Как проверить орфографию в Word и настроить автоисправление: инструкция

Включение функции

Обратите внимание! Пошаговая инструкция создана на основе Майкрософт ворд 2010.

Если word не проверяет орфографию, а в этом есть необходимость, можно запустить эту функцию самостоятельно. Для этого следует перейти во вкладку «Файл» и зайти в меню «Параметры».

В открывшемся окне необходимо включить автоматический запуск исправления недочетов.

Также рекомендуется поставить галочку у пунктов:

• применять контекстную проверку орфографических ошибок;
• отмечать грамматические недочеты в процессе набора информации;
• во время исправления орфографии, также исправлять граматические ошибки.

Обратите внимание! В некоторых версиях наименование пунктов может несколько отличаться, но смысл остается прежним.

Признаки

Симптом 1

Средство проверки правописания не распознает слова с ошибками в Word 2010.

Симптом 2

При нажатии кнопки грамматика & грамматики в группе проверки правописания на вкладке * * Просмотр * * в Word 2010 вы получаете одно из следующих сообщений:

• Проверка правописания и грамматики завершена.
• Средства проверки правописания не установлены для языка по умолчанию, попробуйте повторно установить средства проверки правописания.

Word 2007

В ворде 2007 года найти необходимые параметры можно нажав на круглый значок в углу экрана. В нижней части открывшегося окна можно увидеть необходимый пункт «Параметры Microsoft Word».

Все последующие действия необходимо произвести в открывшемся окне, произведя действия описанные ранее.

Word 2013

В office ворде 2013 параметры также находятся во вкладке «Файл» и можно их найти в нижней колонке списка.

Меню не отличается от тех, что открываются в других версиях программы.

В программе 2020 года меню «Параметры» располагается там же, где и в версии 2013. Настройки правописания также идентичны.

Ручное исправление ошибок

Если ворд перестал проверять текст на ошибки и опечатки, можно исправить необходимый фрагмент, произведя ручной запуск проверки. Включить эту опцию можно во вкладке «Рецензирование».

Исправлять можно как документ целиком, так и отдельный его фрагмент, предварительно выделив его.

После запуска проверки, откроется окно «Правописание», в котором будет указано на ошибки. Все слова, имеющие недочеты, будут выделяться красным цветом. А в окне под ними будут указаны возможные варианты исправлений, выбрав один из которых, необходимо нажать на кнопку заменить.

Если слово помечено как ошибочное, но при этом его написание верно, следует нажать клавишу «Пропустить» и перейти к дальнейшей проверке информационного блока. Чтобы в дальнейшем верное слово не помечалось как ошибочное, его можно добавить в словарь, нажав соответствующую кнопку.

В Майкрософт ворд 2003 автопроверка находится во вкладке «Сервис».

Также запустить данную функцию можно нажатием клавиши F7.

Во всех остальных версиях ручная пользоваться проверкой на ошибки следует также, как было описано ранее.

Автозамена

Иногда мы даже не замечаем, как текстовый редактор исправляет наши оплошности, например, автоматически меняет маленькую букву на большую после точки или делает гиперссылками интернет-адреса, подставляет правильное слово вместо “абракадабры” с опечатками. Автоисправление не улучшает нашу грамотность, но ускоряет и упрощает работу.

Если перейти на время в обычный Блокнот и попробовать набрать там хотя бы страницу текста, то сразу станет понятно, сколько маленьких и не очень ошибок исправлял Word.

В редакторе есть встроенный список автозамены одних символов и слов на другие. Чтобы посмотреть его, заходим в пункт меню “Файл”, “Параметры”, “Правописание”, “Параметры автозамены…”.

Чтобы исправление происходило сразу при наборе текста, проверьте в параметрах наличие “птички” напротив соответствующего пункта. Также я советую применить установку “Автоматически исправлять орфографические ошибки”.

Внизу окна есть таблица, в которой перечислены все основные варианты автоисправлений, заложенных в программу.

Мы можем добавить свои варианты в список автозамены и удалить существующие комбинации слов и символов.

Например, я часто пишу названия программ на английском языке, а переключаться каждый раз на другую раскладку клавиатуры неудобно. Поэтому я хочу добавить некоторые слова в список для автоматического исправления.

Для этого я пишу текст на русском и прошу программу менять его на английский вариант.

После этого слова будут добавлены в таблицу, и редактор их подсветит, чтобы мы убедились, что все написали правильно. Если вдруг закралась ошибка, отменить действие можно, удалив конкретную строку из таблицы. Также в любой момент можно выделить пару слов и изменить их.

В список автозамены можно добавить все, что нам угодно, например, мы можем попросить редактор менять аббревиатуры на полное написание названий, если того требует наша работа, или исправлять наиболее частые опечатки, свойственные именно нам.

Изменение языка проверки

Работая с англоязычным документом, может потребоваться изменить язык проверки. Для этого следует в нижней строке текстового редактора нажать на клавишу «Русский».

В открывшемся окне требуется выбрать необходимый язык и подтвердить выбор нажатием на кнопку «Ок».

Обратите внимание! Если установлена галочка возле пункта «Не проверять правописание», речевые ошибки в тексте помечаться не будут. Выделяя кусок текста и выбирая эту функцию, можно отключить проверку определенного информационного блока.

Проверка на ошибки позволяет устранить многие недочеты в текстовом документе, но при этом следует помнить, что программа не способна выявить все ошибки. Лучший способ полноценной проверки – собственная голова, а к программе рекомендуется относиться, как к дополнительному способу исправить погрешности.

Как проверить текст на ошибки онлайн и в Word

Здравствуйте. Многим пользователям приходится часто набирать текст для составления документов, написания контента для сайтов, оформления писем и т.д. Очень важно писать правильно, чтобы не показать себя глупым и невежественным человеком. Я рекомендую программу Word из офисного пакета Microsoft Office. В данной статье хочу рассказать, как проверить текст на ошибки онлайн и в Word 2010 или других версиях этого текстового редактора.

Немного истории

Еще в 2010 году я создал развлекательный ресурс о кино, где публиковал рецензии на фильмы, обзоры премьер, биографии актеров. Спустя четыре года на сайте было размещено более трех тысяч статей. Однажды я решил посмотреть свои первые записи, и был ошеломлен.

Обнаружил массу ошибок грамматических и пунктуационных, предложения состояли из множества оборотов, читать их было непросто. На то время я не проверял их на правописание, а зря. Первые дни я не мог успокоиться и редактировал старые тексты, чтобы довести их до ума.

Вывод напрашивался сам: следовало предварительно набирать обзоры в Ворде, чтобы автоматически исправлять ошибки.

В этой программе встроен очень полезный функционал, который выделяет (подчеркивает) некорректный ввод красной или зеленой волнистой линией. Но не всегда проверка срабатывает автоматически. Возможно, её предварительно нужно включить в настройках приложения. Как это сделать – Вы сейчас узнаете!

Варианты проверки

Существует несколько способов «сканирования» документов на наличие ошибок. Перейдем к их рассмотрению.

Как проверить текст на ошибки онлайн

Сервисов существует немало, но самыми распространенными являются Спеллер от Яндекса и Text.ru. Достаточно перейти по указанным ссылкам и вставить в поле ввода нужный текстовый фрагмент.

Автоматическая

Срабатывает по ходу набора текста, чтобы можно было сразу внести изменения. К примеру, Вы пропустили букву в слове, или не поставили пробел после знака препинания. Word сразу же предупредит о необходимости исправления.

Но если Вы вводите заведомо некорректные слова, а система никак на это не реагирует, значит, автоматическая проверка не включена. Как её активировать?

• Заходим в главное меню приложения, кликнув по кнопке в левом верхнем углу.
• Теперь следует нажать на «Параметры Word» (этот элемент может находиться в разных местах, в зависимости от версии программы). У меня это выглядит так:
• Для Ворд 2013 с обновленным интерфейсом меню имеет следующий вид:
• Дальнейшие опции одинаковы для разных выпусков офисного редактора. Слева выбираем пункт «Правописание». А справа находим строчку «Автоматически проверять…» и ставим возле неё галочку.

В самом низу можно задать набор правил для проверки. По умолчанию выбрано значение «для деловой переписки», но можно указать более строгий алгоритм, если хотите устранить максимум ошибок и убрать разговорные фразы.

Проверка по умолчанию

Если во время набора текста начинают подчеркиваться правильные слова, скорее всего они отсутствуют в словаре программы. Нужно их туда добавить. Как это сделать правильно?

Выделяем необходимое слово / фразу / фрагмент документа;

Переходим в раздел «Рецензирование», затем – «Правописание» (для Ворд 2007 и выше). Для более ранних версий следует зайти в меню «Сервис». Или проще нажать на клавиатуре «F7». Откроется следующее окно:

• Здесь можно либо пропустить ошибку, либо исправить её (могут быть предложены варианты замены), либо добавить её в словарь (если считаете, что слово является правильным и не содержит ошибок).
• С этим разобрались.

Но что делать, если Вы пытаетесь выполнить вышеуказанные действия, но перед Вами появляется сообщение «Средства проверки не установлены»? Или же просто отображается окошко, что «Проверка окончена», но красное / зеленое подчеркивание не убирается? В таком случае, необходимо перейти к следующим шагам.

Речь идет о пакете проверки правописания, который по каким-то причинам не вошел в состав приложения. Возможно, Вы забили указать его во время инсталляции. Решение следующее:

• Переходим в «Панель управления» и открываем раздел «Программы и компоненты»:
• В появившемся окне отобразятся все установленные программы. Следует найти Word, выделить его и кликнуть по кнопке «Изменить»:
• После короткой паузы должно отобразиться окно с предложением добавить новые компоненты / удалить существующие. Жмем «Продолжить» (Далее).
• Теперь следует раскрыть ветку «Общие средства». В ней должны быть «Средства проверки правописания». Кликаем по элементу и выбираем опцию «Запускать всё с моего ПК»:

Вот и всё! Осталось дождаться установки выбранного компонента. После этого рекомендую перезапустить компьютер.

Настройки языка

Бывает, что для одного языка проверка производится корректно, а для другого – вообще не работает. Например, если нужно проверить текст на английском на ошибки. В таком случае, следует перейти во вкладку «Рецензирование» (она есть и в Ворде 2020 года), нажать на изображение глобуса. Это меню выбора языка, где следует снять отметку напротив опции «Не проверять правописание»:

Источник: https://it-tehnik.ru/novice/word-spellcheck.html

это… (300 примеров словосочетаний плеоназмов)

А
авто­ма­ти­че­ский рефлекс	аква­то­рия вод­ных объектов
актив­ная дея­тель­ность	анта­го­ни­сти­че­ская борь­ба
аре­ал оби­та­ния	аро­мат­ные духи
арсе­нал оружия	атмо­сфер­ный воз­дух
Б
бес­по­лез­но про­па­да­ет	бес­плат­ный пода­рок
бест­сел­лер продаж	био­гра­фия жизни
боль­шое и вид­ное место	боль­шое чело­ве­че­ское спасибо
быв­ший экс — чемпион	букет цветов
В
вза­и­моотно­ше­ния меж­ду супругами	вза­им­ный диа­лог
вод­ная аква­то­рия	воз­об­но­вить­ся вновь
веду­щий лидер	вер­нуть­ся назад
взле­тать вверх	видел сво­и­ми глазами
визу­аль­ное изоб­ра­же­ние	все­на­род­ный рефе­рен­дум
VIP-пер­со­на	воз­вра­щать­ся обрат­но
вос­по­ми­на­ния о былом	в конеч­ном ито­ге
внут­рен­ний инте­рьер	впер­вые дебю­ти­ро­вал
впер­вые знакомиться	впе­ре­ди лиди­ру­ет
вре­мен­ная отсроч­ка	все и каж­дый
выпла­чен­ная (зара­бот­ная) плата
Г
геро­и­че­ский подвиг	гибель чело­ве­че­ских жертв
гигантский/огромный испо­лин	глав­ная суть
глав­ный лейт­мо­тив	глав­ный при­о­ри­тет
гнус­ная ложь	голу­бая синева
гос­пи­та­ли­за­ция в больницу
Д
депи­ля­ция волос	демо­би­ли­зо­вать­ся из армии
дей­ствия и поступ­ки (одно сло­во лиш­нее) дей­ству­ю­щий акт	дви­жу­щий лейт­мо­тив
дол­гий и про­дол­жи­тель­ный (одно лиш­нее) допол­ни­тель­ный бонус	допол­ни­тель­ный овер­тайм
дру­гая аль­тер­на­ти­ва
Е
еди­но­глас­ный кон­сен­сус
Ж
жести­ку­ли­ро­вал руками	живут скуч­ной жизнью
З
задан­ные дан­ные	заве­до­мая кле­ве­та
заез­жий гастар­бай­тер	зло­упо­треб­ле­ние пьянством/алкоголизмом/наркоманией
зануд­ный и скуч­ный (одно сло­во лишнее)	захва­ты­ва­ю­щий трил­лер
И
изби­тая банальность	изоби­ло­вал боль­шим количеством
име­ет место быть	импор­ти­ро­вать из-за рубежа
инкри­ми­ни­ро­вать вину	интер­вал перерыва
интер­ак­тив­ное вза­и­мо­дей­ствие	инфор­ма­ци­он­ное сооб­ще­ние
исклю­чи­тель­но экс­клю­зив­ный	истин­ная подо­плё­ка
истин­ная прав­да	истин­ная реаль­ность
IT — технологии
К
кара­тель­ная репрес­сия	кив­нул головой
кол­ле­га по работе/по профессии	ком­му­ни­ка­тив­ное общение
кон­сен­сус мнений	корот­кое мгно­ве­ние
кор­рек­ти­вы и поправ­ки (одно сло­во лишнее)	крайне экс­тре­мист­ский
крат­кое резю­ме	круг­ло­су­точ­ный нон – стоп
Л
ладо­ни рук	ледя­ной айс­берг
линия ЛЭП	лич­но я
лицо в анфас	локаль­ные места
М
марш­рут движения	меж­ду­на­род­ный интер­на­ци­о­на­лизм
мемо­ри­аль­ный памят­ник	меню блюд
мест­ный або­ри­ген	мёрт­вый труп
моло­дая девуш­ка	моло­дой юно­ша
мону­мен­таль­ный памят­ник	мораль­но — эти­че­ский (одно сло­во лишнее)
морг­нул глазами	мол­ча­ли­вая пау­за
моя авто­био­гра­фия	мизер­ные мело­чи
минус три гра­ду­са моро­за ниже нуля	мину­та вре­ме­ни
мими­ка лица	муже­ствен­ный и сме­лый (одно сло­во лишнее)
Н
на высо­ком про­фес­си­о­наль­ном уровне	нагляд­но демон­стри­ро­вать
надо закончить/завершить нача­тую рабо­ту	наи­бо­лее опти­маль­ный
на сего­дняш­ний день = на сего­дня	насле­дие прошлого
народ­ный фольк­лор	на удив­ле­ние стран­но
началь­ные азы	него­до­вать от возмущения
неза­кон­ные банд­фор­ми­ро­ва­ния	неис­поль­зо­ван­ные резер­вы
необос­но­ван­ные выдум­ки	необыч­ный фено­мен
немно­го при­от­крыть	непод­твер­ждён­ные слу­хи
непри­ят­но резать слух	нерв­ный тик
неустой­чи­вый дисбаланс	носталь­гия по тебе
носталь­гия по родине
О
объ­еди­нён­ный союз	объ­еди­нить­ся воеди­но
огром­ная махина	оско­лок сло­ман­ной (вещи)
онлайн – веби­на­ры в Интернете	опыт­но – экс­пе­ри­мен­таль­ный (одно лишнее)
опыт­ный экс­перт	основ­ной лейт­мо­тив
ота­ра овец	ответ­ная контр­ата­ка
ответ­ная реак­ция	отсту­пать назад
очень кро­хот­ный
П
памят­ный суве­нир	пат­ри­от родины
пер­вая пре­мье­ра	пере­жи­ток про­шло­го
пери­од времени	пер­на­тые пти­цы
пер­ма­нент­ное посто­ян­ство	пер­спек­ти­ва на буду­щее
печат­ная прес­са	пись­мен­ное дело­про­из­вод­ство
повто­рить снова	под­вод­ный дай­винг
под­нять­ся вверх по…	повсе­днев­ная обы­ден­ность
пожи­лой ста­рик	пол­ное пра­во
пол­ный карт-бланш	пол­но­стью уни­что­жен
по направ­ле­нию к (место)	пла­ны на будущее
помог и поспо­соб­ство­вал (одно сло­во лишнее)	по мое­му лич­но­му мнению
попу­ляр­ный шля­гер	посетить/побывать с визитом
посту­па­тель­ное дви­же­ние вперед	пред­ва­ри­тель­ное пла­ни­ро­ва­ние
пред­ва­ри­тель­ная пред­опла­та	пред­ва­ри­тель­ный анонс
пред­чув­ство­вать заранее	пре­ду­пре­дить заранее
прейс­ку­рант цен, тарифов	при­сни­лось во сне
про­из­вод­ство работ	про­ста­и­вать без дела
про­лив­ной ливень	про­мыш­лен­ная инду­стрия
про­шлый опыт	пол­ный аншлаг
пол­ное фиа­ско	попыт­ка поку­ше­ния
попу­ляр­ный шля­гер	потря­са­ю­щий шок
поч­то­вая кор­ре­спон­ден­ция	путе­вод­ная нить Ариадны
пять руб­лей (любой дру­гой вари­ант) денег
Р
рав­ная поло­ви­на	рас­сказ­чик рас­ска­зы­вал (дру­гой глагол)
реаль­ная дей­стви­тель­ность	рево­лю­ци­он­ный пере­во­рот
реги­стра­ци­он­ный учет	реор­га­ни­за­ция организации
рыб­ная уха
С
само­воль­ный прогул	самое бли­жай­шее вре­мя
самое выгод­ней­шее	сам­мит на выс­шем уровне
самый лучший	сати­ри­че­ская кари­ка­ту­ра
сво­бод­ная вакан­сия	сек­рет­ный шпи­он
сен­сор­ный дат­чик	сер­вис­ная служ­ба
сер­вис­ные услу­ги	сжа­тый кулак
СD — диск	систе­ма СИ
систе­ма GPS	ско­рост­ной экспресс
скрин­шот с экра­на мони­то­ра	сме­ши­вать вместе
SMS — сообщение	сов­мест­ная встре­ча
сов­мест­ное согла­ше­ние	сов­мест­ное сотруд­ни­че­ство
соеди­нить воедино	спу­стить­ся вниз по …
стран­ный пара­докс	страсть к графомании
стро­гое табу	суе­вер­ная вера
суще­ствен­ная разница	счёт на оплату
Т
так, напри­мер (одно сло­во лишнее)	тай­ный ано­ним
тем не менее, одна­ко (одно сло­во лишнее)	тем­но­ко­жая негри­тян­ка
тесто­вые испы­та­ния	тём­ный мрак
тол­па людей	толь­ко лишь (одно из слов лишнее)
топ­тать ногами	трав­ма­ти­че­ское повре­жде­ние
трид­цать чело­век стро­и­те­лей (и дру­гие варианты)	тру­до­устрой­ство на рабо­ту
тор­же­ствен­ная цере­мо­ния инаугурации
У
уви­деть сво­и­ми глазами	уви­деть соб­ствен­ны­ми глазами
уже име­ю­щий­ся	уже суще­ство­вал
умно­жить во мно­го раз	услы­шать сво­и­ми ушами
упал вниз	уста­нов­лен­ный факт
устой­чи­вая ста­би­ли­за­ция	утрен­ний рассвет
Ф
финаль­ный конец	фор­си­ру­ет уско­рен­ны­ми темпами
Х
храб­рый герой	хро­но­мет­раж вре­ме­ни
Ц
цели­ком и пол­но­стью (одно лишнее)	цен­ные сокровища
цейт­нот времени
Ч
чело­ве­че­ское обще­ство	чело­ве­че­ское спасибо
често­лю­би­вые амбиции	чрез­вы­чай­но громадный
Ш
шоу – показ (одно сло­во лишнее)
Э
экс­по­на­ты выставки	эмо­ци­о­наль­ные чув­ства
энер­гич­ная дея­тель­ность	эпи­центр событий
Ю
юная моло­дёжь
Я
я знаю, что	январь (и любой дру­гой) месяц

