Child-directed Speech and Foreigner Talk

The article reviews child-directed speech and foreigner talk respectively and comparatively. It compares the features, functions and some of the similarities as well as differences of the two registers. They should be thought of as dynamic, changing in accordance with various situational factors rather than static, fixed sets of features.

《中国共产党简史》直接引语英译形式的语用分析

《中国共产党简史》及其英译本为中外读者解读中国共产党提供了权威读本。直接引语是该著作主要话语表达方式之一,对中共党史对外交流具有积极意义。基于自建汉英平行语料库,发现《中国共产党简史》中直接引语形式与其英译形式并非完全对应,译文形式更为灵活。进一步对比分析表明,这些英译形式反映出译者立足“讲好中国故事”的交际意图,积极与语言语境、交际语境和译文读者互动而进行语用顺应,有助于中国共产党故事的对外翻译,也为中国故事的国际传播提供了宝贵经验。

场景置换:元宇宙虚拟庭审下的未成年人出庭作证

元宇宙技术的迭代发展,将传统在线诉讼的二维平面推向三维立体的虚拟法庭空间,为司法实践中未成年人证人出庭作证难题的解决提供了新的思路。其方式是通过创造一个高精度的数字孪生场景,打造一个与真实法庭别无二致,且功能相同、效力相同的虚拟法庭,并以“数字分身”为媒介,以“人在回路中”的方式将未成年人证人从线下真实法庭置换至虚拟法庭场景中,达至与线下出庭作证一样的作证效果。囿于未成年人的特殊性以及未成年人权益优先保护的需要,因此须对未成年人证人出庭作证采取与成年人证人作证不同的诉讼方式,即未成年人证人适用元宇宙虚拟庭审出庭作证,以实现打击犯罪、保障人权、查明案件事实以及“庭审实质化”的目标。

在线诉讼异步审理的解构与程序再设计

在线诉讼是对线下诉讼空间限制的突破,异步审理模式则是对在线诉讼时间限制的解构。异步审理以错时、书面的形式展开,在降低当事人诉讼成本、提升纠纷解决效率的同时,也对传统民事诉讼法理、诉讼文化产生了极大冲击。特别是异步审理模式与直接言词原则的非契合性,导致书面证言泛化适用、情态证据缺失,增加了发现案件真实的难度,反而与异步审理模式的初衷相违背。故现阶段应当警惕强行适用异步审理模式可能带来的风险,在不能通过法解释学论证异步审理模式正当性的情形下,应当对此种不可调和的冲突做出折衷与让步。在明确异步审理模式将效率作为优先价值考量的基础上,通过完善异步庭前会议的规则设计,在庭审阶段实行同步审理与异步审理并行,构建逾期失权制度、程序交互转换方案以及完善软硬件技术等程序保障措施,从而推动异步审理模式的纵深发展。

版权保护自动化实施与言论自由冲突的化解——欧盟的法律实践及其超越

内容自动化识别技术为解决网络版权侵权问题提供了新的方案,但也因可能发生技术误判、请求人错误主张,以及网络服务提供者过度执行,而侵害用户的言论自由。欧盟在要求在线内容分享服务提供者承担过滤义务的同时,通过明确过滤对象和过滤标准、配套错误过滤救济机制,以及规制滥用过滤机制的行为,平衡保障用户言论自由。然而,由于欧盟相关指令将侵权内容识别后的处置方案限定为过滤,内容自动化识别技术对用户言论自由的影响仍是单纯消极的。通过将内容自动化识别技术与格式化条件的许可要约结合,将有效解决用户上传场景下非标准化、低净值版权交易市场中的交易成本问题,从而积极拓宽用户言论的可能边界。

基于焦点损失的ATCN-GRU语音情感识别

为了改善RNN的空间信息丢失和CNN忽略时序信息的问题,引入了时间卷积网络TCN,将上述网络与双向门控循环单元Bi-GRU以及注意力机制组合构建了声学模型ATCN-GRU来进一步提高语音情感识别的性能,并通过加入焦点损失改善EMODB和IEMOCAP数据库训练样本不平均导致的识别结果不均衡问题。首先,通过TCN残差块从手工提取的特征中选取最具有代表性和鲁棒性的特征;其次,利用Bi-GRU模型学习语音样本的上下文相关信息,并利用注意力机制学习模型的输入序列与输出序列之间的关联程度,从而给予有效信息更多关注;最后,通过Softmax层对情感进行分类。相较于前人的研究成果,模型ATCN-GRU取得了更好的识别性能:在CASIA、EMODB以及IEMOCAP三个数据库上分别取得了88.17%、85.98%和65.83%的平均准确率;引入焦点损失后,EMODB和IEMOCAP数据库上的平均准确率分别达到了86.26%和66.30%。

