики устно сформулируют какая должна быть запись).
Молодцы!

7. А теперь слово для разбора будет посложнее. Но сначала отгадайте его.

Загадка.

Чтобы сильная волна
Нас с места сдвинуть не смогла,
За борт мы цепь бросаем
И в воду опускаем. (Якорь)

Чтобы успешно справится с этим заданием, работать будем в парах. Пожалуйста, обсуждайте друг с другом каждый шаг, приходите к единому мнению, а если возникнут затруднения, обращайтесь к учителю.
Итак, слово “якорь”.
Что такое якорь, зачем он нужен? Кто использует в своей работе якоря?
(Фонетический разбор производится аналогично, с опорой на слайд №3, затем проверяем с помощью слайда №8).

8. Итог урока.
Наш урок подходит к концу.
О чём вы сегодня узнали? Какое новое знание открыли?
Чему новому научились?
Молодцы! Вы хорошо поработали, я уверена, что теперь фонетический разбор каждый сможет сделать самостоятельно, в полном объёме.

(Слайд №9)
9. Домашнее задание.
Оценка службы автоматического распознавания речи
За последние несколько лет на рынке появилось множество служб автоматического распознавания речи (ASR), предлагающих множество различных функций. Принимая решение об использовании службы, вы можете оценить ее производительность и сравнить ее с другой службой. Этот процесс оценки часто анализирует службу по нескольким векторам, таким как охват функций, параметры настройки, безопасность, производительность и задержка, а также интеграция с другими облачными службами.
В зависимости от ваших потребностей вы можете проверить наличие таких функций, как маркировка говорящих, фильтрация контента и автоматическая идентификация языка. Базовая точность транскрипции часто является ключевым фактором при оценке этих услуг. В этом посте мы покажем, как измерить базовую точность транскрипции службы ASR за шесть простых шагов, предоставим рекомендации и обсудим распространенные ошибки, которых следует избегать.
Основы оценки
Определение варианта использования и показателя производительности
Прежде чем приступить к оценке производительности ASR, сначала необходимо рассмотреть вариант использования транскрипции и решить, как измерить хорошую или плохую производительность. Буквальная точность транскрипции часто имеет решающее значение. Например, сколько словесных ошибок в стенограммах? Этот вопрос особенно важен, если вы платите аннотаторам за просмотр расшифровок и ручное исправление ошибок ASR, и вы хотите свести к минимуму количество перепечатываемых расшифровок.
Наиболее распространенная метрика точности распознавания речи называется частота ошибок в словах (WER), которая рекомендована Национальным институтом стандартов и технологий США для оценки производительности систем ASR. WER — это доля ошибок транскрипции, которые делает система ASR, по отношению к количеству фактически сказанных слов. Чем ниже WER, тем точнее система. Рассмотрим этот пример:
Справочная расшифровка (что сказал спикер) : ну они пошли в магазин за сахаром
Расшифровка гипотезы (то, что расшифровала служба ASR) : они ездили на этот тур, тряслись или
В этом примере служба ASR выглядит неточной, но сколько ошибок она допустила? Для количественной оценки WER существует три категории ошибок:
Замены — Когда система транскрибирует одно слово вместо другого. Транскрипция пятого слова как это вместо является примером ошибки подстановки.
Удаление — Когда система полностью пропускает слово. В примере система удалила первое слово ну .
Вставки — когда система добавляет в стенограмму слово, которое не говорил говорящий, например или , вставленное в конце примера.
Конечно, подсчет ошибок с точки зрения замен, удалений и вставок не всегда прост. Если говорящий говорит «за сахаром», а система транскрибирует встряхнул или , один человек может считать это удалением ( на ), двумя заменами ( оставил вместо , получил и встряхнул вместо , сахар ) и вставкой ( или ). . Второй человек может посчитать это как три замены ( оставил вместо на , встряхнул вместо , получил , и или вместо сахар ). Какой правильный подход?