Речевые ошибки: виды и типы, классификация

В латыни есть слово lapsus. Оно обозначает ошибку в речи человека. От этого слова появилось всем известное сокращение ляп. Только если ляп считают грубым нарушением норм речи, то lapsus имеет не настолько строгое значение. К сожалению, аналога этого слова, которое обозначает речевые ошибки, в современном русском языке нет. Но lapsus встречаются повсеместно.

Типы речевых ошибок

Речевые ошибки подразделяются на нормативные ошибки и опечатки. Опечатками называют механические ошибки. В тексте слово может быть написано неверно, что усложнит восприятие информации. Или же вместо одного слова случайно используют другое. Опечатки встречаются и в устной речи. Это оговорки, которые можно услышать от людей каждый день.

Механические ошибки происходят неосознанно, но от них многое зависит. Ошибки в написании цифр создают искажение фактической информации. А неправильное написание слов может полностью изменить смысл сказанного. Хорошо демонстрирует проблему опечаток одна сцена из фильма «Александр и ужасный, кошмарный, нехороший, очень плохой день» режиссера Мигеля Артета. В типографии перепутали буквы «п» и «с» и в детской книжке написали вместо «Можно прыгнуть на кровать» фразу «Можно срыгнуть на кровать». И по сюжету кинокартины эта ситуация вылилась в скандал.

Особое внимание уделяли опечаткам во времена сталинских репрессий, когда неверно написанное слово стоило человеку жизни. Искоренить проблему опечаток, невозможно, так как человек делает их неосознанно. Единственный способ, при помощи которого вы избежите этого типа речевых ошибок, быть внимательным при написании текста, тщательно подбирать слова, которые вы произнесете.

Виды нормативных ошибок

Речевые ошибки связаны с нарушением норм русского языка. Виды речевых ошибок:

• орфоэпические;
• морфологические;
• орфографические;
• синтаксически-пунктуационные;
• стилистические;
• лексические.

Орфоэпическая ошибка

Произносительная ошибка связана с нарушением норм орфоэпии. Она проявляется только в устной речи. Это ошибочное произношение звуков, слов или же словосочетаний. Также к ошибкам в произношении относят неправильное ударение.

Искажение слов происходит в сторону сокращения количества букв. К примеру, когда вместо «тысяча» произносится слово «тыща». Если вы хотите говорить грамотно и красиво, стоит избавить речь от подобных слов. Распространено также ошибочное произношение слова «конечно» — «конешно».

Произносить правильное ударение не только правильно, но и модно. Наверняка вы слышали, как люди поправляют неправильное ударение в словах «Алкоголь», «звОнит», «дОговор» на верные – «алкогОль», «звонИт» и «договОр». Неправильная постановка ударения в последнее время заметнее, чем раньше. И мнение о вашей эрудиции зависит от соблюдения норм произношения.

Морфологическая ошибка

Морфологией называют раздел лингвистики, в котором объектом изучения являются слова и их части. Морфологические ошибки получаются из-за неправильного образования форм слов различных частей речи. Причинами являются неправильное склонение, ошибки в употреблении рода и числа.

К примеру, «докторы» вместо «доктора». Это морфологическая ошибка в употреблении множественного числа.

Часто употребляют неверную форму слова при изменении падежа. Родительный падеж слова яблоки – яблок. Иногда вместо этого слова употребляют неверную форму «яблоков».

Распространенные морфологические ошибки – неверное написание числительных:

«Компания владела пятьюстами пятьдесят тремя филиалами». В этом примере слово «пятьдесят» не склонили. Верное написание: «Компания владела пятьюстами пятьюдесятью тремя филиалами».

В употреблении прилагательных распространена ошибка неверного употребления сравнительной степени. К примеру, такое использование: «более красивее» вместо «более красивый». Или же «самый высочайший» вместо «самого высокого» или «высочайшего».

Орфографическая ошибка

Орфографические ошибки – это неправильное написание слов. Они возникают тогда, когда человек не знает правильного написания слова. Вы получали когда-либо сообщение, где находили грамматические ошибки. Распространенный пример: написание слова «извини» через «е». Чтобы с вами не случалось подобных орфографических ошибок, как можно больше читайте. Чтение стимулирует восприятие правильного написания слов. И если вы привыкли читать правильно написанный текст, то и писать вы будете, не делая грамматические ошибки.

Орфографические ошибки, в принципе, случаются из-за незнания правильности слов. Поэтому если вы не уверены в написанном слове, стоит обратиться к словарю. На работе узнавайте тот перечень специфических для вашей области слов, который нужно запомнить и в котором ни в коем случае нельзя совершать грамматические ошибки.

Синтаксически-пунктуационные ошибки

Эти виды речевых ошибок возникают при неправильной постановке знаков препинания и неверном соединении слов в словосочетаниях и предложениях.

Пропуск тире, лишние запятые – это относится к ошибкам пунктуации. Не поленитесь открыть учебник, если вы не уверены в постановке запятой. Опять же, это та проблема, с которой можно справиться, читая много книг. Вы привыкаете к правильной постановке знаков препинания и уже на интуитивном уровне вам сложно совершить ошибку.

Нарушение правил синтаксиса встречается часто. Распространены ошибки в согласовании. «Человеку для счастья нужно любимое место для отдыха, работа, счастливая семья». Слово «нужно» в этом предложении не подходит при перечислении. Необходимо употребить «нужны».

Профессиональные редакторы считают, что часто встречается ошибка в управлении. Когда слово заменяется на синоним или же похожее слово, но управление с новым словом не согласуется.

Пример ошибки в управлении: «Они хвалили и приносили поздравления Алине за победу».

Они хвалили Алину. Они приносили поздравления Алине. Части предложения не согласуются из-за неправильного управления. После «хвалили» необходимо добавить слово «ее», чтобы исправить ошибку.

Стилистические ошибки

В отличие от других видов ошибок, стилистические основываются на искажении смысла текста. Классификация основных стилистических речевых ошибок:

• Плеоназм. Явление встречается часто. Плеоназм — это избыточное выражение. Автор выражает мысль, дополняя ее и так всем понятными сведениями. К примеру, «прошла минута времени», «он сказал истинную правду», «за пассажиром следил секретный шпион». Минута – это единица времени. Правда – это истина. А шпион в любом случае является секретным агентом.
• Клише. Это устоявшиеся словосочетания, которые очень часто используются. Клише нельзя полностью отнести к речевым ошибкам. Иногда их употребление уместно. Но если они часто встречаются в тексте или же клише разговорного стиля используется в деловом – это серьезная речевая ошибка. К клише относят выражения «одержать победу», «золотая осень», «подавляющее большинство».
• Тавтология. Ошибка, в которой часто повторяются одни и те же либо однокоренные слова. В одном предложении одно и тоже слово не должно повторяться. Желательно исключить повторения в смежных предложениях.

Предложения, в которых допущена эта ошибка: «Он улыбнулся, его улыбка наполнила помещение светом», «Катя покраснела от красного вина», «Петя любил ходить на рыбалку и ловить рыбу».

• Нарушение порядка слов. В английском языке порядок слов намного строже, чем в русском. Он отличается четким построением частей предложения в определенной последовательности. В русском языке можно менять местами словосочетания так, как вам бы хотелось. Но при этом важно не потерять смысл высказывания.

Для того, чтобы этого не случилось, руководствуйтесь двумя правилами:

1. Порядок слов в предложении может быть прямым и обратным в зависимости от подлежащего и сказуемого.
2. Второстепенные члены предложения должны согласоваться с теми словами, от которых они зависят.

Лексические речевые ошибки

Лексика – это словарный запас языка. Ошибки возникают тогда, когда вы пишите либо говорите о том, в чем не разбираетесь. Чаще ошибки в значениях слов происходят по нескольким причинам:

• Слово устарело и редко используется в современном русском языке.
• Слово относится к узкоспециализированной лексике.
• Слово является неологизмом и его значение не распространено.

Классификация лексических речевых ошибок:

• Ложная синонимия. Человек считает синонимами несколько слов, которые ими не являются. Например, авторитет не есть популярность, а особенности не являются различиями. Примеры, где допущена ошибка: «Певица была авторитетом среди молодежи» вместо «Певица была популярной среди молодежи». «У брата и сестры было много особенностей в характерах» вместо «У брата и сестры было много различий в характерах».
• Употребление похожих по звучанию слов. Например, употребление слова «одинарный», когда необходимо сказать «ординарный». Вместо слова «индианка» могут написать ошибочное «индейка».
• Путаница в близких по значению словах. «Интервьюер» и «Интервьюируемый», «Абонент» и «Абонемент», «Адресат» и «Адресант».
• Непреднамеренное образование новых слов.

Допустить речевую ошибку просто. Иногда это получается в случае оговорки, а иной раз проблема заключается в незнании какой-либо нормы русского языка либо из-за путаницы значений слов. Читайте много книг, правильно говорить и не стесняйтесь лишний раз обратиться к словарю или учебнику. Постоянно работайте над устной и письменной речью, чтобы количество ошибок было приближено к нулю.

ГДЗ по русскому родному языку 3 класс Александрова Решебник

Третьеклассник совсем недавно начал свой подъём по школьной лестнице, и он знает, что каждая последующая ступень будет всё сложнее в преодолении, при том, что уже сейчас испытывает определённые трудности. Одним не даются задачи по математике, у других никак не получается выучить наизусть стихотворение, третьи с большим трудом и беспокойством ставят на письме знаки препинания, выделяют в словах морфемы и вспоминают орфограммы. Всё это пугает, а страх становится препятствием в усвоении новых тем. Как же бороться со своими слабыми местами и обретать уверенность в знаниях? В этом деле потребуется доля самостоятельности и в то же время сторонняя помощь, иной взгляд, и это всегда можно найти в решебнике.

Для кого созданы ГДЗ по русскому языку 3 класс Александрова

Каждый школьник проходит длинный путь, который меняет его на всех этапах, чтобы постепенно сформировать личность всесторонне развитую. Дети учатся не просто базовым вещами вроде счета и письма, но и развивают логику, учатся составлять тексты. Осваивая речевые и письменные нормы, они приобщаются к тому, что сделает их в конце концов взрослее. Своевременное выполнение обычных домашних заданий станет ключом, который откроет в итоге надежную дорогу к прохождению различных контрольных и экзаменационных испытаний. Каждый вызов стоит принимать смело, ведь неизменным источником поддержки будет сборник готовых решений, отличающийся рядом свойств, делающих его удобным. Среди их числа:

• онлайн-доступ к ресурсу самостоятельной проверки и специально отобранным материалам;
• простая внутренняя организация, обеспечивающая быстрый поиск по сайту;
• оптимизация работы на любых устройствах: компьютерах и телефонах;
• регулярная техническая поддержка и обновление предлагаемого контента.

Что можно найти в онлайн-пособии по русскому языку 3 класс Александрова О.М., Вербицкая Л.А., Богданов С.И.

Учащиеся часто открывают основной учебник в надежде почерпнуть из него информацию, которая поможет с выполнением трудного упражнения. И верно, что там можно найти теорию или правило, но не всегда ясно, как применять их на деле. Где взять образец, который раскроет то, что не поддавалось пониманию? В дополнительном учебном пособии, называемом решебник. Именно к нему многие успешно обращаются за примером и советом.

Состав сборника соответствует программе курса по предмету, в нём освещены такие разделы дисциплины, как:

• текст, предложение и словосочетание;
• слово о языке и речи;
• морфемный состав слова;
• правописание;
• части речи;
• повторение пройденного.

Улучшение результатов транскрипции с адаптацией речи | Документация по преобразованию речи в текст в облаке | Google Cloud

Обзор

Вы можете использовать функцию адаптации речи , чтобы помочь Функция преобразования речи в текст распознает определенные слова или фразы чаще, чем другие варианты, которые в противном случае могли бы быть предложены. Например, предположим, что ваш аудиоданные часто содержат слово «погода». Когда встречается преобразование речи в текст слово «погода», вы хотите, чтобы оно чаще транскрибировалось как «погода» чем «будь.»В этом случае вы можете использовать адаптацию речи к предвзятости Преобразование речи в текст для распознавания «погоды».

Адаптация речи особенно полезна в следующих случаях использования:

• Повышение точности слов и фраз, которые часто встречаются в ваших аудиоданных. Например, вы можете предупредить модель распознавания голосовых команд, которые обычно произносятся вашими пользователями.

• Расширение словарного запаса слов, распознаваемых функцией преобразования речи в текст. Преобразование речи в текст включает в себя очень большой словарный запас.Тем не мение, если ваши аудиоданные часто содержат слова, которые редко встречаются в обычном языке использовать (например, имена собственные или специфичные для домена слова), вы можете добавить их, используя речевая адаптация.

• Повышение точности транскрипции речи при поставке звук содержит шум или не очень четкий.

При желании вы можете точно настроить смещение модель распознавания с использованием функция ускорения адаптации речи (бета).

Улучшить распознавание указанных слов

Для увеличения вероятности того, что функция преобразования речи в текст распознает слово «погода», когда он расшифровывает ваши аудиоданные, передать «погоду» в фраз поле а Контекст речи объект.Назначьте SpeechContext в поле SpeechContexts объект RecognitionConfig в вашем запросе к Преобразование речи в текст API.

