- •Глава 5. Психолингвистические модели, и теории
- •Глава 5. Психолингвистические модели и теории
- •Часть 2. Психолингвистический анализ речи
- •Глава 5. Психолингвистические модели и теории
- •Часть 2. Психолингвистический анализ речи
- •Глава 5. Психолингвистические модели и теории
- •Норма и патология в речи.
- •Классификация форм речевой патологии.
- •Речевые нарушения, связанные с врожденными или приобретенными нарушениями сенсорных систем - в основном это особенности речи (и ее восприятия) у глухих и глухонемых.
- •Речевые нарушения, связанные с умственной отсталостью или временными задержками психического развития.
- •Наиболее часто встречающимися, не относящимися к патологическим, являются такие нарушения речи у людей, как парафазия, контаминация и персеверативность.
- •Алалия (дефект речи).
- •Афазия (расстройство речи).
- •Расстройства активной речи (устной или письменной).
- •13.4.1. Введение
- •13.4.3. Модель lafs
- •13.1.4.10. Кортежные модели
- •13.4.9. Логогенная модель
- •13.1.4.11. Ограничивающие модели
- •13.4.7. Модель с использованием логики размытых (нечетких) множеств
- •13.4.6. Модель взаимной активации
- •13.4.5. Квазинейронные модели
- •13.4.4. Моделирование слуха
- •13.1.4.12. Заключение
- •«Вербальное айкидо» или методы нлп техники приведения в замешательство (пример)
- •Методы нлп техники мотивирующей беседы
- •Дисгармоничная речь в эффективном общении
- •Отрицание ранее сказанного в эффективном общении
- •Инструментарий методов и нлп техник эффективного общения
- •Формулировки методов нлп тренинга эффективного общения (продолжение)
- •Методы нлп техники применения цепочки смысловых значений эффективного общения
- •Первый навык в использовании метода нлп техники «чистого языка»
13.4.1. Введение
3)Стадии восприятия акустического сигнала
Первая такая стадия - это обычно этап слуховой обработки.
Следующая стадия - использование детекторов акустических параметров. Детекторы оценивают не абсолютные, а относительные признаки акустического сигнала, которые, как предполагается, характеризуются большей инвариантностью применительно как к разным контекстам, так и к индивидуальным дикторам. примерами служат детекторы изменений в сигнале, детекторы спектральных переходов, спектральных пиков, детекторы присутствия голоса, выделения частоты основного тона, форманты назализации.
Представление речевого сигнала, выработанное на стадии периферического анализа, является объектом анализа модуля детекторов дифференциальных признаков. Некоторые авторы - см., например, [Stevens, 1986], склонны и дифференциальные признаки считать универсальными, а соответствующие детекторы, вероятно, врожденными. Однако Клатт предпочитает подход, согласно которому дифференциальные признаки носят внутриязыковый характер.
В моделях описываемого класса работа детекторов обоих типов осуществляется параллельно, поэтому следующий этап анализа - это линеаризация фонологического представления, которое должно принять вид последовательности экспонентов словарных единиц. Д. Клатт, говоря об этом этапе, допускает разные возможности. Наиболее экономным он признает использование последовательности признаковых матриц, которые могут образовывать решетки в случае неоднозначности решений, предлагаемых детекторами.
В любом случае признаковые матрицы, присутствующие в том или ином виде во всех подтипах обсуждаемой модели, характеризуются вероятностной природой; применительно к задачам линеаризации такая оценка отражает вероятность присутствия данного сегмента (обычно фонемы) в данной позиции.
Следующий этап в работе модели - обеспечение доступа к словарю: информация, полученная на выходе модуля, ответственного за линеаризацию фонологического представления, используется для поиска в пространстве словаря таких лексических единиц, которые наилучшим образом соответствовали бы полученным последовательностям признаковых матриц. Механизм действия модели на этой стадии заключается прежде всего в том, что особые процедуры должны оценивать вероятности совпадения тех или иных фонемных цепочек с экспонентами словарных единиц. Неопределенность решений в таких случаях может быть весьма значительной, особенно если учесть, что границы между словами по большей части неизвестны и, кроме того, в обрабатываемых цепочках вполне вероятны как недостающие, так и "лишние" фонемные сегменты.
Заключая обзор "признаковых" моделей, Д. Клатт пишет: "Вопросы, которые возникают в связи с полными характеристиками алгоритмов, извлекающих [из сигнала] признаки, не имеют простых ответов. Безусловно, не внушают оптимизма весьма ограниченные возможности систем распознавания, базирующихся на дифференциальных признаках, и алгоритмов их извлечения, о которых до сих пор сообщалось в литературе. Вполне возможно, что дифференциальные признаки составляют существенный аспект восприятия [речи], но едва ли стратегии их оценки будут простыми.