WER дает системе презумпцию невиновности и подсчитывает минимальное количество возможных ошибок. В этом примере минимальное количество ошибок равно шести. Следующий выровненный текст показывает, как подсчитывать ошибки, чтобы свести к минимуму общее количество замен, удалений и вставок:
REF: НУ, они пошли в магазин, чтобы получить сахар HYP: **** они ездили на ЭТОТ ТУР, ПОТРЯСАЛИ ИЛИ Д С С С С С
Многие средства оценки ASR используют этот формат. В первой строке показана эталонная расшифровка, помеченная цифрой 9.0032 REF , а во второй строке показана стенограмма гипотезы, помеченная HYP . Слова в каждой расшифровке выровнены, ошибки показаны в верхнем регистре. Если слово было удалено из справочника или вставлено в гипотезу, вместо слова, которое было удалено или вставлено, показаны звездочки. Последняя строка показывает D для слова, которое было удалено службой ASR, и S для слов, которые были заменены.
Не беспокойтесь, если это не настоящие ошибки, допущенные системой. При использовании стандартной метрики WER цель состоит в том, чтобы найти минимальное количество слов, которые необходимо исправить. Например, сервис ASR, наверное, не особо путал «получить» и «потряс 9».0015 », , которые совершенно не похожи друг на друга. Возможно, система неправильно расслышала слово «сахар» как слово «встряхнул или», что звучит очень похоже. Если вы примете это во внимание (а есть варианты WER, которые учитывают), вы можете в конечном итоге подсчитать семь или восемь словесных ошибок. Однако в данном простом случае все, что имеет значение, — это подсчет количества слов, которые вам нужно исправить, без необходимости точного определения ошибок, допущенных службой ASR.
Вы можете узнать это как расстояние редактирования Левенштейна между эталоном и гипотезой. WER определяется как нормализованное расстояние редактирования Левенштейна:
Другими словами, это минимальное количество слов, которое нужно исправить, чтобы превратить расшифровку гипотезы в исходную расшифровку, деленное на количество слов, изначально сказанных говорящим. Наш пример будет иметь следующий расчет WER:
WER часто умножается на 100, поэтому WER в этом примере может быть указан как 0,67, 67% или 67. Это означает, что служба допустила ошибки для 67% опорных слов. Не хорошо! Наилучшая достижимая оценка WER равна 0, что означает, что каждое слово транскрибируется правильно без вставленных слов. С другой стороны, не существует наихудшего показателя WER — он может даже превысить 1 (выше 100%), если система допустила много ошибок вставки. В этом случае система на самом деле делает больше ошибок, чем слов в справочнике — она не только ошибается во всех словах, но и умудряется добавлять в расшифровку новые неправильные слова.
Другие показатели производительности, помимо WER, см. в разделе Адаптация показателя производительности к вашему варианту использования далее в этом сообщении.
Нормализация и предварительная обработка стенограмм
При расчете WER и многих других метрик имейте в виду, что проблема нормализации текста может сильно повлиять на расчет. Рассмотрим этот пример:
Ссылка : Они скажут вам еще раз: наша приблизительная оценка составляет 450 долларов.
Гипотеза ASR : Они снова скажут вам, что наша приблизительная оценка составляет четыреста пятьдесят долларов.
Следующий код показывает, как большинство инструментов будут считать ошибки в словах, если вы просто оставите стенограммы как есть:
REF: ОНИ СОВЕТ ВАМ СНОВА: наша оценка **** BALLPARK составляет **** ******* ***** 450 долларов. HYP: **** ОНИ СНОВА Скажут вам, что наша оценка BALL PARK составляет ЧЕТЫРЕСТА ПЯТЬДЕСЯТ ДОЛЛАРОВ. Д С С И С И И С
Таким образом, частота ошибок в словах будет:
Согласно этому расчету, ошибки были в 90% опорных слов. Это не кажется правильным. Гипотеза ASR в основном верна, с небольшими отличиями:
Слова они будут сокращены до они будут
Двоеточие после снова опущено
Термин приблизительный пишется как одно сложное слово в ссылке, но как два слова в гипотезе
$450 пишется цифрами и символом валюты в ссылке, но система ASR записывает его с использованием алфавита как четыреста пятьдесят долларов
Проблема в том, что вы можете записать исходные слова несколькими способами. В справочной расшифровке они пишутся одним способом, а в службе ASR — другим. В зависимости от вашего варианта использования вы можете захотеть или не захотеть учитывать эти письменные различия как ошибки, которые эквивалентны полному отсутствию слова.