В следующем фрагменте показана часть полезной нагрузки JSON, отправленной на Преобразование речи в текст API. Фрагмент JSON содержит слово «погода» для речевая адаптация.

"config": {
    "кодировка": "LINEAR16",
    "sampleRateHertz": 8000,
    "languageCode": "en-US",
      "SpeechContexts": [{
      "фразы": ["погода"]
    }] 
}
 

Улучшить распознавание многословных фраз

Когда вы вводите фразу из нескольких слов, преобразование речи в текст с большей вероятностью распознает эти слова по порядку.Обеспечение фраза также увеличивает вероятность распознавания частей фраза, включая отдельные слова. Увидеть страница с ограничениями по содержанию для ограничений по количеству и размер этих фраз.

В следующем фрагменте показана часть полезной нагрузки JSON, отправленной на Преобразование речи в текст API. Фрагмент JSON включает в себя массив фразы из нескольких слов, присвоенные полю фраз SpeechContext объект.

"config": {
    "кодировка": "LINEAR16",
    "sampleRateHertz": 8000,
    "languageCode": "en-US",
      "SpeechContexts": [{
      "фразы": ["жаркая погода", "холодная погода"]
    }] 
}
 

Улучшить распознавание с помощью классов

Классы представляют общие концепции, встречающиеся в естественном языке, например: денежные единицы и календарные даты.Класс позволяет улучшить транскрипцию точность для больших групп слов, которые соответствуют общему понятию, но не всегда включайте одинаковые слова или фразы.

Например, предположим, что ваши аудиоданные включают записи людей, говорящих их почтовый адрес. У вас может быть аудиозапись, на которой кто-то говорит «Мой дом на Мейн-стрит, 123, четвертый дом слева». В этом случае вы хотите, чтобы функция преобразования речи в текст распознавала первую последовательность цифр («123») как адрес, а не как порядковый номер («сто двадцать третье»).Тем не мение, не все люди живут на «123 Мэйн Стрит». Перечислять все возможный адрес в объекте SpeechContext . Вместо этого вы можете использовать класс, чтобы указать, что номер дома должен распознаваться независимо от того, номер на самом деле есть. В этом примере преобразование речи в текст могло бы больше точно расшифруйте такие фразы, как «123 Main Street» и «987 Grand Boulevard» потому что они оба распознаются как номера адресов.

Жетоны классов

Чтобы использовать класс в речевой адаптации, включите маркер класса в поле phrases объекта SpeechContext .Обратитесь к список поддерживаемых токенов класса чтобы узнать, какие токены доступны для вашего языка. Например, чтобы улучшить транскрипцию номеров адресов из исходного аудио, предоставить значение $ ADDRESSNUM в объекте SpeechContext .

Вы можете использовать классы как отдельные элементы в массиве phrases или встроить один или несколько жетонов класса в более длинных фразах из нескольких слов. Например, вы можете укажите номер адреса в более крупной фразе, включив маркер класса в строка: ["мой адрес $ ADDRESSNUM"] .Однако эта фраза не поможет в случаях, когда звук содержит похожую, но не идентичную фразу, например «Я на Мейн-стрит, 123». Чтобы помочь распознать похожие фразы, важно чтобы дополнительно включить сам токен класса: ["мой адрес $ ADDRESSNUM", "$ ADDRESSNUM"] . Если вы используете недействительный или токен искаженного класса, преобразование речи в текст игнорирует токен без вызывает ошибку, но по-прежнему использует остальную часть фразы для контекст.

В следующем фрагменте показан пример полезной нагрузки JSON, отправленной на Преобразование речи в текст API.Фрагмент JSON включает объект SpeechContext который использует токен класса.

  "config": {
    "кодировка": "LINEAR16",
    "sampleRateHertz": 8000,
    "languageCode": "en-US",
    "SpeechContexts": [{
      "фразы": ["$ ADDRESSNUM"]
     }]
  }
 

Примечание. Доступность класса зависит от модель транскрипции и язык.

Точная настройка результатов транскрипции с помощью boost (бета)

Примечание. Усиление адаптации речи — это функция Beta , охватываемая Условия предложений до GA Условий использования Google Cloud Platform.Функции Pre-GA может иметь ограниченную поддержку, а изменения функций до GA могут быть несовместимы с другими версиями до GA. Для получения дополнительной информации см. описания этапов запуска.

По умолчанию адаптация речи обеспечивает относительно небольшой эффект, особенно для односложных фраз. Речь Адаптация Boost функция позволяет увеличить смещение модели распознавания придавая одним фразам больший вес, чем другим. Мы рекомендуем вам реализовать ускорение, если 1) вы уже реализовали речевая адаптация, и 2) вы хотите дополнительно настроить силу речевой адаптации влияние на результаты вашей транскрипции.Чтобы узнать, включена ли функция повышения доступны для вашего языка, см. страница языковой поддержки.

Например, у вас много записей людей спрашивая про «плату за проезд, чтобы попасть на ярмарку графства» со словом «ярмарка» встречается чаще, чем «плата за проезд». В этом случае можно использовать речь адаптация для увеличения вероятности признания модели как «справедливой», так и «плата за проезд», добавляя их как фразы в объект SpeechContext . Это скажет Speech-to-Text для распознавания «справедливого» и «платного» чаще, чем для Например, «заяц» или «берлога».«

Однако «справедливый» следует признавать чаще, чем «тариф» из-за того, что он более частые появления в аудио. Возможно, вы уже расшифровали свой звук с помощью API преобразования речи в текст и обнаружил большое количество ошибок при распознавании правильное слово («честный»). В этом случае вы можете использовать boost функция, позволяющая назначить более высокое значение повышения «справедливой», чем «плате за проезд». В более высокое взвешенное значение, присвоенное «справедливому», смещает API преобразования речи в текст в сторону выбора «ярмарка» чаще, чем «плата за проезд».Без значений повышения Модель распознавания будет распознавать «тариф» и «тариф» с равной вероятностью.

Основы Boost

Когда вы используете ускорение, вы назначаете взвешенное значение фразам элементов в SpeechContext объект. Речь в текст относится к этому взвешенное значение при выборе возможной транскрипции слов в ваши аудиоданные. Чем выше значение, тем выше вероятность того, что функция преобразования речи в текст выберет это слово или фразу из возможные альтернативы.

Если вы присваиваете значение усиления фразе из нескольких слов, усиление применяется к фраза целиком и только фраза целиком. Например, вы хотите назначить повысить ценность фразы «Мой любимый экспонат в Американском музее естествознания. История — это синий кит «. Если вы добавите эту фразу в объект SpeechContext и присвоить значение повышения, модель распознавания с большей вероятностью распознает эту фразу полностью, дословно.

Если вы не получаете желаемых результатов, увеличивая количество слов фразу, мы предлагаем вам добавить все биграммы (по 2 слова по порядку), которые составляют фраза как дополнительные фраз элементов и присвоение каждому значению усиления.Продолжая В приведенном выше примере вы можете исследовать добавление дополнительных биграмм и конечных диаграмм (более 2-х слов) такие как «мой любимый», «мой любимый экспонат», «любимый экспонат», «мой любимый экспонат в Американском музее естествознания». История »,« Американский музей естественной истории »,« Синий кит »и т. Д. The STT тогда модель распознавания с большей вероятностью распознает связанные фразы в вашем аудио, которое содержит части оригинальной усиленной фразы, но не соответствует ей дословно.

Установка значений ускорения

Boost значения должны быть значением с плавающей запятой больше 0.Практическая максимальный предел для значений ускорения — 20. Для достижения наилучших результатов поэкспериментируйте с результаты транскрипции, изменяя ваши значения повышения или понижения, пока вы не получите точные результаты транскрипции.

Более высокие значения ускорения могут привести к меньшему количеству ложноотрицательных результатов, которые являются случаями, когда слово или фраза присутствовали в аудио, но не были правильно распознаны Преобразование речи в текст. Однако наддув также может увеличиваться вероятность ложных срабатываний; то есть случаи, когда слово или фраза появляется в транскрипции, хотя в аудиозаписи этого не было.

Пример усиления речевой адаптации

Чтобы установить разные значения повышения для «справедливого» и «платного» в транскрипции речи запроса, установите два объекта SpeechContext в массив SpeechContexts RecognitionConfig объект. Установите усиление на неотрицательное значение с плавающей запятой для каждого объекта SpeechContext , один из которых содержит «справедливый» и другие, содержащие «тариф».

В следующем фрагменте показан пример полезной нагрузки JSON, отправленной на Преобразование речи в текст API.Фрагмент JSON включает объект RecognitionConfig который использует значения повышения, чтобы по-разному взвесить слова «справедливый» и «тариф».

"config": {
    "кодировка": "LINEAR16",
    "sampleRateHertz": 8000,
    "languageCode": "en-US",
    "SpeechContexts": [{
        «фраз»: [«ярмарка»],
      «буст»: 15 
     }, {
        «фраз»: [«тариф»],
      «буст»: 2 
     }]
  }
 

Что дальше

Программы для детей, которые борются с письмом | Понятно

Google Voice Typing (Google Docs): бесплатно Диктовка (Mac, iPad) и голосовое управление (Mac, iPad): бесплатно Распознавание речи Windows (Windows): бесплатно		С диктовкой: Дети могут говорить то, что они хотят напечатать (включая знаки препинания).Они также могут перемещаться и редактировать свою работу с помощью голосовых команд, таких как «удалить», «использовать заглавные буквы» и «перейти к концу».
Microsoft Editor (часть Microsoft Learning Tools): бесплатная утилита, включенная в: Microsoft Word и Outlook (Mac, Windows) Интернет-версии Microsoft Office, доступные через расширение Office в Chrome или Edge-браузеры	Диктовка TTS Проверка орфографии Проверка грамматики	96 С помощью диктовки дети могут набирать текст. С помощью TTS: Дети могут слушать текст, прочитанный вслух, чтобы помочь им определить возможные ошибки. С помощью средства проверки орфографии и грамматики: Дети могут получить рекомендации по исправлению возможных ошибок в орфографии, грамматике и пунктуации. Версия Premium обеспечивает дополнительную помощь с выбором слов, стилем письма и четкостью предложений. В дополнение к этим инструментам для письма в программе есть и другие функции, помогающие детям читать.
Grammarly (Mac, Windows, Chrome): бесплатно Премиум-версия (дополнительная помощь при написании): 12 долларов в месяц	Проверка орфографии Проверка грамматики Помощь при написании	С помощью средства проверки орфографии и грамматики: Дети могут получить рекомендации по исправлению возможных ошибок в орфографии, грамматике и пунктуации. Чтобы помочь улучшить написание в будущем, программа также объясняет, почему отмеченный текст является возможной ошибкой. Grammarly Premium обеспечивает дополнительную помощь с выбором слов, стилем письма и четкостью предложений.
Co: Writer: 60 долларов в год (расширение Chrome для Mac, Windows, Chromebook, iPad)	Диктовка TTS и ввод текста эхо Прогнозирование в словах Переводчик	С TTS и эхо при вводе: Эта программа читает вслух каждое слово и предложение по мере его набора, чтобы обеспечить обратную связь в реальном времени. С предсказанием слова: Co: Writer отображает список вероятных слов на основе набранных букв, даже если они написаны с ошибками. Программное обеспечение также использует тематические словари, чтобы смещать предсказанные слова в сторону слов, относящихся к выбранным темам. Дети также могут находить нужные слова с помощью диктовки. С переводчиком: Учащиеся могут набрать слово на своем родном языке и увидеть слово на английском.
Чтение и запись: 145 долларов в год (лицензия обеспечивает доступ для одного пользователя с ПК с Windows, Mac, Chrome, iPad и планшетов Android) Бесплатная версия включает TTS и переводчик отдельных слов. Чтение и запись бесплатны для учителей, которые регистрируются со своим школьным адресом электронной почты.		С TTS и эхо набора текста: По мере того, как учащийся печатает, программа читает вслух отдельные слова и все предложение, используя детские голоса TTS. Слова также выделяются во время произнесения. С помощью словаря и переводчика: Дети могут слышать определения слов, прочитанных вслух с помощью TTS, и видеть изображения этих слов, чтобы помочь им понять значения.Дети также могут перевести слово со своего первого языка на английский. С помощью средства проверки орфографии и грамматики: Дети могут получить рекомендации по исправлению возможных ошибок в орфографии, грамматике и пунктуации. Версии для Mac и Windows также имеют средство проверки глаголов, чтобы определить правильное время глагола, и средство проверки похожих слов, которое помогает детям проверять ошибки, связанные со словами, которые звучат одинаково, но пишутся по-разному. Помимо этих инструментов для письма, в программе есть и другие функции, помогающие детям читать.
Inspiration (Windows): 89 долларов США Inspiration Maps (iPad): 10 долларов США	TTS Графические органайзеры 0 Шаблоны голосовых заметок	С помощью графического органайзера: Дети могут провести мозговой штурм и систематизировать свои идеи в виде схемы, диаграммы или интеллект-карты. Идеи могут быть представлены текстом, символами и картинками. С голосовыми заметками: Дети могут записывать идеи устно или репетировать и записывать то, что они хотят сказать, прежде чем писать их. С шаблонами письма: Дети могут использовать один из нескольких десятков шаблонов, чтобы быстро начать свой письменный проект. Inspiration предлагает несколько готовых шаблонов. Учителя и ученики также могут создавать свои собственные шаблоны.
Clicker 8 (Mac или Windows) и Clicker Writer (iPad или Chromebook): 349 долларов (трехлетняя подписка для одного учителя или родителя и одного ученика)	Диктовка TTS и набор текста echo Предсказание слов Проверка орфографии Банки слов Графические органайзеры Голосовые заметки	Clicker предназначен для автономных текстовых процессоров. С TTS и вводом эха: По мере того, как ученик печатает, программа читает вслух отдельные слова и все предложение, используя детские TTS голоса. Слова также выделяются во время произнесения. С банками слов: Начинающие писатели могут строить предложения, выбирая целые слова или фразы из банков слов (называемых «сетками кликеров») или используя эти слова вместе с набором текста. Учителя могут создавать настраиваемые сетки для кликеров, чтобы помочь детям строить предложения дословно или подбирать слова, относящиеся к теме.Учителя могут создавать собственные сетки для специальных тем или использовать сетки, доступные через программное обеспечение. С графическими органайзерами: Дети могут систематизировать свои идеи с помощью слов и картинок, чтобы подготовиться к написанию. С голосовыми заметками: Дети могут записывать идеи устно или репетировать и записывать то, что они хотят сказать, прежде чем писать.
Kurzweil 3000: 1 395 долларов США отдельно или 500 долларов США в год (Mac или Windows) Это доступно с большой скидкой, если ваше учебное заведение является клиентом Kurzweil. Студенты также могут получить доступ к своим материалам Kurzweil и большинству инструментов через различные веб-браузеры или приложение Kurzweil для iPad.		С TTS и эхо набора текста: По мере того, как учащийся печатает, программа читает вслух отдельные слова и все предложение, используя детские голоса TTS. Слова также выделяются во время произнесения. С предсказанием слова: Программа предсказывает слова в зависимости от частоты их использования. Он также предлагает списки, чтобы помочь детям подбирать слова. С диктовкой: Дети могут комбинировать диктовку с предсказанием слов при письме. Когда они произносят слова для написания, программа предлагает им слова для использования. С помощью графических органайзеров и письменных шаблонов: Студенты могут визуально систематизировать свои собранные заметки и идеи в виде схемы или интеллект-карты при подготовке к написанию. В дополнение к этим инструментам для письма в программе есть и другие функции, помогающие детям читать.

Невозможно понять речь моего ребенка

Не верьте нам на слово — узнайте, что говорят наши прошлые и настоящие клиенты.

«Невозможно понять речь моего ребенка»

Не хватает времени? — Перейдите к нашему контрольному списку ниже

Важное примечание перед началом чтения:

Если после прочтения вы подозреваете, что у вашего ребенка нарушение звука речи, заполните наш # контрольный список и как можно скорее свяжитесь с нами для консультации или обратитесь в местный SLT (SLP для наших читателей в США).

Исследования подтверждают тот факт, что раннее распознавание и диагностика нарушений звука речи может помочь детям преодолеть проблемы с речью.

Не откладывайте и не надейтесь, что они «вырастут из этого» — сначала узнайте мнение эксперта SLT / SLP.

«Моего ребенка нельзя понять».

«Он / она не может правильно произносить определенные слова».

«Он / она расстраивается, когда пытается поговорить».

«Они избегают использования определенных слов и даже не говорят вообще».

«Это действительно расстраивает их — или меня!»

Звучит знакомо?

В то время как маленькие дети не могут правильно произносить слова — это нормально, обычно с 5 лет и старше слова становятся намного яснее.К 8 годам дети обычно могут правильно использовать все звуки речи.