基于Direct Play API的语音通信系统实现

阐述了语音通信系统基于微软DirectPlayAPI开发通信软件,通过对网络结构和语音编码的详细分析和研究,成功地在多台飞行模拟器之间建立起独立的语音通信网络;为保证飞行模拟器声音仿真的完整性,语音通信计算机在完成语音数据交换的同时完成单机电台罗盘声、语音告警等声音的仿真。

少样本情感可控语音合成研究与应用

在深度合成技术快速发展的背景下,基于现有语音合成技术,特定人物的语音合成需要在专业的录音棚收集大量的数据,同时,合成语音情感仅限于录制的数据。在VITS2方法的基础上提出了新的情感可控语音合成模型,新增了预训练的说话人特征提取模块、情感特征提取模块、双向流网络损失计算模块和混合训练技巧,实现了少样本情况下情感可控语音合成。在AISHELL3数据集进行实验,结果表明,所提模型在少样本情况下具有更高的合成自然度和合成相似度。在EDS数据集上进行实验表明,所提模型在少样本情况下具有更高的情感相似度,相比于基线方法,在客观指标上合成字错误率也更低,进一步验证了所提方法的有效性。

The Stylistic Study on Speech Presentation in English Novels

This paper adopts the model proposed by Leech and Short,which according to the degree of narrator's interference and imme-diacy classified the speech presentation in English novels into five categories:NRSA,IS,FIS,DS and FDS. Then it exemplifies their different stylistic functions.

在线诉讼视域下的民事异步审理:性质定位、问题反思与规则建构

民事异步审理作为一种直接与间接相结合的独立的案件审理方式,客观上并不具有诉讼或非讼特征。2021年新民诉法正式在法律层面确定了在线诉讼效力的等效性。然而,这并不能从根本上解决民事异步审理的正当性问题。目前,民事异步审理存在着规则设计不统一、与直接原则和集中审理原则冲突、违背法定庭审顺序以及难以实现庭审公开等多重实践困境和理论冲突。对此,应当从解释论和立法论双重视角下统一整合各民事异步审理规范中的审理规则,分类调和或消解异步审理与传统庭审原则之间的冲突,纠正民事异步审理中法庭调查和法庭辩论首次陈述之顺序并构建以事后公开为主的多样化民事异步庭审公开机制。

论在线诉讼异步审理模式

异步审理模式自创立以来适用范围逐步扩大,但其制度功能尚未有效发挥:规范上,现有规范效力位阶低、内容不统一、可操作性不强的局限性明显;实践上,适用范围严格受限、当事人程序选择权过于膨胀、审判公开制度贯彻落实受阻以及冒名诉讼等问题凸显。学界也因该模式违反直接言词原则、集中审理原则以及背离法庭仪式感而争议不断。在此背景下,应在明确异步审理模式独特价值及法理依据的基础上,从扩大适用范围、限制当事人程序选择权、强化审判公开、防范当事人身份冒用以及探索建立“调辩合一+要素式审判”审理方式等方面对异步审理模式进行优化完善。

日本学习者汉语中介语中的直接转述话语研究

在HSK动态作文语料库日本学习者的语料中,直接转述话语使用频率较高。学习者大都能够掌握直接转述话语的基本结构,部分学习者甚至具有非常娴熟的直接转述话语运用技能,这主要表现为不同管领词的选取、管领词修饰语以及不同类型引导句和转述句的恰当使用等。与汉语目的语文本相比,日本学习者汉语中介语系统中的直接转述话语也存在需要改进之处,主要包括:引导句和转述句的语序单一,基本都采用“引导句+转述句”的模式;管领词类型相对单一,超过80%的用例都使用“说”;冒号和引号使用不规范现象比较普遍。

幼儿教师儿向语言研究

儿童是在互动中习得语言的,与儿童互动的“涉儿群体”都有可能影响儿童语言的发展,其中就包括幼儿教师,其教学语言也可称为“儿向语言”。高质量儿向语言的运用与儿童良好语言习惯的形成、理解和表达能力的培养等密切相关,提高幼儿教师儿向语言的“发展性”,能将语言准备有机融入幼小过渡中,促进科学的幼小衔接。本文利用B站幼儿园教学视频和实录音频,从语音(音高、语速)、词汇(表疑问的句末语气助词、认识义情态词、人称代词)、句法(平均话语长度)、语用策略(提问类型)等方面考察幼儿教师儿向语言的纵向动态,揭示出该群体儿向语言“发展性”不足的问题,即基频、语速不会随儿童年级变化而明显调整,词汇使用仅适用较低的认知发展水平,平均话语长度调整不显著,封闭性提问占主导等。据此提出针对性改进策略:在大班下学期幼儿教师可以适当提高平均语速,降低平均基频,提高句法复杂度,增加开放性提问等。