Если вы не хотите считать такие различия ошибками, перед вычислением WER вам следует нормализовать и эталонную, и гипотезу. Нормализация включает такие изменения, как:
Все слова в нижнем регистре
Удаление знаков препинания (кроме апострофов)
Сокращение слов, которые можно сокращать
Расширение письменных сокращений до их полных форм (например, Dr. до врач )
Правописание всех составных слов с пробелами (например, классная доска до черная доска или неполный рабочий день до неполный рабочий день )
Преобразование цифр в слова (или наоборот)
Если у вас есть другие различия, которые вы не хотите считать ошибками, вы можете рассмотреть возможность дополнительной нормализации. Например, в некоторых языках есть несколько вариантов написания некоторых слов (например, избранное и любимый ) или необязательные диакритические знаки (например, наивный против наивный ), и вы можете преобразовать их в одно написание перед вычислением WER. Мы также рекомендуем удалять заполненные паузы, такие как uh и um , которые не имеют значения для большинства применений ASR и поэтому не должны включаться в расчет WER.
Вторая связанная с этим проблема заключается в том, что WER по определению подсчитывает количество ошибок в целых словах. Многие инструменты определяют слова как строки, разделенные пробелами для этого вычисления, но не все системы письма используют пробелы для разделения слов. В этом случае вам может потребоваться токенизировать текст перед вычислением WER. В качестве альтернативы, для систем письма, где один символ часто представляет слово (например, китайский), вы можете вычислить частота ошибок символов вместо частоты ошибок слов, используя ту же процедуру.
Шесть шагов для выполнения оценки ASR
Чтобы оценить службу ASR с помощью WER, выполните следующие действия:
Выберите небольшой образец записанной речи.
Тщательно расшифруйте его вручную, чтобы создать справочные расшифровки.
Запустите образец аудио через службу ASR.
Создание нормализованных расшифровок гипотезы ASR.
Рассчитайте WER с помощью инструмента с открытым исходным кодом.
Проведите оценку, используя полученное измерение.
Выбор тестового образца
Выбор хорошего образца речи для оценки имеет решающее значение, и вы должны сделать это до создания расшифровки ASR, чтобы избежать искажения результатов. Вы должны думать о выборке с точки зрения высказываний . Высказывание — это короткий непрерывный отрезок речи, произносимый одним говорящим без молчаливых пауз. Ниже приведены три примера высказываний:
Высказывание иногда представляет собой одно законченное предложение, но люди не всегда говорят полными предложениями — они колеблются, начинают сначала или перескакивают между несколькими мыслями в одном высказывании. Высказывания часто состоят всего из одного или двух слов и редко превышают 50 слов. Для тестовой выборки мы рекомендуем выбирать высказывания длиной 25–50 слов. Однако это гибкий подход, и его можно настроить, если ваш звук содержит в основном короткие фразы или если короткие фразы особенно важны для вашего приложения.
Ваш тестовый образец должен включать не менее 800 устных высказываний. В идеале каждое высказывание должно быть произнесено другим человеком, если только вы не планируете расшифровывать речь только нескольких человек. Выберите высказывания из репрезентативных частей вашего аудио. Например, если в половине вашего аудио обычно присутствует фоновый шум уличного движения, то половина высказываний в тестовом образце также должна включать шум уличного движения. Если вам нужно извлечь высказывания из длинных аудиофайлов, вы можете использовать такой инструмент, как Audacity.
Создание справочных расшифровок
Следующим шагом будет создание эталонных расшифровок путем прослушивания каждого высказывания в тестовом образце и дословного записи того, что они сказали. Создание этих справочных расшифровок вручную может занять много времени, но это необходимо для проведения оценки. Напишите стенограмму для каждого высказывания в отдельной строке в текстовом файле с именем reference.txt , как показано ниже.
привет, я звоню по поводу холодильника, который я купил у вас, льдогенератор перестал работать, и он все еще находится на гарантии, поэтому я хотел узнать, может ли кто-нибудь прийти посмотреть на него. нет, я везде проверил почтовый ящик, комнату для посылок, я спросил своего соседа, который иногда получает мои посылки, но он еще не появился я пытался обновить свой адрес на вашем веб-сайте, но он просто говорит код ошибки 402 отключенный идентификатор учетной записи после того, как я заполнил форму
Справочные стенограммы чрезвычайно дословны, в том числе когда говорящий колеблется и начинает заново в третьем высказывании ( на вашем ). Если стенограммы на английском языке, пишите их строчными буквами без знаков препинания, кроме апострофов, и в целом обязательно обратите внимание на вопросы нормализации текста, которые мы обсуждали ранее. В этом примере, кроме строчных букв и удаления знаков препинания из текста, составные слова были нормализованы путем написания их как двух слов ( льдогенератор , веб-сайт ), инициализм I.D. пишется как одно строчное слово id , а число 402 пишется цифрами, а не алфавитом. Применяя одни и те же стратегии как к эталонным, так и к расшифровкам гипотез, вы можете гарантировать, что различные варианты правописания не будут считаться ошибками в словах.