Речь — ключевая характеристика человека, которая позволяет нам собирать информацию, обмениваться идеями и в целом взаимодействовать в жизни человека. Это настолько нормальная часть повседневной жизни, что мы часто забываем, насколько удивительно способность говорить. Чистый процесс разговора требует точной координации многих частей тела, которые работают в тандеме и плавно, например, мозга, шеи, груди и живота.

Расстройство звука речи влияет на способность человека издавать звуки, которые другие люди, в свою очередь, узнают, а затем позволяют им общаться друг с другом.

Нарушения звука речи — что это такое?

Часто вы можете услышать фразы «Расстройство звука речи», «Нарушение речи» или «Расстройство общения», используемые в одном и том же дыхании (или в статье).

Нарушение звука речи — это не то же самое, что нарушение речи.

• Нарушение звука речи не позволяет людям правильно формировать звуки речи.
• Языковые расстройства влияют на способность человека учить слова или понимать, что ему говорят другие.

Речевые и языковые расстройства мешают человеку выражать свои мысли и чувства, а также понимать, что говорят другие.

Расстройство общения — это значительные трудности или неспособность передавать, интерпретировать и / или обмениваться информацией по любой причине от одного человека к другому.

В этой статье особое внимание уделяется нарушениям звука речи, их типу, способам их быстрого выявления и способам оказания помощи.

ASHA (Американская ассоциация речи, языка и слуха) определяет звуковые расстройства речи как «общий термин, обозначающий любую сложность или комбинацию трудностей с восприятием, моторным производством или фонологическим представлением речевых звуков и речевых сегментов, включая фонотаксические правила, регулирующие допустимую речь. звуковые последовательности на языке. ‘

Проще говоря, мы можем думать о них как о «Нарушении способности четко формулировать свои слова и быть услышанными и понятыми.’

Нарушения звука речи могут иметь органический или функциональный характер.

• Органические нарушения звука речи возникают в результате основной двигательной / неврологической, структурной или сенсорной / перцепционной причины.
• Функциональные нарушения звука речи являются идиопатическими, причина их возникновения неизвестна.

У ASHA есть действительно хороший наглядный пример того, что они называют зонтом для устранения нарушений звука речи (показано ниже)

Типы расстройства речи и звука

Существует два типа расстройства речи и звука:

Органические расстройства звука речи

Органические расстройства звука речи включают те, которые возникают в результате:

• двигательные / неврологические расстройства (e.g., детская апраксия речи и дизартрия)
• структурные аномалии (например, расщелина губы / неба и другие структурные нарушения или аномалии) и
• сенсорные / перцепционные расстройства (например, нарушение слуха).

Нарушения звуковой функции речи

Функциональные расстройства речевого звука включают те, которые связаны с моторным воспроизводством речевых звуков и те, которые связаны с языковыми аспектами производства речи .

СЛТ называют их нарушениями артикуляции и фонологическими нарушениями.

• Расстройства артикуляции связаны с ошибками (например, искажениями и заменами) при воспроизведении отдельных звуков речи.
• Фонологические расстройства связаны с предсказуемыми ошибками, основанными на правилах (например, вводом фронта, остановкой и окончательным удалением согласного), которые влияют на более чем один звук. Фонологические нарушения могут быть последовательными или противоречивыми.

Проведение различия между артикуляционными и фонологическими нарушениями не является точной наукой, поэтому в SLT часто используется термин «нарушение звука речи».

В зависимости от прочитанного вами исследования, по оценкам, от 2,3% до 24,6% детей школьного возраста имеют тот или иной тип задержки речи или расстройства речи.

Признаки и симптомы

В первый раз родители могут начать искать эту тему, когда замечают некоторые речевые ошибки у своего ребенка. Признаки и симптомы функциональных нарушений звука речи включают следующее:

Примеры функциональных нарушений звука речи

У нас есть контрольный список в конце этой страницы, который охватывает основные вопросы, на которые вы можете ответить своему ребенку.Это может указывать на необходимость обращения за помощью. (Во всех случаях, если вы беспокоитесь, обратитесь к логопеду).

Важное примечание об акцентах и ​​диалектах

Акценты и диалекты не являются нарушениями звука речи, а, скорее, только отражают различия в том, как слова подчеркнуты и произнесены.

Акценты:
Словарное определение акцента — это «особый способ произношения языка, особенно язык, связанный с определенной страной, регионом или социальным классом».

Акценты могут зависеть от того, где вы живете, например, кто-то из Дублина звучит иначе, чем кто-то из Корка.
То, что мы называем «иностранным» акцентом, происходит, когда фонетические характеристики одного языка переносятся на второй язык.

Нет акцента «лучше» или «хуже» другого.

Диалекты:
Не все звуковые замены или пропуски считаются речевыми ошибками. Часто они могут быть частью диалекта говорящего.
Диалекты вызывают различия по всем лингвистическим параметрам, таким как фонология, морфология, синтаксис, семантика и прагматика.
Примером может быть звук «d», используемый для звука «th» (например, «dis» для «this»).

Очень важно различать акценты и диалекты, а также когда что-то может быть коммуникативным расстройством. Это то, что ваш SLT будет учитывать при работе с вашим ребенком.

Как помочь ребенку с нечеткой речью.

Научиться правильно говорить — ТРУДНО .И есть много вещей, которые могут сделать речь ребенка нечеткой.

На самом деле это не лень, а сбой в их системе обучения речи.

Хотя каждый ребенок индивидуален, и в CATTS мы признаем, что родители обычно являются экспертами в отношении своего собственного ребенка, вы можете попробовать несколько общих вещей, которые помогут большинству детей с нарушением звука речи в домашних условиях.

• Реагируйте на то, что говорит ребенок; не насколько четко он говорит
• Не заставляйте ребенка повторять слова
• Повышайте самооценку
• Не делайте вид, что понимает
• Помните: дети могут произносить звук, но не использовать его в словах
• Поощряйте речевую практику, беседуя с ними один на один о его или ее интересах
• Поощряйте их говорить, отвечать на вопросы
• Разработайте для ребенка процедуру обращения за помощью
• Стремитесь к легкой и непринужденной атмосфере общения
• Принятие и понимание модели (особенно с братьями и сестрами / друзьями)
• Будьте терпеливы и позвольте ребенку закончить то, что он говорит

Что просить других сделать, чтобы помочь

Под другими мы подразумеваем воспитателей, бабушек и дедушек, друзей, которых они часто видят, и т. Д.

Цель состоит в том, чтобы создать поддерживающую среду для вашего ребенка.

Если они проводят время с нянями или встречаются с другими членами семьи, эти несколько указателей могут помочь им, помочь вашему ребенку.

• Всегда будьте союзником ребенка
• Проявляйте понимание, терпение и принятие
• Не терпите никого поддразнивания или запугивания со стороны кого-либо по поводу нарушения речи
• Не указывайте на нарушение речи

Если вам трудно, особенно если в гости к родственникам? Чтобы заручиться такой поддержкой, может быть полезно сначала коротко поговорить с членами семьи, чтобы они были на одной странице.

Вы также можете пройти наш курс «Нарушения речевого звука» на нашей странице онлайн-обучения и показать его им, что поможет им лучше понять.

Часто, особенно с бабушками и дедушками, они действительно хотят помочь, и это упростит задачу, если вы все будете использовать одни и те же подходы к поддержке.

Когда обращаться к логопеду:

Если вас беспокоит артикуляция вашего ребенка, запишите некоторые из замеченных вами слов, с которыми у него возникают трудности.

Это поможет, когда вы поговорите с логопедом. Приведение конкретных примеров помогает SLT сузить области, на которых следует изначально сосредоточиться, например
«Она не может скопировать меня, когда я прошу ее сказать« ш »»

«Когда мы делаем Jolly Phonics, она делает жест« щенок рвет тряпку », но издает звук« оо ».

«Когда он говорит« сестра », это звучит так, как будто у него выходит из носа».

Если вы записываете эти ошибки, это может быть полезно при разговоре с SLT.

Эта информация очень полезна для SLT при выборе подходящих инструментов оценки.

Пожалуйста, обратитесь к нашему Контрольному списку ниже, чтобы узнать, показывает ли ваш ребенок что-либо из следующего.

Вам следует связаться с одним из наших логопедов, если вы ответите «Да» на любой из этих вопросов.
Вы можете воспользоваться услугами речевой и языковой терапии в Интернете.

Примечание: для этого содержимого требуется JavaScript.

Блэк, Варатиан и Хоффман, 2015

Ло, Бойл, Харрис, Харкнесс и Най, 2000

Шриберг, Томблин и Максуини, 1999 г.

Рен, Миллер, Питерс, Эмонд и Рулстон, 2016

АША (asha.org)

Speech Sound Disorders 101 — CATTS Онлайн-обучение.

границ | Обнаружение самовоспроизводимых речевых ошибок до и после артикуляции: исследование ERP

Введение

Хотя создание речи кажется относительно легким, возникают речевые ошибки, которые часто могут привести к затруднению говорящего; например, обращение к сотруднику правоохранительных органов: «Ociffer», , а не «Officer». Было подсчитано, что мы исправляем речевые ошибки примерно в 10% наших высказываний (Nooteboom, 1980).Большинство теорий языкового производства предлагают некоторую форму системы мониторинга, которая позволяет обнаруживать и окончательно исправлять речевые ошибки. Тем не менее, до сих пор остаются споры о точной природе механизма (ов) мониторинга самопроизвольных речевых ошибок (см. Обзор в Postma, 2000). Недавние открытия продемонстрировали, что электрофизиологический коррелят обработки ошибок, называемый негативностью, связанной с ошибками (ERN), обычно наблюдается при ошибках ручных действий (см. Holroyd and Coles, 2002; Botvinick et al., 2004) также возникает во время явных речевых ошибок в задачах называния картинок (Ganushchak, Schiller, 2008a; Riès et al., 2011). Этот вывод предполагает, что та же система мониторинга, которая участвует в обнаружении ошибок, связанных с ручными действиями, также участвует в обнаружении ошибок речи. Однако неясно, отслеживаются ли речевые ошибки до или только после завершения процессов формулирования речи. Первой целью настоящего исследования было определить, есть ли нейрофизиологические признаки мониторинга ошибок во время формулировки речи, а не после ее завершения.Вторая цель состояла в том, чтобы определить, обобщается ли ERN, наблюдаемый ранее во время именования изображений, на другие явные речевые задачи, такие как та, которая здесь используется.

Модели воспроизводства речи имеют долгую историю, и обзор этих теорий выходит за рамки данной статьи (например, Levelt et al., 1999; Postma, 2000). Тем не менее, полезно кратко обрисовать различные этапы, которые обычно предполагаются в основе формулировки и артикуляции речи. Теории производства речи предполагают, что формулировка речи проходит через сложный набор этапов.Обычно считается, что производство речи проходит через три стадии: первая — концептуальная стадия, которая определяет значение и цель довербального сообщения, которое должно быть передано. Второй этап состоит из предартикуляционной (внутренней) речи, во время которой довербальное сообщение трансформируется в языковую структуру. Этот второй этап требует выбора леммы, синтаксического кадрирования и фонематической спецификации, чтобы фонематическое представление желаемого сообщения могло быть передано на третий этап, включающий артикуляцию, во время которой генерируются речевые моторные команды и производятся слова.

Ошибки произнесения речи могут принимать самые разные формы и могут возникать на любой стадии формулировки речи (Postma, 2000). Независимо от того, как и когда возникает речевая ошибка, ошибка должна быть обнаружена, прежде чем ее можно будет исправить. Однако неясно, когда именно обнаруживаются ошибки или какие процессы мониторинга способствуют этому обнаружению. Теория перцептивного цикла предполагает, что наши собственные речевые ошибки отслеживаются либо на уровне довербального сообщения (концептуальный цикл), фонематической репрезентации (внутренний цикл), либо после начала артикуляции (внешний, слуховой цикл).Утверждается, что последние два типа мониторинга проходят через систему понимания речи, которая также позволяет нам обнаруживать речевые ошибки других (например, Levelt, 1983; Levelt et al., 1999). С этой точки зрения отслеживаются только конечные продукты каждой стадии обработки. Другие теории, такие как теория структуры узлов и подходы, основанные на продукции, позволяют отслеживать ошибки на различных промежуточных этапах формулировки речи (например, Schlenck et al., 1987; MacKay, 1992). Недавний подход к исследованию природы процессов мониторинга ошибок речи заключается в использовании электроэнцефалографии (ЭЭГ), потому что эти методы широко используются для исследования обнаружения ошибок во время ручных действий.

В задачах, требующих ручных ответов, ошибки были связаны с определенным компонентом связанного с событием потенциала (ERP), характеризующимся большим отрицательным отклонением ЭЭГ сразу после ошибок по сравнению с правильными ответами. Эта так называемая ERN наблюдается на участках лобно-центральных электродов, достигает пика между 50 и 100 мс после ответа и локализуется в передней поясной извилине (ACC) медиальных лобных долей (для обзора см. Holroyd and Coles, 2002). .ERN наблюдался с использованием множества различных задач, включая фланкер, Саймона, Струпа, и другие задачи. Это также наблюдалось во время различных модальностей реакции, включая нажатие кнопок, движения рук и саккады. Вычислительные модели и эмпирические данные предполагают, что ERN, скорее всего, отражает обработку конфликта ответов, а не обнаружение ошибки как таковой (например, Botvinick et al., 2004; Yeung et al., 2004). Эта точка зрения подтверждается наблюдением за дополнительными блокированными стимулом компонентами ERP, связанными с конфликтом (например,g., N2 и N450) в Stroop (например, West, 2004), go / no-go (например, Nieuwenhuis et al., 2003) и фланкерных задачах (Yeung et al., 2004). Эти компоненты имеют такую ​​же топографию, что и ERN, а также локализованы в ACC. Вместе эти данные предполагают, что ACC служит центральным монитором конфликта стимулов и ответов (Botvinick et al., 2004). Таким образом, эти компоненты могут оказаться полезными показателями мониторинга конфликта во время производства речи. Важным моментом для данной статьи является то, что компоненты ERP с блокировкой стимула предоставляют свидетельство того, что ошибки действий или, более конкретно, возможность будущих ошибок могут отслеживаться до выполнения фактического ответа.

В речевых задачах анализ с блокировкой ответа показал, что ошибки, допущенные во время скрытых речевых задач, также приводят к форме волны, подобной ERN. Например, в одной парадигме участники тайно называли линейные рисунки при нажатии кнопок, если в имени присутствовала определенная фонема. Неправильное нажатие кнопок (то есть ложные срабатывания) в этой модифицированной задаче «годен / не годен» приводило к возникновению ERN (Ганущак и Шиллер, 2006, 2008b). Эти результаты предполагают, что обнаружение ошибок во время языковых задач происходит с помощью той же системы мониторинга конфликтов, которая участвует в ошибках действий.Однако локус ошибки в этих исследованиях неоднозначен, поскольку ERN наблюдался после нажатия кнопки, а не голосовой ошибки. Остается неясным, связана ли обнаруженная ошибка в процессе формирования речи или на этапе выбора ответа вручную. Доказательства, согласующиеся с обнаружением ошибок во время голосовых ответов, наблюдались для речевых ошибок, выявленных в задаче Струпа (Masaki et al., 2001). Однако важно отметить, что активность ACC, связанная с мониторингом конфликта в задаче Струпа, также наблюдалась в соответствии с руководством в дополнение к голосовым ответам (см. Barch et al., 2001). Таким образом, трудно определить, отражает ли ERN, наблюдаемый Масаки и его коллегами, мониторинг самой голосовой ошибки или конфликта ответов, который присущ задаче. Аналогичные доказательства получены из исследования, в котором использовалось задание спуеризма (например, Möller et al., 2007). Участникам были показаны пары слов-индукторов, которые начинались с одних и тех же двух первых букв (например, DUCK BILL; DUST BIN), а затем звуковой сигнал предлагал им говорить вслух только для целевых пар (например, BARN DOOR).Испытания, в которых была допущена ошибка, привели к форме волны, подобной ERN. Эти результаты информативны, но, учитывая, что анализ был привязан к стимулу и подсказке вокализации, а не к ответу на ошибку, можно было бы задаться вопросом, может ли наблюдаемая форма волны, подобная ERN, быть окончательно связана с мониторингом самой вокальной ошибки. Более того, задачу спуеризма можно рассматривать как модифицированную задачу «годен / не годен», которая может вызвать конфликт ответов из-за более низкой вероятности выполнения по сравнению с непроходными испытаниями.Ранее было показано, что изменение пропорции одобренных и запрещенных испытаний может модулировать связанные с конфликтом компоненты ERP (например, Nieuwenhuis et al., 2003). Таким образом, нельзя исключить, что связанная с ошибкой модуляция ERP, наблюдаемая Möller et al. (2007) могло быть связано с общим конфликтом, связанным с вероятностью, а не с ошибками речи. Тем не менее, эти исследования предоставляют важную поддержку гипотезе о том, что речевые ошибки отслеживаются с помощью центрального механизма мониторинга конфликтов. Однако более сильным доказательством может служить истинная ERN с блокировкой ответа, которая наблюдается после голосовых ошибок в задачах, которые не смешиваются с другими типами конфликта ответов.