基于DCNN和BiLSTM的单通道视听融合语音分离方法研究

近年来,随着语音处理及计算机技术的飞速发展,人机语音交互的重要性日益突出.其中,语音分离是将目标语音从混合语音中分离出来的一项重要任务.然而,在著名的“鸡尾酒会”等复杂开放环境下语音的分离远没有达到令人满意的效果.针对现实生活中多说话人交流场景,本文以空洞卷积(Dilated Convolutions Neural Network,DCNN)和双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)为网络基础,提出一种视听融合的语音分离(DCNN-BiLSTM)模型.该模型在训练过程中通过音频编号查找与之对应的视觉信息,视觉信息可以将音频聚焦在说话场景中该说话人上,以达到增强语音分离效果.在AVSpeech数据集上进行实验测试,利用PESQ(Perceptual Eval-uation of Speech Quality)、STOI(Short-Time Objective Intelligibility)和SDR(Signal-to-Distortion Ratio)指标评价分离效果.研究表明,本文方法比经典的AVSpeech分离方法在语音分离能力上提高了3.37 dB.

中短波宽带测向系统的建设方案和应用实践

如何实现信号的精准化监测和定位跟踪是中短波广播监测领域的重要任务。本文立足于直属台测向站的建设实践,基于空间谱估计测向体制,引入宽带监测、波束合成、同频语音分离、语音识别等新技术,同时将宽带测向与窄带测向有机结合,将信号侦察和测向工作融为一体,构建了一个技术先进、功能强大的宽带测向系统。

基于BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注联合方法

针对中文分词、词性标注等序列标注任务,提出结合双向长短时记忆模型、条件随机场模型和马尔可夫族模型或树形概率构建的中文分词和词性标注联合方法。隐马尔可夫词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率。在基于马尔可夫族模型或树形概率的词性标注中,当前词的词性不但与前面词的词性有关,而且与当前词本身有关。使用联合方法有助于使用词性标注信息实现分词,有机地将两者结合起来有利于消除歧义和提高分词、词性标注任务的准确率。实验结果表明:本文使用的中文分词和词性标注联合方法相比于通常的双向长短时记忆模型−条件随机场分词模型能够大幅度提高分词的准确率,并且相比于传统的隐马尔可夫词性标注方法能够大幅度提高词性标注的准确率。

肿瘤科护士自主学习护理论坛的创建与运作

目的探讨提高肿瘤科护理人员专科知识及自主学习能力的有效方法。方法成立肿瘤专科护理论坛管理小组,制定论坛主题,369名临床护理人员自选主题进行案例准备,以演讲形式进行论坛内容分享。结果共组织小组论坛132场次,总论坛32场次,参加人次累计1 320人次;护士对护理论坛学习形式满意率为90.06%,收获程度为95.50%,吸收程度为100%。结论自主学习护理论坛有助于肿瘤科护理人员专科对知识的掌握,提高其自主学习能力。

基于BERT-BiLSTM-CRF的中文分词和词性标注联合方法

针对中文分词、词性标注等序列标注任务,本文提出了结合BERT语言模型、BiLSTM(双向长短时记忆模型)、CRF(条件随机场模型)和马尔可夫族模型(MFM)或树形概率(TLP)构建的中文分词和词性标注联合方法.隐马尔可夫(HMM)词性标注方法忽略了词本身到词性的发射概率,而在利用树形概率或马尔可夫族统计模型的词性标记中,一个词的词性不仅和该词前一个词的词性关联,且与该词自身关联.使用联合方法有助于使用词性信息帮助分词,将两者紧密结合能够帮助消除歧义和改进分词、词性标记的性能.实验结果表明本文使用的中文分词和词性标注联合方法与普通的BiLSTM-CRF分词算法相比,可以明显提升分词性能,而且相比于通常的隐马尔可夫词性标注方法能够大幅度提高词性标注的准确率.

指令类言语行为构成的重新分析

指令类言语行为是言语行为中非常重要的一大类别,但学界对其研究并不充分。指令类言语行为和非指令类言语行为具有三个区别性要素:意图要素、事件状态、主体关系。决定指令行为内部差异的最重要的参数是对"话语权"的强调,即指令行为发出者对"话语权"强调程度的差异在话语层面会显示为不同的指令形式:强调自身话语权力和权势的指令形式,强调对方话语权力和权势的指令形式和模糊双方话语权力和权势的指令形式。在指令度上,指令类言语行为可以分为强指令、一般指令和弱指令三类,而指令度的强弱和直接指令行为与间接指令行为并非简单对应关系,以威胁形式出现的间接指令的强度远远强于直接指令。