Запуск образца через службу ASR
Теперь вы готовы запустить тестовый образец через службу ASR. Инструкции по выполнению этого действия в консоли Amazon Transcribe см. в разделе «Создание стенограммы аудио». Если вы запускаете большое количество отдельных аудиофайлов, вы можете предпочесть использовать API разработчика Amazon Transcribe.
Создание расшифровок гипотезы ASR
Возьмите стенограммы гипотез, сгенерированные службой ASR, и вставьте их в обычный текстовый файл, по одному высказыванию в строке. Порядок высказываний должен точно соответствовать порядку в созданном вами файле эталонных расшифровок: если в строке 3 вашего файла эталонных расшифровок есть ссылка на высказывание , которое пошло в хранилище , то строка 3 вашего файла расшифровок гипотез должен иметь вывод ASR для того же самого высказывания.
Ниже приведены выходные данные ASR для трех фраз:
Привет, я звоню по поводу холодильника, который я купил у вас. Ледогенератор перестал работать, и он все еще находится на гарантии, поэтому я хотел узнать, может ли кто-нибудь прийти посмотреть на него. Нет Я проверил везде в почтовом ящике Комната посылок Я спросил у соседа, который иногда получает мои посылки, но он еще не появился Я пытался обновить свой адрес на вашем веб-сайте, но он просто говорит код ошибки 40 для идеи об отключенных учетных записях после того, как я заполнил форму.
Эти расшифровки еще не готовы к использованию — вам необходимо сначала нормализовать их, используя те же правила нормализации, которые вы использовали для эталонных расшифровок. Во-первых, запишите текст в нижнем регистре и удалите знаки препинания, кроме апострофов, потому что различия в регистре или знаках препинания не считаются ошибками для этой оценки. Слово веб-сайт должно быть нормализовано до веб-сайт , чтобы соответствовать эталонной расшифровке. Номер уже написан цифрами и выглядит как инициализм И.Д. был расшифрован неправильно, так что ничего там делать не надо.
После того, как выходные данные ASR были нормализованы, расшифровки окончательных гипотез выглядят следующим образом:
привет, я звоню по поводу холодильника, который я купил у вас, льдогенератор перестал работать, и он все еще находится на гарантии, поэтому я хотел узнать, может ли кто-нибудь прийти посмотреть на него. нет, я проверил везде в почтовом ящике, в комнате для посылок, я спросил у соседа, который иногда получает мои посылки, но он еще не появился. я пытался обновить свой адрес на вашем веб-сайте, но он просто говорит код ошибки 40 для идеи отключенных учетных записей после того, как я заполнил форму
Сохраните эти стенограммы в обычный текстовый файл с именем гипотеза. txt .
Расчет WER
Теперь вы готовы рассчитать WER, сравнив стенограммы эталона и гипотезы. В этом посте для расчета WER используется инструмент оценки asr с открытым исходным кодом, но также доступны другие инструменты, такие как SCTK или JiWER.