Недавнее исследование предоставило такие убедительные доказательства. Два исследования показали, что голосовые ошибки, возникающие при задании именования изображений, приводят к возникновению ERN, аналогичному тому, который наблюдается после ошибок ручного действия (Ganushchak and Schiller, 2008a; Riès et al., 2011). В обоих исследованиях участникам показывали изображения штриховых рисунков и просили назвать их вслух. Ганущак и Шиллер (2008a) наблюдали максимум ERN над участками лобно-центральных электродов для ошибок, но не правильных ответов. Riès et al.(2011) также наблюдали ошибки следования ERN, но также и для правильных ответов. ERN для правильных ответов был меньше и демонстрировал более ранний пик, чем ERN для ошибок. Этот вывод согласуется с предыдущими наблюдениями ERN при правильных испытаниях во время ручных действий (например, Falkenstein et al., 2000; Vidal et al., 2000; Bartholow et al., 2005). ERN о правильных испытаниях использовался в качестве доказательства в поддержку интерпретации ERN мониторинга конфликта. Согласно этой интерпретации, ошибки представляют собой особый случай, когда конфликт ответов не разрешен, и центральный механизм мониторинга обнаруживает этот конфликт ответов.Идея о том, что ERN, следующее за речевыми ошибками, отражает мониторинг конфликта ответов, подтверждается недавним наблюдением, что ERN-подобный компонент чувствителен к той степени, в которой активируются множественные голосовые ответы во время задания именования изображений (Acheson et al., 2012).

Эти исследования четко подтверждают идею о том, что за речевыми ошибками следит та же система мониторинга конфликтов, которая отслеживает неголосовые ошибки (Ganushchak and Schiller, 2008a; Riès et al., 2011). Более того, хронометраж ERN дает важное представление о конкретной стадии формулировки речи, во время которой происходит этот мониторинг.В обоих исследованиях пик ERN достигал примерно через 50–100 мс после начала голосового ответа. Этот ранний выбор времени указывает на то, что ERN не отражает обработку после ошибки через слуховую обратную связь во внешнем цикле. Скорее, ERN, вероятно, отражает отслеживание предартикуляционной ошибки в формулировке речи во время внутреннего цикла. Разумно предположить, что мониторинг происходит на последних этапах формулировки внутренней речи, возможно, даже во время подготовки речевых моторных команд.По крайней мере, кажется вероятным, что ERN отражает оценку конечных продуктов фонетического кодирования, как это было задумано недавними моделями производства речи (например, Levelt et al., 1999). Важный мотивирующий вопрос для текущего исследования заключается в том, можно ли отслеживать речевые ошибки на более раннем этапе процесса формулировки речи, например, во время фонологического кодирования, лексического отбора или даже формирования концепции.

Существует ряд исследований, которые предоставили поведенческие доказательства для мониторинга речи до стадии артикуляции.Например, Уилдон и Левелт (1995) попросили участников послушать английские слова, безмолвно сгенерировать голландский перевод и следить за появлением в этом переводе различных сегментов слова. Критическое сравнение проводится между испытаниями, в которых целевой сегмент был первым, по сравнению со вторым слогом в слове. Участникам требовалось больше времени, чтобы ответить, когда целью был второй слог по сравнению с первым. Наиболее важным выводом для текущего обсуждения было то, что масштаб этого сравнения не изменился, когда участников просили одновременно считать вслух при выполнении задачи мониторинга.Это показывает, что даже если артикуляционный буфер занят, участники все равно могли выполнять задачу мониторинга таким же образом. Таким образом, участники, похоже, отслеживали некоторую предартикуляционную репрезентацию целевого слова. Сходные поведенческие свидетельства преартикуляционного мониторинга были описаны в других источниках, которые в значительной степени подтверждали предположение, что ошибки могут быть обнаружены и исправлены до артикуляции (см. Postma and Kolk, 1993 для обзора). Учитывая эти поведенческие данные, должно быть возможно найти нейрофизиологические доказательства мониторинга ошибок до артикуляции.Однако, насколько нам известно, очень мало исследований использовали этот подход, несмотря на тот факт, что анализ с блокировкой стимулов обеспечивает важный инструмент для понимания временной динамики преартикуляционных процессов производства речи (Riès et al., 2013). Из проведенных исследований Möller et al. (2007) обнаружили свидетельства повышенной негативности в испытаниях, в которых ложка была сделана между 400 и 600 мс после предъявления стимула, до артикуляции. Также, используя задание ложки, Severens et al.(2011) недавно сообщили, что в испытаниях с высокой степенью конфликтности и табуированности позитивность повышалась через 600 мс после предъявления стимула, хотя явной ошибки не было. Это открытие можно интерпретировать как свидетельство предварительного исправления ошибки.

В текущем исследовании мы использовали анализ с блокировкой стимулов для изучения ERP, связанных с ошибками в формулировке речи до артикуляции. Мы использовали задачу замены фонемы, которая, как известно, вызывает спонтанные вокальные ошибки (например,g., оговорки) в ~ 10% исследований (MacKay and James, 2004). Задача включает визуальное представление отдельных слов, содержащих целевые фонемы (например, / b / или / p /). При встрече со словом с целевой фонемой (например, RIPPED ) участники должны мысленно подставить альтернативную цель и озвучить получившееся слово (например, «RIBBED» ). Эта задача была выбрана потому, что она требует, чтобы участники формулировали слово, быстро обмениваясь фонемами, и, таким образом, вероятно, вносят конфликт, конкретно связанный с процессом формулировки речи.То есть задача, вероятно, вызывает конфликт между целевой фонемой, представленной в стимуле (например, / p / в RIPPED ), и фонемой, подлежащей замене (/ b / в RIBBED ), а не конфликт между два полностью подготовленных вокальных ответа (например, « RIPPED» против « RIBBED» ). Это отличается от таких задач, как задача Струпа, где кажется, что конфликт возникает между полностью подготовленными, конкурирующими ответами (см. Szücs et al., 2009). Этот аспект задачи позволяет нам исследовать ERP, связанные с ошибками, возникающими на ранних этапах формулировки речи, такими как фонологическое кодирование стадии внутренней речи, которые необходимы для выполнения замены фонемы.Настоящая задача также устраняет конфликт, связанный с вариабельностью вероятности ответа, требуя, чтобы участники озвучивали ответ при каждом испытании. Эксперимент также был разработан таким образом, чтобы направление замен между высокочастотными и низкочастотными словами было сбалансировано, чтобы исключить возможные затруднения, связанные с вероятностью стимула, доминантными ответами и частотой слов.

Исследования, рассмотренные выше, предоставляют важную информацию о природе как пре-, так и постартикуляционного мониторинга ошибок речи, особенно в определении роли центральной системы мониторинга ошибок в обнаружении ошибок после того, как артикуляция была инициирована.Однако нейрофизиологическая основа мониторинга речевых ошибок до артикуляции посредством концептуальных и внутренних циклов (Postma, 2000) не исследована. Новый подход в текущем исследовании заключается в использовании ERP-анализа с блокировкой стимулов и ответов для изучения мониторинга ошибок до и после начала артикуляции в одном эксперименте. Речевые ошибки определялись как неправильное произношение целевых слов во время задачи замены фонемы. Анализы с блокировкой стимулов были изучены для доказательства того, что испытания, которые в конечном итоге приводят к ошибкам, можно отличить от тех, которые позже были безошибочными, и, таким образом, могут быть признаком ERP предварительного мониторинга.Задача замены фонемы вызывает высокий уровень конфликта при каждой попытке между представленным словом и словом, которое должно быть произведено. Согласно теории мониторинга конфликтов (например, Yeung et al., 2004), испытания с высоким уровнем конфликтов, которые являются правильными, должны демонстрировать больший компонент N2, чем испытания с ошибками. Если речевые ошибки до артикуляции обнаруживаются таким же образом, как и другие ошибки действий, аналогичный образец эффектов N2 должен наблюдаться в текущем анализе с синхронизацией стимула. Был проведен анализ с блокировкой ответа, чтобы подтвердить наличие ERN, связанного с вокальными ошибками.Целью этого анализа было изучить возможность обобщения ERN во время ошибок производства речи в задаче, отличной от задачи присвоения имен картинкам, которая использовалась ранее (Ganushchak and Schiller, 2008a; Riès et al., 2011). Чтобы подтвердить предыдущие доказательства того, что ERN следует за речевыми ошибками, мы сравнили амплитуду по фронто-центральным сайтам между правильными и неправильными испытаниями сразу после ответа, предсказывая, что речевые ошибки вызовут ERN.

Методы

Участников

Шестнадцать студентов и аспирантов (14 правшей) из Университета Конкордия в Монреале, Квебек, Канада в возрасте от 19 до 35 лет ( M = 25.4, SD = 3.8) были набраны для участия в этом исследовании. Все участники были носителями английского языка, которые дали информированное согласие на участие в эксперименте. Комитет по этике исследований на людях Университета Конкордия одобрил это исследование.

Материалы и процедуры

План этого эксперимента был основан на модифицированной задаче замены слов, которая использовалась ранее для выявления голосовых ошибок (MacKay and James, 2004). В текущем эксперименте участники просматривали отдельные слова, отображаемые на экране, по одному в течение 80 мс.В этом задании участников просили следить за появлением либо a / b /, либо a / p / (например, RIPPED) , мысленно подставлять альтернативную фонему и озвучивать получившееся слово (например, « RIBBED» ) как можно быстрее. Их также проинструктировали, что если они заметят слово, не содержащее целевых фонем, они должны вслух ответить словом «НИ ОДИН». Для текущих целей задача, использованная Маккеем и Джеймсом (2004), была изменена, чтобы увеличить количество экспериментальных испытаний путем включения дополнительных условий замены / d / и / t / (например,г., увидев слово TUSK и ответив «СУМЕРКИ» ).

Все стимулы состояли из суффикса (необязательно) и одного слога и отображались на мониторе компьютера черным шрифтом Tahoma с 34 пунктами. Были созданы четыре различных списка слов (см. Приложение): 88 пар слов для замены / b / и / p /, 90 пар слов для замены / d / и / t /, 50 слов для «только для чтения, »Базовое условие и 24 слова, используемые в качестве пробных слов (не содержащие целевую фонему) во время блоков замещения.Равное количество стимулирующих слов требуется / b / to / p / и / p / to / b / замен. Для стимулов замены / b / и / p / были выбраны слова, которые содержали / b / или / p / в начале, в середине или в конце слова. Слова включались только в том случае, если настоящее английское слово могло быть создано путем замены / b / на / p / и наоборот. Стимулы замещения / d / и / t / были выбраны таким же образом, за исключением фонем / d / и / t / в качестве целей. Слова, использованные для условия «только чтение» и попыток отлова, не содержали ни одной из целевых фонем (т.е., / b /, / p /, / d / или / t /). Все списки слов были сопоставлены по средней длине слова, частоте, а также по орфографическим и фонографическим соседям (Balota et al., 2007). В качестве дополнительного контроля равное количество элементов изменилось с высокой частоты на низкую (например, BIT на PIT ) и наоборот (например, LENT на LEND ) в условиях замещения. Наконец, аналогичная пропорция испытаний требовала замены звонкого согласного на глухой и наоборот.Для половины участников 52,5% экспериментальных испытаний требовали замены вокализованный на глухой, в то время как для других участников 47,5% всех испытаний требовали замену вокализованной на глухую. Также был создан практический список из 27 слов для каждого типа замены, состоящего из английских слов, которые после замены приводят к псевдословам. Участники увидели только одну из двух уравновешенных версий экспериментальных списков слов, которые были созданы следующим образом: правильно подставленные ответные слова в списке A использовались в качестве стимулирующих слов в списке B, и наоборот.

Все участники выполнили следующий порядок условий: первый блок из 50 испытаний использовался в качестве базовой меры, чтобы гарантировать, что участники могут правильно читать и обрабатывать слова во время краткой презентации. В этом блоке испытаний участников просто попросили как можно быстрее прочитать слова вслух. После голосового ответа был интервал 200 мс между испытаниями, прежде чем было представлено следующее слово. Экспериментальные испытания начались с 27 практических / b / и / p / замещающих стимулов.После короткого перерыва участники выполнили 88 замен / b / и / p / с 12 произвольно размещенными попытками улова, разделенными на два блока. Наконец, участники завершили 27 практических испытаний, используя правило замены / d / и / t /, за которыми следовали замены 90 / d / и / t / с 12 попытками случайного улова в двух экспериментальных блоках. Никакой обратной связи с производительностью на любом этапе эксперимента не поступало.

Записи аппаратуры и электроэнцефалограммы (ЭЭГ)

Для текущего эксперимента мы использовали Inquisit 3.0.4.0 (Millisecond Sofware LLC. Сиэтл, Вашингтон) для отображения слов на экране и записи голосовых ответов в виде отдельных файлов .wav. Для записи этих голосовых ответов использовался стандартный микрофон гарнитуры. Второй микрофон использовался вместе со специально созданной системой голосового запуска, которая сигнализировала о начале голосовых ответов с использованием порогового значения амплитуды.

Программное обеспечение регистрации ЭЭГ приняло эти триггеры и имплантированные коды в поток данных ЭЭГ для синхронизации ответов. Непрерывная ЭЭГ регистрировалась с помощью системы ЭЭГ с активными электродами, ActiveTwo (BioSemi, Амстердам, Нидерланды), с использованием нейлонового колпачка с 64 электродами, выборка производилась с частотой 512 Гц в полосе пропускания от постоянного тока до 104 Гц.Все данные ЭЭГ были повторно привязаны в автономном режиме к связанным мочкам ушей, а также были отфильтрованы в автономном режиме для частот от 0,1 до 50 Гц. Горизонтальные и вертикальные электроокулограммы (HEOG и VEOG) использовались для мониторинга движений глаз, и испытания с активностью HEOG, превышающей +/- 50 мкВ, были отклонены. Любые чрезмерные артефакты VEOG (например, мигание глаз) были исправлены с использованием техники, эквивалентной анализу основных пространственных компонентов (PCA) без вращения компонентов (метод коррекции пространственного фильтра, метод 2, NeuroScan Edit 4.3 учебное пособие, 2003 г.). Испытания с активностью ЭЭГ и другими артефактами движения, превышающими +/- 100 мкВ, были отклонены.

Анализ данных

Пока участники выполняли задание, первый автор отслеживал их голосовые ответы на предмет ошибок, отмечая пробный номер для любого ответа, который звучал как ошибка. Все испытания были повторно проверены на наличие ошибок в автономном режиме с использованием индивидуальных файлов .wav, созданных для каждого ответа, и были классифицированы с использованием критериев, описанных Маккеем и Джеймсом (2004). Вкратце, были включены девять различных категорий ошибок (категории, примеры ошибок и относительные частоты см. В Таблице 1).Ошибками пропуска были любые слова, в которых сегмент был пропущен во время артикуляции (например, говоря pan вместо pan ), тогда как добавления были словами, которые включали новый сегмент, который не должен был произноситься (например, сказать clups ). , вместо стаканов ). Участники также допускали ошибки замены, в которых была произведена замена фонемы, но неверно. Ошибками последовательной замены были те ответы, в которых была вставлена ​​правильная фонема, но в неправильном месте в слове (например,g., говоря baps , вместо labs для стимула LAPS ). Ошибками непоследовательной замены были слова, в которых в слово была вставлена ​​неправильная фонема (например, указание puck вместо pug для стимула BUG ). Ошибки без замены — это испытания, в которых участник повторял прочитанное слово, а не делал замену. Ошибки неидентификации представляли собой испытания, в которых участники говорили « ни » экспериментальному слову, содержащему целевую фонему.Ошибки беглости включали заикание, фальстарт и « uh ». Множественные ошибки — это любые испытания, в которых сочетается более одной из вышеупомянутых ошибок. Наконец, исправления ошибок были испытаниями, в которых участник спонтанно исправлял первоначальную ошибку сразу. Время реакции рассчитывали от начала стимула до триггера голосового ответа.

Таблица 1. Типы ошибок с абсолютной и относительной частотами в экспериментальных исследованиях .