Установите инструмент asr-evaluation (если вы его используете) с помощью pip install asr-evaluation, что делает 9Скрипт 0032 wer доступен в командной строке. Используйте следующую команду для сравнения созданных вами текстовых файлов ссылки и гипотезы:
wer -i reference.txt гипотеза.txt
Сценарий выводит примерно следующее:
REF: привет, я звоню по поводу холодильника, который я купил у вас, льдогенератор перестал работать, и он все еще ** НА ГАРАНТИИ, поэтому я хотел посмотреть, может ли кто-нибудь прийти посмотреть на него. HYP: привет, я звоню по поводу холодильника, который я купил у тебя, льдогенератор перестал работать, и он все еще на гарантии, поэтому я хотел узнать, может ли кто-нибудь прийти посмотреть на него. ПРЕДЛОЖЕНИЕ 1 Правильно = 96,9% 31 ( 32) Ошибки = 6,2% 2 (32) REF: нет, я проверил везде ** почтовый ящик, комнату для посылок, я спросил своего соседа, который иногда получает мои посылки, но он еще не появился. HYP: нет, я проверил везде В почтовом ящике, в комнате для посылок, я спросил своего соседа, который иногда получает мои посылки, но он еще не появился. ПРЕДЛОЖЕНИЕ 2 Правильно = 100,0% 24 ( 24) Ошибки = 4,2% 1 (24) REF: я пытался обновить свой адрес на вашем веб-сайте, но он просто говорит код ошибки ** 402 отключенный идентификатор АККАУНТА после того, как я заполнил форму HYP: я пытался обновить свой адрес на вашем веб-сайте, но после того, как я заполнил форму, он просто говорит код ошибки 40 TO отключенных АККАУНТОВ IDEA ПРЕДЛОЖЕНИЕ 3 Правильно = 89.3% 25 ( 28) Ошибки = 14,3% 4 (28) Количество предложений: 3 Вер: 8,333% (7/84) WRR: 95,238% (80/84) SER: 100.000% ( 3 / 3)
Если вы хотите рассчитать WER вручную, а не с помощью инструмента, вы можете сделать это, рассчитав расстояние редактирования Левенштейна между парами эталонной и гипотетической расшифровок, деленное на общее количество слов в эталонных расшифровках. Когда вы вычисляете расстояние редактирования Левенштейна между эталоном и гипотезой, обязательно рассчитывайте правки на уровне слов, а не правки на уровне символов, если только вы не оцениваете письменный язык, где каждый символ является словом.
В приведенных выше результатах оценки вы можете увидеть соответствие между каждой эталонной расшифровкой REF и расшифровкой гипотезы HYP . Ошибки печатаются в верхнем регистре или с использованием звездочек, если слово было удалено или вставлено. Этот вывод полезен, если вы хотите пересчитать количество ошибок и пересчитать WER вручную, чтобы исключить определенные типы слов и ошибок из вашего расчета. Также полезно убедиться, что инструмент WER правильно подсчитывает ошибки.
В конце вывода вы можете увидеть общий WER: 8,333%. Прежде чем идти дальше, просмотрите расшифровки расшифровки, распечатанные сценарием wer . Проверьте, соответствуют ли ссылки правильным гипотезам. Выравнивание ошибок выглядит разумным? Существуют ли какие-либо различия в нормализации текста, которые считаются ошибками, которых не должно быть?
Проведение оценки
Каким должен быть WER, если вам нужны хорошие стенограммы? Чем ниже WER, тем точнее система. Однако порог WER, который определяет, подходит ли система ASR для вашего приложения, в конечном итоге зависит от ваших потребностей, бюджета и ресурсов. Теперь у вас есть все необходимое для объективной оценки с использованием передового опыта, которым мы поделились, но только вы можете решить, какой уровень ошибок является приемлемым.
Возможно, вы захотите сравнить две службы ASR, чтобы определить, значительно ли одна из них лучше другой. Если это так, вам следует повторить предыдущие три шага для каждой службы, используя один и тот же тестовый образец. Затем подсчитайте, сколько высказываний имеют более низкий WER для первой службы по сравнению со второй службой. Если вы используете asr-evaluation , WER для каждого отдельного высказывания отображается как процент ошибок под каждым высказыванием.
Если один сервис имеет более низкий WER, чем другой, по крайней мере, для 429 из 800 тестовых высказываний, вы можете сделать вывод, что этот сервис обеспечивает лучшую транскрипцию вашего аудио. 429 представляет собой обычный порог статистической значимости при использовании критерия знака для этого конкретного размера выборки. Если в вашей выборке не ровно 800 высказываний, вы можете вручную рассчитать тест знаков, чтобы определить, имеет ли один сервис значительно более низкий WER, чем другой. Этот тест предполагает, что вы следовали передовой практике и выбрали репрезентативную выборку высказываний.
Адаптация показателя производительности к вашему варианту использования
Хотя в этом сообщении используется стандартная метрика WER, наиболее важным соображением при оценке служб ASR является выбор метрики производительности, отражающей ваш вариант использования. WER — отличная метрика, если стенограммы гипотезы будут исправлены, и вы хотите свести к минимуму количество исправляемых слов. Если это не ваша цель, вам следует тщательно рассмотреть другие показатели.
Например, если ваш вариант использования — извлечение ключевых слов, и ваша цель — узнать, как часто определенный набор целевых ключевых слов встречается в вашем аудио, вы можете предпочесть оценить стенограммы ASR с использованием таких показателей, как точность, полнота или оценка F1 для вашего аудио. список ключевых слов, а не WER.
Если вы создаете автоматические подписи, которые не будут исправлены, вы можете предпочесть оценивать системы ASR с точки зрения того, насколько полезны подписи для зрителей, а не минимальное количество ошибок в словах. Имея это в виду, вы можете условно разделить английские слова на две категории:
Слова содержания – Глаголы типа «запустить», «написать» и «найти»; такие существительные, как «облако», «здание» и «идея»; и модификаторы типа «высокий», «осторожный» и «быстро»
Функциональные слова – Местоимения типа «это» и «они»; определители, такие как «the» и «this»; союзы типа «и», «но» и «или»; предлоги типа «из», «в» и «над»; и несколько других видов слов
Для создания неисправленных подписей и извлечения ключевых слов более важно правильно расшифровывать слова содержания, чем служебные слова. Для этих случаев использования мы рекомендуем игнорировать служебные слова и любые ошибки, которые не включают слова содержания, при расчете WER. Определенного списка служебных слов нет, но в этом файле представлен один из возможных списков для североамериканского варианта английского языка.
Распространенные ошибки, которых следует избегать
Если вы сравниваете две службы ASR, важно оценить расшифровку гипотезы ASR, созданную каждой службой, используя настоящую эталонную расшифровку, которую вы создаете вручную, а не сравнивать две расшифровки ASR друг с другом. Сравнение расшифровок ASR друг с другом позволяет увидеть, насколько различаются системы, но не дает представления о том, какая служба является более точной.
Мы подчеркнули важность нормализации текста для расчета WER. Когда вы сравниваете две разные службы ASR, службы могут предлагать разные функции, такие как истинный регистр, пунктуация и нормализация чисел. Таким образом, вывод ASR для двух систем может отличаться, даже если обе системы правильно распознали одни и те же слова. Это необходимо учитывать при расчете WER, поэтому вам может потребоваться применить разные правила нормализации текста для каждой службы, чтобы справедливо их сравнивать.
Избегайте неофициального просмотра расшифровок ASR для оценки их качества. Ваша оценка должна быть адаптирована к вашим потребностям, таким как сведение к минимуму количества исправлений, максимальное удобство использования подписи или подсчет ключевых слов. Неформальная визуальная оценка чувствительна к особенностям, которые выделяются из текста, таким как использование заглавных букв, пунктуация, имена собственные и цифры. Однако, если эти функции менее важны для вашего варианта использования, чем точность слов — например, если расшифровки будут использоваться для автоматического извлечения ключевых слов и никогда не будут видны реальным людям — тогда неформальная визуальная оценка не поможет вам принять лучшее решение.
Полезные ресурсы
Ниже перечислены инструменты и программное обеспечение с открытым исходным кодом, которые могут оказаться полезными:
Инструменты для расчета WER:
asr-оценка
SCTK (Инструментарий оценки NIST)
ДжиВЕР
Инструменты для извлечения высказываний из аудиофайлов:
Дерзость
Праат
Заключение
В этом посте обсуждаются некоторые ключевые элементы, необходимые для оценки аспекта производительности службы ASR с точки зрения точности слов. Однако точность слов — это лишь один из многих аспектов, которые необходимо учитывать при выборе конкретной службы ASR. Крайне важно, чтобы вы включили другие параметры, такие как общий набор функций службы ASR, простота использования, существующие интеграции, конфиденциальность и безопасность, параметры настройки, масштабируемость, обслуживание клиентов и цены.
Об авторах
Скотт Сейфарт — специалист по данным в AWS AI. Он работает над улучшением сервисов Amazon Transcribe и Transcribe Medical. Скотт также фонетик и лингвист, изучавший армянский, яванский и американский варианты английского языка.

Пол Чжао — менеджер по продукту в AWS AI. Он управляет Amazon Transcribe и Amazon Transcribe Medical. В прошлой жизни Пол был серийным предпринимателем, запустившим и управлявшим двумя успешными стартапами.