Важной проблемой для исследователей, изучающих компоненты ERP во время создания открытой речи, является известное загрязнение сигнала ЭЭГ движениями речевой мускулатуры (например,г., Брукер и Дональд, 1980). Это загрязнение особенно проблематично для анализов с блокировкой ответа. Однако недавние эксперименты успешно исследовали компоненты ERP во время открытой речи (например, Ford et al., 2001; Heinks-Maldonado et al., 2005; Hawco et al., 2009), и некоторые исследователи использовали статистические методы удаления мышечных артефактов из сигнал ЭЭГ (например, de Vos et al., 2010). Такие методы не использовались в текущем исследовании, поскольку загрязняющие эффекты открытой речи были сведены к минимуму, требуя использования только коротких односложных слов, которые произносятся изолированно, а не в контексте предложения.Более того, любое потенциальное загрязнение в сигналах с синхронизацией отклика, полученных в этом исследовании, будет одинаковым как для ошибок, так и для правильных ответов, поскольку голосовая природа ответа одинакова в обоих случаях. Наконец, есть свидетельства того, что центральное место электрода Cz, которое больше всего связано с мониторингом ошибок, не загрязнено в той же степени связанными с речью мышечными движениями, как другие места электродов (Brooker and Donald, 1980). В соответствии с этим выводом, мы не наблюдали какого-либо значительного загрязнения ЭЭГ на интересующих участках электродов средней линии в наших анализах.

Анализ

ERP был проведен с использованием Scan (программное обеспечение Compumedics Neuroscan, Charlotte, NC, USA). Эпохи синхронизации стимула продолжительностью 700 мс (от -100 до 600 мс) были получены для оценки разницы форм сигналов между стимулами, которые в конечном итоге привели к правильной вокализации, и теми, которые привели к вокальной ошибке. Мы сосредоточили наш анализ на центральных участках средней линии (FCz, Cz и CPz), поскольку обычно именно в этих местах наблюдаются связанные с конфликтом компоненты ERP во время анализа с привязкой к стимулам в ручных задачах.

Было получено

эпох с синхронизацией отклика длительностью 500 мс (от -300 до 200 мс) для оценки различий форм сигналов между правильными и неправильными испытаниями сразу после инициирования ответа. Эта эпоха была разделена поровну на интервалы по 50 мс, и ERN оценивался по фронто-центральным сайтам FCz и CZ, между 50 и 100 мс после ответа (Holroyd and Coles, 2002). Этот интервал сравнивали с базовым интервалом 50 мс, предшествующим ответу. Средняя амплитуда для каждого интервала была усреднена по правильным и неправильным испытаниям и агрегирована по участникам.Для всех анализов средние значения были скорректированы до среднего значения 0 мкВ 100 мс до стимула или интервала до ответа. Один участник был исключен из анализа ERP, потому что только одна попытка ошибки пережила отклонение артефакта.

Результаты

Поправка на несферичность Greenhouse-Geisser (Greenhouse and Geisser, 1959) применялась ко всем ANOVA с повторными измерениями с более чем одной степенью свободы ( df ) в числителе. Для каждого статистического сравнения сообщаются нескорректированные степени свободы, среднеквадратическая ошибка ( MSE ), частичный квадрат эта (η ² _p ) и скорректированные значения p .Также сообщается об анализе простых эффектов после всех значительных основных эффектов и взаимодействий с использованием метода Бонферрони. Все статистические сравнения считаются значимыми при уровне α = 0,05, если не указано иное.

Поведенческие результаты

Сначала мы проверили, что короткое время презентации было достаточным для участников, чтобы обработать слова в состоянии только для чтения, и сравнили эти ответы с двумя условиями замены. Однофакторный дисперсионный анализ, сравнивающий испытания на замену / b / и / p /, а также / d / и / t / в режиме «только чтение», выявил основной эффект для обеих частот ошибок: F _(14,2) = 20.5, MSE = 415,3, η ² _p = 0,59, p <0,001, и время реакции, F _(14,2) = 38,2, MSE = 364, 996,9 , η ² _p = 0,72, p <0,001. В среднем участники допускали ошибки только в 1,9% испытаний только для чтения ( SD = 0,42%) и имели среднее время реакции 272,0 мс ( SD = 39,2) для правильно прочитанных слов. Участники сделали значительно больше ошибок при заменах / b / и / p / [ M = 10.9%, SD = 7,6%, t ₍₁₅₎ = −5,3, p <0,001], и / d / и / t / замен [ M = 10,6%, SD = 5,6%, t ₍₁₅₎ = -6,9, p <0,001], по сравнению с испытаниями только для чтения. Кроме того, время реакции для / b / и / p / [ M = 471,0 мс, SD = 131,1 мс, t ₍₁₅₎ = −6,2, p <0,001] и / d / и / t / замен [ M = 472.7 мс, SD = 127,0 мс, t ₍₁₅₎ = −6,6, p <0,001], были значительно дольше, чем испытания только для чтения. Типы проб замещения не отличались друг от друга ни частотой ошибок, t ₍₁₅₎ = 0,5, p = 0,62, ни временем реакции, t ₍₁₅₎ = −0,2, p = 0,88. Таким образом, для всех последующих анализов типы испытаний замещения были сведены воедино. В целом участники допускали в среднем 10 ошибок.6% испытаний замены ( SD = 6,1%) со средним временем реакции 472,0 мс ( SD = 128,1 мс) для правильных испытаний. Хотя немного больше, среднее время реакции на ошибки в испытаниях по замене ( M = 500,1 мс, SD = 127,0 мс) существенно не отличалось от правильных испытаний, t ₍₁₅₎ = -1,9, р = 0,07.

Учитывая, что ошибки речи могут принимать различные формы, важно предоставить дополнительные сведения о типах ошибок, которые были выявлены в этом эксперименте.С этой целью мы классифицировали все ошибки по девяти категориям, разработанным ранее (например, MacKay and James, 2004). Относительные частоты ошибок в каждой из девяти категорий суммированы в Таблице 1. Наиболее распространенными ошибками, выявленными в текущем исследовании, были ошибки, которые включали комбинацию ошибок (т. Е. Множественные ошибки), исправления ошибок, ошибки беглости и не- ошибки последовательной подстановки. Эти четыре типа ошибок составили 75,5% всех выявленных ошибок. Настоящее исследование было сосредоточено на изучении электрофизиологических коррелятов преартикуляционного обнаружения ошибок речи (т.е., задолго до сочленения). Категории, которые с наименьшей вероятностью представляют ошибки в процессах формулирования речи, — это ошибки отсутствия подстановки и неидентификации, поскольку эти две категории отражают ошибки при выполнении задачи, а не ошибки речи как таковые . Остальные семь категорий составляют 90,5% всех ошибок и представляют собой ошибки, при которых вероятно нарушение некоторых аспектов ранней формулировки речи, например фонологического кодирования. По этим причинам ошибки, связанные с преобразованием и идентификацией, были исключены из анализа ERP.К сожалению, из-за того, что в каждой из оставшихся категорий ошибок было проведено недостаточное количество попыток ошибок, детальный анализ ERP, сравнивающий различные типы ошибок, был невозможен. Таким образом, как это было сделано ранее, все типы ошибок были объединены для анализа ERP (например, Riès et al., 2011).

Анализ ERP с блокировкой стимулов

Важный вопрос о природе отслеживания ошибок во время произнесения речи заключается в том, обнаруживаются ли ошибки до артикуляции.Чтобы изучить эту возможность с текущими данными, мы сравнили усредненную амплитуду сигнала ERP после стимулов, которые в конечном итоге привели к правильной вокализации, а не к неправильной. Для анализа с синхронизацией по стимулу количество попыток ошибок, которые пережили отклонение артефактов, варьировалось от 5 до 30 ( M = 14,5, SD = 7,2), тогда как количество правильных испытаний, включенных в средние значения, варьировалось от 49 до 162. испытания ( M = 113,4, SD = 27,9). Это среднее значение намного выше недавнего отчета о минимальном количестве испытаний, необходимых для стабильной ERN (Pontifex et al., 2010). При визуальном осмотре формы волны с синхронизацией стимула (рис. 1) становится ясно, что есть ранние различия между стимулами, которые привели к правильным и неправильным ответам. Положительный пик, подобный P2, кажется больше для неправильных ответов по сравнению с правильными. Чтобы изучить эту разницу, мы сравнили среднюю амплитуду сигнала между 200 и 275 мс после стимула, чтобы охарактеризовать P2. Это различие между правильными и неправильными ответами сравнивали с использованием 2 (тип ответа) × 3 (место электрода) ANOVA для интервала P2.Был значительный главный эффект типа ответа, F _(13,2) = 5,0, MSE = 8,4, η ² _p = 0,26, p <0,05, так что P2 был больше для стимулов, которые привели к ошибкам, по сравнению с теми, которые привели к правильным ответам. Не было эффекта от места установки электрода ( p > 0,76) и не было взаимодействия между типом ответа и участком электрода ( p > 0,57).

Рисунок 1.Синхронизированные по стимулу, большие усредненные формы сигналов для электродов: FCz, Cz и CPz. На рисунке показана средняя форма сигнала для правильного (пунктирная линия) и неправильного (сплошная линия) ответов (панели слева). Компонент P2 можно наблюдать между 200 и 275 мс после стимула. Панели справа показывают усредненные амплитуды в окне P2 со стандартными планками ошибок. N2 можно наблюдать между 275 и 375 мс после стимула.

В целом, ранняя обработка, связанная со стимулом, связанная с предстоящей ошибкой, подтверждается различиями формы сигнала P2 на участках передних и центральных электродов.Предыдущая работа связала P2 с орфографической плотностью окрестностей (например, Taler and Phillips, 2007). Чтобы проверить, могут ли наблюдаемые различия амплитуд P2 в этом исследовании отражать эффекты орфографической плотности соседства, мы оценили орфографическую и фонологическую плотность соседства слов, которые привели к речевым ошибкам, по сравнению со словами, которые привели к правильным заменам. Интересно отметить, что средняя орфографическая и фонологическая оценка плотности соседства слов, которая привела к ошибке ( M = 11.1, SD = 1,3 и M = 20,9, SD = 3,4 соответственно) были ниже, чем оценки слов, которые привели к правильным ответам ( M = 12,5, SD = 0,2 и M = 23.9, SD = 0.4 соответственно). Сравнение теста T между ошибками и правильными испытаниями показало, что эти различия были значимыми для орфографических, t ₍₁₄₎ = 3,86, p <0,01 и фонологических оценок плотности соседства, t ₍₁₄₎ = 3.16, p <0,01. Этот вывод подтверждает предыдущую работу, связывающую P2 с орфографической и фонологической обработкой во время распознавания слов. Кроме того, слова, которые привели к речевым ошибкам, имели более низкий рейтинг частоты слов ( M = 51,7, SD = 84,6), чем слова, которые приводили к правильным ответам ( M = 102,3, SD = 12,1). Эта разница была незначительной: t ₍₁₄₎ = 2,11, p = 0,053.

Учитывая, что слова, которые в конечном итоге привели к ошибке, различались по плотности соседства и частоте слов, различия амплитуды P2, наблюдаемые между неправильными и правильными ответами, могут отражать различия в процессах распознавания слов, а не в обработке ошибок.Чтобы проверить это потенциальное смешение, мы провели разделение медианы по плотности соседства и частоте слов для слов, которые привели к правильным ответам (обратите внимание, что не было достаточного количества испытаний для проведения такого анализа ошибок). Если наблюдаемые нами различия P2 являются исключительно результатом эффектов плотности соседства или частотности слов, слова, которые имеют высокий рейтинг в любом из этих рейтингов, должны быть связаны с более крупным компонентом P2. С этой целью мы сравнили усредненную амплитуду сигналов от 200 до 275 мс после стимула для слов, которые были выше и ниже средней плотности соседства в рейтинге плотности (высокая vs.низкий) по месту электрода (FCz, Cz и CPz) ANOVA. Средняя амплитуда для слов с высокой плотностью соседства ( M = 1,38, SE = 0,87) не отличалась от слов с низкой плотностью соседства ( M = 1,27, SE = 0,91). Не было основных эффектов рейтинга плотности ( p = 0,79) или места электрода ( p = 0,66), а также взаимодействия ( p = 0,10). Мы также сравнили усредненную амплитуду сигналов между 200 и 275 мс после стимула для слов, которые были выше и ниже средней оценки частоты слова для правильных ответов в рейтинге частоты (высокая vs.низкий) по месту электрода (FCz, Cz и CPz) ANOVA. Опять же, не было различий в амплитуде P2 между высокими ( M = 1,36, SE = 0,90) и низкочастотными словами ( M = 1,48, SE = 0,89) на любом участке электрода. Не было основных эффектов частоты слов ( p = 0,74) или места электрода ( p = 0,74), а также взаимодействия ( p = 0,80). Таким образом, тот факт, что амплитуда P2 не модулировалась плотностью соседства или оценками частоты слов, предполагает, что связанное с ошибкой увеличение амплитуды P2 не может быть объяснено различиями в характеристиках стимула.Вместо этого увеличенная амплитуда P2 для ошибок, вероятно, отражает нейрофизиологическую подпись ошибки, возникшей до артикуляции.

Из визуального осмотра рисунка 1 также видно, что как правильные, так и неправильные ответы вызывают компонент N2 схожей амплитуды. Чтобы убедиться, что в этом эксперименте был выявлен устойчивый компонент N2, мы количественно оценили величину компонента N2, вычислив оценку разницы от пика до минимума. Мы рассчитали разницу между пиком P2 между 200 и 275 мс после стимула и пиком N2 между 275 и 375 мс после стимула для каждого человека и сравнили среднее значение этой величины N2 с нулем как для правильного, так и для неправильного. ответы в отдельных тестах t на каждом участке электродов средней линии (FCz, Cz и CPz).На всех трех участках электродов величина N2 была значительно больше нуля как для правильных, так и для неправильных ответов после использования поправки Бонферрони для множественных сравнений (таблица 2). Этот вывод указывает на то, что высокий уровень конфликта ответов был вызван во время всех испытаний в этой парадигме.

Таблица 2. Сравнение величины N2 с нулем для слов, которые привели к правильным и неправильным ответам .

Наша первоначальная гипотеза заключалась в том, что если ресурсы мониторинга конфликта задействованы для обнаружения предартикуляционных речевых ошибок, N2 должен различать правильные и неправильные ответы.Чтобы определить, было ли это так, мы провели ANOVA 3 (место электрода) × 2 (тип ответа) для интервала 100 мс между 275 и 375 мс после стимула, чтобы охарактеризовать компонент N2. Основной эффект типа ответа был незначительным ( p > 0,60), что свидетельствует об отсутствии достоверных различий между стимулами, которые приводили к правильным ответам, по сравнению с неправильными ответами на любом из участков электродов. Был значительный основной эффект электродной площадки, F _(13,2) = 5.0, MSE = 8,4, η ² _p = 0,44, p <0,05, так что амплитуда N2 была более отрицательной при FCz, чем Cz ( p <0,05) и CPz ( p <0,05). Также не было взаимодействия между местом расположения электрода и типом ответа ( p > 0,60). Отсутствие связанной с ошибкой разницы амплитуд N2 демонстрирует, что стимулы, которые в конечном итоге привели к неправильному ответу, не задействовали ресурсы мониторинга конфликта не больше, чем те, которые привели к правильному ответу.

Анализ ERP с блокировкой ответа

Чтобы подтвердить предыдущие наблюдения о том, что речевые ошибки вызывают ERN, подобную ERN, наблюдаемую для других типов ошибок действий, мы также провели анализ с блокировкой ответа. Чтобы охарактеризовать ERN, мы сравнили усредненную амплитуду в интервале 50–100 мс после ответа между правильными и неправильными ответами в испытаниях по замене по участкам лобно-центральных электродов: FCz и Cz (например, Holroyd and Coles, 2002; Yeung et al. al., 2004). В качестве базового сравнения сравнивалась усредненная амплитуда в интервале 50 мс непосредственно перед ответом между правильными и неправильными ответами. Для анализа с блокировкой ответов количество испытаний с ошибками, которые пережили отклонение артефакта, варьировалось от 5 до 32 испытаний ( M = 14,0, SD = 7,7), тогда как количество правильных испытаний, включенных в средние значения, варьировалось от 61 до 166. испытания ( M = 122,0, SD = 35,9). Эти данные были подвергнуты отдельным 2 (место электродов) × 2 (тип ответа) ANOVA.В интервале 50–100 мс был значительный основной эффект точности ответа, F _(14,1) = 9,9, MSE = 11,1, η ² _p = 0,41, p <0,05, так что отрицательная форма волны для неправильных ответов была больше по сравнению с правильными ответами на обоих участках электродов (рис. 2). Сравнение правильных и неправильных ответов не было значимым в течение интервала 50 мс перед ответом [ F _(14,1) = 1.0, MSE = 0,008, η ² _p = 0,07, p = 0,34]. Этот вывод подтверждает предположение, что ERN с типичной топографией и задержкой будут связаны с самопроизвольными речевыми ошибками.