Объяснение, списки слов и практические предложения для произношения американского английского — #GOALS English
Звуки ‘t’, используемые в американском английском
не носители языка, особенно если вы сначала выучили британское произношение. Буква «т», написанная во многих словах и фразах, не всегда произносится так, как вы думаете. Есть обычное «т», смычное «т», хлопающее «т», иногда мы не произносим «т», иногда «т» произносится как «ч» или даже «ш» и др. раз мы используем так называемую гортанную остановку. Произношение звука «t», а также произношение его и когда произносится, часто варьируется от британского RP до общеамериканского произношения, а также для всех различных типов акцентов в английском языке.
Еще больше усложняет ситуацию тот факт, что на самом деле существует только один IPA (фонетический) символ для «t», которым является /t/, и он пишется в большинстве словарей, даже в словах, где «t» произносится по-разному или нет. вообще.
В этом бесплатном уроке английского языка я дам обзор различных вариантов произношения буквы «t» в американском английском, а затем сосредоточусь на одном из самых сложных, но часто используемых звуков в произношении американского английского — «flap t». .’
Под видео вы также найдете краткие пояснения и примеры списков слов для различных звуков.
Обычный звук «т» в американском английском
То, что учащиеся обычно думают о звуке «т», обычно происходит, когда это первая буква слова или слога.
For example:
t en
t oday
t onight
T uesday
‘T’ is one of the voiceless звучит на английском языке. Это означает, что звук создается с контролем воздуха во рту, без использования голосовых связок. «Т» тоже придыхательный звук , что означает, что вы выпускаете струйку воздуха. Если вы произносите звук «т» так, как учат маленьких детей на уроках фонетики, вы почувствуете, как воздух коснулся ваших губ. Символ IPA для этого — /t/.
Звук «стоп-т» в американском английском
Во многих словах, оканчивающихся на «т» после гласной, используется то, что иногда называют «стоп-т». Этот звук стоит в конце слова, а иногда даже в конце слога. и делается так же, как вы произносите обычный звук «т», только вы останавливаете свой язык и не выпускаете последний глоток воздуха. Это означает, что звук «т» в этих случаях больше не атмосферник. Как я уже сказал, не существует символа, обычно используемого для обозначения этого изменения в произношении, поэтому символ IPA по-прежнему /t/.
For example:
po t
tha t
ba t
ca t
What is the ‘Flap t’ Sound?
Вот небольшая заметка об общем американском произношении, которую я часто даю своим английским студентам:
Акцент в американском английском естественным образом эволюционировал в сторону произнесения звуков самым простым (и часто ленивым) способом.
«Т» — это то, что я часто называю «мягкой д» на своих уроках. Произношение полностью произносимого звука «т» с придыханием требует больше усилий для произнесения в середине слова или фразы, чем «мягкое д»
Позвольте мне показать вам, что я имею в виду: произнесите «вода», если вам нужно больше пояснений конкретно по этому слову.
Если все сделано правильно, второй способ изготовить гораздо проще. Языком, губами и ртом требуется меньше усилий. Это «флап т». Опять же, МФА не различает этот звук и пишет его как /т/, однако для своих уроков я предпочитаю писать его как /д/.
*Примечание для говорящих по-испански и по-португальски: для говорящих по-английски этот звук больше всего похож на звук «д», но для вас, однако, он будет больше похож на то, что вы считаете «р», например, в слово «пара» на португальском и испанском языках. Для носителей английского и многих других языков это НЕ звучит как тип звука «р», который мы используем, например, в слове «бег».
Каково правило, когда следует использовать «откидной т»?
В общем, вот несколько правил использования «flap t»:
«Flap t» часто встречается между гласной и «темным l», например, в «little» или «bottle». ».
«Flap t» также может стоять перед или после гласной, контролируемой r, например, в «turtle» или «daughter».
«Flap t» произойдёт после звуков «c» /k/ или «s» /s/, как в словах «доктор» или «сестра».
* Помните, что это английский язык, поэтому, конечно, из этих правил будут исключения.
Вот одна из моих любимых скороговорок для отработки звука ‘flap t’:
«Бетти Боттер купила немного масла»
Пример списка слов для звука ‘flap t’ в американском английском
В следующем списке , помните, словари, такие как learningersdictionary.com (который я рекомендую для использования IPA со звуковыми фрагментами американского английского), будут показывать не «d» в IPA, а «t». Я меняю его в своих уроках для простоты. Следующий список слов «flap t» не означает, что это все слова, в которых используется этот звук, а просто предназначен для того, чтобы дать вам представление о том, когда и где вы услышите звук «flap t», чтобы вы могли слушать.