Рис. 2. Формы большого усредненного сигнала с синхронизацией отклика для лобно-центральных электродов: FCz и Cz. На рисунке показана средняя форма сигнала для правильных (пунктирная линия) и неправильных (сплошная линия) ответов (панели с левой стороны).ERN можно наблюдать после ответа, достигая пика примерно через 75 мс после ответа на ошибку. На панелях с правой стороны показаны усредненные амплитуды в интервале после ответа 50–100 мс со стандартными планками ошибок.

Обсуждение

Целью настоящего исследования было изучить электрофизиологические корреляты как пре-, так и постартикуляционного мониторинга ошибок во время производства речи. С этой целью мы использовали задачу замены фонемы, которая, как известно, вызывает самопроизвольные речевые ошибки (MacKay and James, 2004), и проанализировали ERP-волны с синхронизацией стимулов и ответов после правильных и неправильных голосовых ответов.Анализ с блокировкой стимулов показал, что стимулы, для которых участники не смогли правильно заменить требуемую фонему, не вызвали повышенного привлечения общих ресурсов мониторинга конфликта, по крайней мере, по оценке компонента N2. N2 не отличался между стимулами, которые привели к ошибкам, по сравнению с правильными ответами. Однако ERP, вызванные представлением слов во время испытаний замены, которые привели к речевым ошибкам, отличались от тех, которые не приводили к речевым ошибкам, большим компонентом P2.Это наблюдение предполагает, что P2 представляет собой нейрофизиологическую подпись ошибок, которые возникают во время формулировки речи до артикуляции. Анализ с синхронизацией отклика подтвердил нашу гипотезу о том, что за речевыми ошибками последует ERN над участками лобно-центральных электродов. Эти результаты подтверждают и расширяют предыдущие исследования, которые постулируют роль ACC в самопроизвольном мониторинге речи и обсуждаются ниже с точки зрения текущих моделей воспроизведения речи.

Наша первоначальная гипотеза заключалась в том, что если речевые ошибки отслеживаются до артикуляции, в нашем анализе с синхронизацией по стимулам должен наблюдаться нейрофизиологический признак мониторинга ошибок.В парадигмах, требующих ручных действий, именно компонент N2 обычно связан с процессами мониторинга конфликтов, которые задействуются до явных действий (например, Yeung et al., 2004; Carter and van Veen, 2007; Randall and Smith, 2011 ; Смит, 2011). Теории производства речи предполагают, что речевые ошибки обнаруживаются теми же центральными механизмами мониторинга конфликтов, которые используются для ручных действий (Ganushchak and Schiller, 2008a; Riès et al., 2011). Исходя из этого, мы предсказали, что стимулам, которые в конечном итоге привели к правильному ответу, будет предшествовать больший N2, чем стимулам, которые привели к ошибке.Текущие результаты не подтверждают эту гипотезу. Вместо этого как правильные, так и неправильные ответы были связаны с компонентом N2 равной амплитуды, что свидетельствует о том, что участники всегда отслеживали конфликты на ранних стадиях процессов формулирования речи. Задание на замену вводит высокий уровень конфликта между визуально представленным словом и словом, которое должно быть произведено. В этом смысле вполне вероятно, что процессы мониторинга конфликта задействуются при каждом судебном разбирательстве. Этот вывод может быть истолкован как свидетельство того, что ресурсы мониторинга конфликта привлекаются во время речевых задач, связанных с конфликтом ответов.Примечательно, что компонент N2 наблюдался в различных экспериментальных условиях, многие из которых не связаны с конфликтом реакции (см. Folstein and van Petten, 2008). Компонент N2 можно разделить на множество подкомпонентов в зависимости от топографии и условий выявления. N2 в текущих данных больше всего на переднем, чем в заднем участках. Передний N2 был связан, в частности, с обработкой новизны и визуальным несоответствием в задачах, таких как парадигма чудаков, и процессами когнитивного контроля в таких задачах, как задача фланкера и задача «годен / не годен».Кажется маловероятным, что текущий N2 отражает новизну стимула или визуальное несоответствие, поскольку стимулы были тщательно сопоставлены по длине слова, частоте и плотности соседства, а также требовалось такое же количество испытаний / b /, / p /, / d / и / t / замен. Более вероятная интерпретация состоит в том, что задача замены фонемы требует задействования процессов когнитивного контроля, таких как мониторинг производительности при каждом испытании. Однако потребуются дальнейшие исследования, чтобы определить роль процессов мониторинга конфликта во время формулировки речи до артикуляции.

Хотя наблюдение компонента N2 во всех испытаниях предполагает, что общие ресурсы мониторинга конфликтов задействованы во время задачи, N2, по-видимому, не отражает конкретно раннее обнаружение ошибок речи. Однако анализ с блокировкой стимулов действительно отличал слова, которые приводили к правильным ответам, от тех, которые приводили к неправильным ответам. В частности, наблюдалось увеличение амплитуды сигнала P2 после стимулов, которые приводили к неправильному, по сравнению с правильным ответом.Это наблюдение согласуется с идеей, что ошибки можно отслеживать до артикуляции. Учитывая синхронизацию компонента P2, ясно, что этот мониторинг происходит на ранней стадии формулировки речи. Предыдущие исследования связали P2 с ранней орфографической обработкой во время распознавания слов. Например, было показано, что амплитуда P2 больше, когда участники распознают слова с высоким рейтингом плотности соседства по сравнению с низким (например, Taler and Phillips, 2007).Компонент P2 также похож на потенциал распознавания, компонент ERP, связанный с просмотром распознаваемых стимулов, таких как изображения и слова (см. Обзор в Martín-Loeches, 2007). Этот компонент чувствителен к орфографическим характеристикам словесных стимулов (например, Martín-Loeches et al., 1999) и в значительной степени связан с процессами лексического отбора (например, Hinojosa et al., 2001a, b). Эти данные предполагают, что P2 может отражать первоначальный доступ или активацию лексических кандидатов, разделяющих орфографические особенности с представленным словом.В контексте моделей производства речи (см. Postma, 2000), более крупный компонент P2 для испытаний ошибок поместит процесс мониторинга на стадию внутренней речи, потенциально во время формирования фонематического представления произносимого слова.

Учитывая, что компонент P2 чувствителен к орфографической плотности соседства слова-стимула, можно утверждать, что большее значение P2 для ошибок в текущих данных конкретно связано с эффектами плотности соседства, а не с контролем ошибок как таковой .При распознавании слов ранняя визуальная обработка приводит к активации подмножества совместимых лексических статей в ментальном лексиконе. Во время лексического выбора соответствующий кандидат должен быть выбран из этого пула активированных совместимых лексических статей. Таким образом, фонологические и орфографические соседи, вероятно, активируются при встрече с визуальным словесным стимулом. В задаче замены фонемы, использованной в данном исследовании, целевое слово, которое должно быть произведено, является одним из этих активированных орфографических соседей.Таким образом, можно предсказать, что слова с высокой плотностью соседства должны привести к усилению конкуренции между множеством активированных лексических кандидатов, что приведет к большему P2 и приведет к более высокому уровню ошибок. Текущие данные не подтверждают этот прогноз. Вместо этого слова, которые привели к ошибке, имели более низкий рейтинг плотности соседства, но больший компонент P2, тогда как слова, которые привели к правильным ответам, имели более высокий рейтинг плотности соседства и меньший P2. Этот образец не согласуется с интерпретацией плотности соседства различий P2 между правильными и неправильными испытаниями.Фактически, наши данные предполагают, что активация многих орфографических соседей представленных слов способствует окончательному производству соседа, содержащего соответствующую замену фонемы. Эта интерпретация согласуется с поведенческими данными о том, что лексические решения и наименование слов быстрее для слов с высокой плотностью соседства по сравнению со словами с низкой плотностью соседства (например, Sears et al., 1995; Forster and Shen, 1996; Carreiras et al., 1997).

Еще одно свидетельство против объяснения текущих эффектов P2, основанного на плотности соседства, исходит из прямого сравнения форм сигналов, вызванных словами с высоким vs.низкая плотность соседства. Для всех испытаний, которые привели к правильному ответу, мы провели разделение медианы на основе оценок плотности орфографических окрестностей, чтобы определить, была ли амплитуда компонента P2 чувствительна к плотности соседства в задаче замены фонемы. Данные показали, что размер компонента P2 не менялся в зависимости от плотности окрестностей. Более того, аналогичное сравнение слов с высокой и низкой частотой не выявило различий в амплитуде компонента P2.Амплитуда P2 была чувствительна только к речевым ошибкам в текущем эксперименте, обеспечивая дополнительную поддержку объяснения мониторинга ошибок увеличения амплитуды P2.

Тем не менее, похоже, что плотность соседства играет роль в определении того, будет ли слово произнесено правильно или нет. Низкая плотность соседства может служить прогностической информацией для системы мониторинга, чтобы сигнализировать о вероятности предстоящей ошибки. В этом смысле разница амплитуд P2 может отражать прогнозирующий нейрофизиологический маркер последующего производства ошибок.Преимущество такого механизма прогнозирования будет заключаться в том, чтобы инициировать корректировки в управлении вниманием, направленные на предотвращение или исправление ошибки до того, как артикуляция будет полностью запланирована. Однако этот скрытый ремонт приведет к правильным ответам из-за раннего ожидания предстоящей ошибки (Гарнси и Делл, 1984; Постма и Колк, 1993; Постма, 2000). Текущие данные не могут конкретно подтвердить эту теорию, так как более низкая плотность орфографических окрестностей была связана с большей амплитудой P2 и повышенным уровнем ошибок при воспроизведении речи.По-прежнему возможно, что некоторые испытания, содержащие слова с низкой плотностью соседства, действительно привели к успешному исправлению до артикуляции в текущем исследовании, но будущие эксперименты должны быть спланированы для дальнейшего изучения этой потенциальной связи.

Текущий анализ с блокировкой ответов выявил ERN типичной топографии и латентности после самопроизвольных речевых ошибок, что согласуется с предыдущими нейрофизиологическими данными во время задач по мониторингу речи (Masaki et al., 2001; Ganushchak and Schiller, 2006, 2008b; Sebastian- Gallés et al., 2006; Möller et al., 2007). Настоящее исследование также подтверждает предыдущие наблюдения ERN после явных вокальных ошибок (Ganushchak and Schiller, 2008a; Riès et al., 2011) и расширяет эти результаты на задачу, отличную от задачи называния изображений. Таким образом, представленные здесь результаты вносят вклад в текущие модели производства речи, демонстрируя обобщаемость набора процессов мониторинга ошибок / конфликтов, поддерживаемых ACC.

В целом, наши данные подтверждают предыдущие предположения о том, что речевые ошибки обнаруживаются с помощью общего механизма мониторинга конфликтов, поддерживаемого ACC, который задействован во время ручных действий (Ganushchak and Schiller, 2008a).Хотя нейронный генератор ERN, наблюдаемый в задачах по производству речи, еще не определен, нейронный генератор ERN неоднократно локализовался в ACC медиальных лобных долей в различных задачах ручного реагирования (см. Holroyd and Coles, 2002 для рассмотрения). Учитывая, что ERN, наблюдаемые в текущем исследовании, были типичными по времени и топографии для тех, которые наблюдались при выполнении ручных задач, разумно предположить, что ACC также играет роль в мониторинге речевых ошибок.В текущем исследовании ERN достиг пика примерно через 75 мс после инициирования ответа. Таким образом, разумно предположить, что ошибки произошли на каком-то этапе формулировки речи до начала артикуляции. Согласно модели производства речи, представленной на рисунке 1 в Postma (2000), вполне вероятно, что ошибки в текущем исследовании произошли либо во время внутренней речи, на стадии фонологического кодирования, либо во время формулирования фонетического плана после завершения фонологического кодирования. В любом случае ясно, что через слуховую петлю ошибок не обнаружено.Таким образом, данные согласуются с теорией петли восприятия (Levelt, 1983; Levelt et al., 1999) только в том случае, если ошибки произошли во время внутренней речи (для обнаружения через внутренний цикл), но не в том случае, если ошибки произошли во время фонетического планирования. . Планирование экспериментов для дальнейшего определения времени ошибки будет иметь решающее значение для дополнительного уточнения моделей мониторинга ошибок речи.

Таким образом, текущие данные подтверждают, что речевые ошибки могут быть обнаружены во время процессов формулирования ранней речи, до артикуляции.Возникновению речевых ошибок предшествовало увеличение амплитуды связанного со стимулом компонента P2. Текущие данные также подтверждают идею о том, что ошибки речи отслеживаются центральной системой мониторинга ошибок, отвечающей за обнаружение других типов ошибок действий. Как правильные, так и неправильные ответы свидетельствовали о мониторинге предартикуляционного конфликта в виде компонента N2, а речевые ошибки были связаны с ERN над участками лобно-центральных электродов. Хотя текущие результаты не могут обеспечить окончательную поддержку конкретной функциональной роли обработки ошибок во время формулировки речи, они дают мотивацию для дальнейшего изучения потенциала прогнозирующих и корректирующих предартикуляционных механизмов в производстве речи.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы хотели бы поблагодарить сотрудников лаборатории когнитивной психофизиологии за их помощь в наборе участников и сборе данных, особенно докторов. Шанна Кусаи и Аксель Виннеке. Работа поддержана грантом № 203751 Совета по естественным наукам и инженерным исследованиям Канады (NSERC) Натали А.Филлипс. Кевин М. Трюарта был поддержан докторской исследовательской премией от Fonds québécois de la recherche sur la nature et les technologies (FQRNT) и грантом на обучение от Канадского института исследований в области здравоохранения (CIHR). и социальное взаимодействие в здоровом старении ».

Сноски

Список литературы

Ачесон Д. Л., Ганущак Л. Ю., Кристоффельс И. К., Хагоорт П. (2012). Мониторинг конфликтов в производстве речи: физиологические свидетельства от двуязычного именования изображений. Мозговой язык . 123, 131–136. DOI: 10.1016 / j.bandl.2012.08.008

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Балота Д. А., Яп М. Дж., Кортезе М. Дж., Хатчисон К. А., Кесслер Б., Лофтус Б. и др. (2007). Проект английской лексики. Behav. Res. Методы 39, 445–459. DOI: 10.3758 / BF03193014

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Барч Д. М., Бравер Т. С., Акбудак Э., Контуро Т., Оллингер Дж.и Синдер А. (2001). Передняя поясная корка и конфликт ответа: эффекты модальности ответа и области обработки. Cereb. Cortex 11, 837–848. DOI: 10.1093 / cercor / 11.9.837

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Бартолоу, Б. Д., Пирсон, М. А., Диктер, К. Л., Шер, К. Дж., Фабиани, М., и Граттон, Г. (2005). Стратегический контроль и медиальная фронтальная негативность: за пределами ошибок и конфликта ответов. Психофизиология 42, 33–42.DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2005.00258.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ботвиник М., Бравер Т. С., Юнг Н., Ульспергер М., Картер С. С. и Коэн Дж. Д. (2004). «Мониторинг конфликтов: вычислительные и эмпирические исследования», в Cognitive Neuroscience of Attention , под ред. М. И. Познера (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press), 91–102.

Брукер Б. Х. и Дональд М. У. (1980). Вклад речевой мускулатуры в очевидную асимметрию ЭЭГ человека до вокализации. Мозговой язык . 9, 226–245. DOI: 10.1016 / 0093-934X (80) -1

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Каррейрас М., Переа М. и Грейнджер Дж. (1997). Эффекты орфографического соседства в визуальном распознавании слов: сравнения между задачами. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem.Cogn . 23, 857–871. DOI: 10.1037 / 0278-7393.23.4.857

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Картер К. С. и ван Вин В.(2007). Передняя поясная кора и обнаружение конфликтов: обновление теории и данных. Cogn. Оказывать воздействие. Behav. Neurosci . 7, 367–379. DOI: 10.3758 / CABN.7.4.367

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

de Vos, M., Riès, S., Vanderperren, K., Vanrumste, B., Alario, F-X., Van Huffel, S., et al. (2010). Удаление мышечных артефактов из записей ЭЭГ при разговорной речи. Нейроинформ 8, 135–150.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Фалькенштейн, М., Hoormann, J., Christ, S., and Hohnsbein, J. (2000). Компоненты ERP по реагированию на ошибки и их функциональное значение: учебное пособие. Biol. Психол . 51, 87–107. DOI: 10.1016 / S0301-0511 (99) 00031-9

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Форд, Дж. М., Маталон, Д. Х., Калба, С., Уитфилд, С., Фаустман, В. О. и Рот, В. Т. (2001). Корковая реакция во время разговора и слушания при шизофрении: исследование потенциала мозга, связанное с событием. Biol. Психиатрия 50, 540–549. DOI: 10.1016 / S0006-3223 (01) 01166-0

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Фолштейн, Дж. Р., и ван Петтен, К. (2008). Влияние когнитивного контроля и несоответствия на компонент N2 ERP: обзор. Психофизиология 45, 152–170. DOI: 10.1111 / j.1469.2007.00602

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Форстер, К. И., и Шен, Д. (1996). Нет врагов поблизости: отсутствие тормозящих эффектов соседства в лексическом решении и семантической категоризации. J. Exp. Psychol. Учиться. Mem. Cogn . 22, 696–713. DOI: 10.1037 / 0278-7393.22.3.696

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ганущак Л. Ю., Шиллер Н. О. (2008a). Мотивация и семантический контекст влияют на деятельность мозга по мониторингу ошибок: исследование потенциалов мозга, связанных с событиями. Neuroimage 39, 395–405. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2007.09.001

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ганущак, Л.Ю., Шиллер Н. О. (2008b). На деятельность по мониторингу ошибок мозга влияет семантическая взаимосвязь: исследование потенциалов мозга, связанных с событиями. J. Cogn. Neurosci . 20, 927–940. DOI: 10.1162 / jocn.2008.20514

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Greenhouse, S. W. и Geisser, S. (1959). О методах анализа профильных данных. Психометрика 24, 95–112. DOI: 10.1007 / BF02289823

CrossRef Полный текст

Hawco, C.С., Джонс, Дж. А., Ферретти, Т. Р., Кео, Д. (2009). ERP корреляты онлайн-мониторинга слуховой обратной связи во время вокализации. Психофизиология 46, 1216–1225. DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2009.00875.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Хейнкс-Мальдонадо, Т. Х., Маталон, Д. Х., Грей, М., и Форд, Дж. М. (2005). Тонкая настройка слуховой коры во время производства речи. Психофизиология 42, 180–190. DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2005.00272.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Инохоса, Дж. А., Мартин-Лоечес, М., Касадо, П., Муньос, Ф., Фернандес-Фриас, К., и Посо, М. А. (2001a). Изучение семантики в мозге: парадигма быстрой потоковой стимуляции. Brain Res. Протокол . 8, 199–207. DOI: 10.1016 / S1385-299X (01) 00117-9

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Инохоса, Дж. А., Мартин-Лоечес, М., и Рубиа, Ф. Дж. (2001b).Связанные с событием потенциалы и семантика: обзор и комплексное предложение. Мозговой язык . 78, 128–139. DOI: 10.1006 / brln.2001.2455

CrossRef Полный текст

Холройд, К. Б., и Коулз, М. Г. Х. (2002). Нейронная основа обработки человеческих ошибок: обучение с подкреплением, дофамин и связанный с ошибкой негатив. Psychol. Ред. . 109, 679–709. DOI: 10.1037 / 0033-295X.109.4.679

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Маккей Д.Г. (1992). Осведомленность и обнаружение ошибок: новые теории и исследовательские парадигмы. Сознательное. Cogn . 1, 199–225. DOI: 10.1016 / 1053-8100 (92)-E

CrossRef Полный текст

Маккей, Д. Г., и Джеймс, Л. Е. (2004). Последовательность, производство речи и избирательное влияние старения на фонологические и морфологические ошибки речи. Psychol. Старение 19, 93–107. DOI: 10.1037 / 0882-7974.19.1.93

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Мартин-Лоеш, М., Инохоса, Дж. А., Гомес-Харабо, Г., и Рубиа, Ф. Дж. (1999). Потенциал распознавания: индекс лексического доступа ERP. Мозговой язык . 70, 364–384. DOI: 10.1006 / brln.1999.2178

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Nieuwenhuis, S., Yeung, N., van den Wildenberg, W., and Ridderinkhof, K. R. (2003). Электрофизиологические корреляты функции передней поясной извилины в задаче "годен / не годен": эффекты конфликта ответов и частоты типа проб. Cogn.Оказывать воздействие. Behav. Neurosci . 3, 17–26. DOI: 10.3758 / CABN.3.1.17

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Ноотебум, С. Г. (1980). «Разговор и неразговор: обнаружение и исправление фонологических и лексических ошибок в спонтанной речи», в Ошибки в лингвистическом исполнении: промахи языка, уха, пера и руки , под ред. В.А. Фромкина (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Academic Press), 87–96.

Понтифик, М. Б., Скаддер, М. Р., Браун, М. Л., О'Лири, К.C., Wu, C.-T., Themanson, J. R., et al. (2010). О количестве испытаний, необходимых для стабилизации связанной с ошибкой мозговой активности на протяжении всей жизни. Психофизиология 47, 767–773. DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2010.00974.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Постма, А., и Колк, Х. (1993). Гипотеза скрытой репарации: процессы предартикулярной репарации при нормальной и заикающейся дисфункции. J. Speech Hear. Res . 36, 472–487.

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст

Риес, С., Янссен, Н., Дюфау, С., Аларио, Ф.-Х. и Бурл, Б. (2011). Универсальный мониторинг во время производства речи. J. Cogn. Neurosci . 23, 1419–1436. DOI: 10.1162 / jocn.2010.21467

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Schlenck, K. J., Huber, W., and Willmes, K. (1987). «Подготовка» и «ремонт»: различные функции мониторинга при афазии. Мозговой язык .30, 226–244. DOI: 10.1016 / 0093-934X (87)

-3

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Сирс, К. Р., Хино, Ю. и Лупкер, С. Дж. (1995). Влияние размера и частоты соседства при распознавании слов. J. Exp. Psychol. Гм. Восприятие. Выполните . 21, 876–900. DOI: 10.1037 / 0096-1523.21.4.876

CrossRef Полный текст

Себастьян-Галлес, Н., Родригес-Форнеллс, А., Диего-Балагер, Р., и Диас, Б. (2006). Фонологические представления первого и второго языков в ментальном лексиконе. J. Cogn. Neurosci . 18, 1277–1291. DOI: 10.1162 / jocn.2006.18.8.1277

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Severens, E., Janssens, I., Kühn, S., Brass, M., and Hartsuiker, R.J. (2011). Когда мозг приручает язык: скрытое редактирование ненормативной лексики. Психофизиология 48, 1252–1257. DOI: 10.1111 / j.1469-8986.2011.01190.x

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Смит, Дж.Л. (2011). Идти или не идти, вот в чем вопрос: отражают ли N2 и P3 конфликт, связанный со стимулом или реакцией? Внутр. Дж. Психофизиол . 82, 143–152. DOI: 10.1016 / j.ijpsycho.2011.07.019

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Szücs, D., Soltész, F., and White, S. (2009). Моторный конфликт в задачах Струпа: прямые свидетельства однократной электромиографии и электроэнцефалографии. NeuroImage 47, 1960–1973. DOI: 10.1016 / j.нейровизуализация.2009.05.048

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Талер В. и Филлипс Н. А. (2007). Связанные с событием данные о потенциале мозга для ранних эффектов плотности соседства при распознавании слов. Neuroreport 18, 1957–1961. DOI: 10.1097 / WNR.0b013e3282f202f5

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Уилдон, Л. Р., и Левелт, В. Дж. М. (1995). Контроль хода фонологического кодирования. J. Mem. Lang . 34, 311–334. DOI: 10.1006 / jmla.1995.1014

CrossRef Полный текст

Йунг, Н., Ботвиник, М. М., и Коэн, Дж. Д. (2004). Нейронная основа обнаружения ошибок: мониторинг конфликтов и негативность, связанная с ошибками. Psychol. Ред. . 111, 931–959. DOI: 10.1037 / 0033-295X.111.4.931

Pubmed Аннотация | Pubmed Полный текст | CrossRef Полный текст

Приложение 1

Эпизод подкаста

: Кто должен контролировать речь в Интернете?

Эпизод 103 из EFF's How to Fix the Internet

Боты, которые пытаются модерировать речь в Интернете, делают ужасную работу, и люди, отвечающие за крупнейшие технологические компании, не работают лучше.Интернет обещал быть местом, где каждый мог высказать свое мнение. Но сегодня лишь несколько платформ решают, что миллиарды людей видят и говорят в Интернете.

Присоединяйтесь к Синди Кон и Дэнни О’Брайен из EFF, которые обсуждают с Дафной Келлер из Стэнфорда, почему нынешний подход к модерации контента не работает и как можно улучшить онлайн-диалог.

Щелкните ниже, чтобы прослушать выпуск сейчас, или выберите проигрыватель подкастов:

% 3Ciframe% 20height% 3D% 22200px% 22% 20width% 3D% 22100% 25% 22% 20frameborder% 3D% 22no% 22% 20scrolling% 3D% 22no% 22% 20seamless% 3D% 22% 22% 20src% 3D% 22https% 3A% 2F% 2Fplayer.simplecast.com% 2F47068a45-5ee2-406d-976e-c02cf50c9080% 3Fdark% 3Dtrue% 26amp% 3Bcolor% 3D000000% 22% 20allow% 3D% 22autoplay% 22% 3E% 3C% 2Fiframe% 3E

Информация о конфиденциальности. Это встраивание будет обслуживать контент с simplecast.com

Сегодня, как никогда раньше, общества и правительства требуют, чтобы небольшая горстка компаний, включая Google, Facebook и Twitter, контролировала выступления, которые они размещают в Интернете. Но это дорого обходится в обоих направлениях - маргинальные сообщества слишком часто заставляют замолчать, а сильные голоса, продвигающие дезинформацию, слишком часто усиливаются.

Келлер рассказывает нам о некоторых идеях, как вытащить нас из этой ловушки и вернуться к более распределенному Интернету, где сообщества и люди решают, какую модерацию контента мы должны видеть, а не технические миллиардеры, которые отслеживают нас с целью получения прибыли или - вниз диктует правительство.

Когда одно и то же изображение появляется в контексте вербовки террористов, но также появляется в ответной речи, машины не видят разницы.

Вы также можете найти MP3 этого выпуска в Интернет-архиве.

В этом выпуске вы узнаете о:

• Почему гигантские платформы плохо модерируют контент и, вероятно, всегда будут это делать
• Что такое конкурентная совместимость (ComCom) и почему она является важной частью решения нашей проблемы модерации контента, но также требует от нас решения некоторых проблем
• Почему алгоритмы машинного обучения не могут определить, кто или что такое «террорист» и кого они могут поймать.
• Что такое дебаты по поводу «усиления» речи и чем они отличаются от наших дебатов по самой речи?
• Почему голоса со всего мира должны быть включены в обсуждение модерации контента - и проблемы, которые возникают, когда они не участвуют в обсуждении.
• Как мы можем перейти к модерации контента «снизу вверх», а не к концентрации власти

Дафна Келлер руководит Программой регулирования платформ в Центре киберполитики Стэнфорда.В прошлом она работала заместителем главного юрисконсульта в Google, где работала над новаторскими судебными процессами и законодательными актами, касающимися ответственности интернет-платформ. Вы можете найти ее в твиттере @daphnehk. Самая последняя статья Келлера - «Усиление и его недовольство», в которой говорится о последствиях того, что правительства вмешиваются в бизнес по регулированию онлайн-речи, и об алгоритмах, которые их распространяют.

Если у вас есть отзывы об этой серии, напишите по адресу [email protected].

Ниже вы найдете юридические ресурсы, включая ссылки на важные дела, книги и краткие описания, обсуждаемые в подкасте, а также полную расшифровку аудиозаписи.

Ресурсы

Модерация контента:

AI / Алгоритмы:

Правила уничтожения и обязательного проведения:

Adversarial Interoperability:

Стенограмма эпизода 103: Предоставление людям контроля над онлайн-речью

Daphne: Даже если вы попытаетесь развернуть автоматизированные системы, чтобы выяснить, какая речь разрешена и запрещена по этому закону, боты, автоматизация, искусственный интеллект и другая магия роботов, они постоянно терпят неудачу.

Синди: Это Дафна Келлер, и она у нас сегодня в гостях. Дафна работает в Стэнфордском центре Интернета и общества и является одним из лучших исследователей сложностей сегодняшнего ландшафта социальных сетей и последствий корпоративных

.

Дэнни: Добро пожаловать в раздел о том, как исправить Интернет с помощью фонда электронных границ. Подкаст, в котором исследуются некоторые из самых серьезных проблем, с которыми мы сталкиваемся в Интернете прямо сейчас: проблемы, источник и решение которых часто кроются в неясных поворотах технологического развития, социальных изменениях и тонких деталях закона об Интернете.

Синди: Всем привет, я Синди Кон, исполнительный директор Electronic Frontier Foundation.

Дэнни: А я Дэнни О’Брайен, специальный советник Electronic Frontier Foundation.

Cindy: Я так рада поговорить с Дафной Келлер, потому что она много лет проработала юристом, защищая речь в Интернете. Она знает все о том, как такие платформы, как Facebook, TikTok и Twitter, борются с противоречивыми дискуссиями и как они часто ошибаются.

Привет, Дафна, спасибо, что пришли.

Дафна: Во-первых, большое спасибо за то, что пригласили меня сюда. Я очень взволнован.

Cindy: Итак, расскажите мне, как Интернет стал местом, где всего несколько платформ могут решать, что миллиарды людей могут видеть и не видеть, и почему они делают это так плохо?

Дафна: Если перемотать назад двадцать, двадцать пять лет, у вас будет Интернет широко распределенных узлов речи. Не было централизованного контроля, и многие считали это очень хорошей вещью.В то же время Интернет использовался относительно привилегированной частью общества, и с тех пор мы наблюдаем изменения, во-первых, что все больше и больше общества переходит в Интернет. - мир и все его проблемы. Другой большой сдвиг - это действительно консолидация власти и контроля в Интернете. Еще 15 лет назад гораздо больше того, что происходило в Интернете, было в отдельных блогах, распределенных на веб-страницах, и теперь большая часть нашего общения, где мы идем учиться чему-то, контролируется довольно небольшой горсткой компаний, включая моего бывшего работодателя Google и Facebook и Twitter.И это огромный сдвиг, особенно с учетом того, что мы, как общество, просим эти компании все больше и больше контролировать речь, и, возможно, не пытаемся понять, какими будут последствия, если мы попросим их сделать это.

Дэнни: Наша модель того, как должна работать модерация контента, когда люди смотрят на комментарии, сделанные кем-то, а затем отбирают и выбирают, была действительно разработана в эпоху, когда вы предполагали, что человек, принимающий решение, был немного немного ближе к вам - что это был человек, ведущий дискуссионный форум вашего района, или вы просто редактируете комментарии в его блоге.

Daphne: Сам по себе масштаб модерации на Facebook, например, означает, что они должны принять максимально упрощенные правила без каких-либо нюансов, чтобы передать их распределенной глобальной рабочей силе. И эта распределенная глобальная рабочая сила неизбежно будет интерпретировать вещи по-разному и приведет к противоречивым результатам. И тогда, когда центральный орган, принимающий решения, сидит в Пало-Альто или Маунтин-Вью в США, подвергаясь сильному давлению со стороны, скажем, того, кто сидит в Белом доме, или со стороны рекламодателей, означает, что есть огромные возможности для ошибок при модерации контента. , и неизбежно будет принята политика, которую 50% населения считают неправильной.

Дэнни: Итак, когда мы видим, как платформы Марка Цукерберга предстают перед Американским Конгрессом и отвечают на вопросы сенаторов, я слышу, как они снова и снова повторяют, что у нас есть алгоритмы, которые сортируют наши каналы. Мы разрабатываем ИИ, который может определять нюансы в человеческом общении, почему, похоже, им так сильно не удалось создать своего рода бота, который читает каждый пост, а затем выбирает и выбирает, какие из них плохие, а затем отбрасывает их?

Дафна: Конечно, отправной точкой является то, что мы не согласны с тем, какие из них хорошие, а какие плохие, но даже если бы мы могли согласиться, даже если вы говорите о боте, который должен закон о речи, закон о речи, принятый демократическим путем и, по-видимому, имеющий за собой наибольшее согласие.И самое четкое определение, они постоянно терпят неудачу. Вы знаете, что они намеревались уничтожить ИГИЛ, а вместо этого они сняли сирийский архив, который существует для документирования военных преступлений для будущего судебного преследования. Машины делают много ошибок, и эти ошибки распределяются неравномерно, у нас появляется все больше исследований, показывающих разное влияние, например, на говорящих на афро-американском английском, и поэтому есть только ряд ошибок, которые касаются не только ценностей свободного выражения, но также и ценностей равенства Существует целый ряд социальных проблем, которые затрагиваются, когда мы пытаемся заставить частные компании использовать машины для контроля нашей речи.

Дэнни: Какие ошибки мы видим в машинном обучении, особенно на примере борьбы с террористическим контентом?

Дафна: Я думаю, что ответы немного отличаются в зависимости от того, о каких технологиях мы говорим. Многие технологии, которые используются для обнаружения таких вещей, как террористический контент, на самом деле основаны на обнаружении дубликатов. И проблемы с этими системами в том, что они не могут принимать во внимание контекст. Поэтому, когда один и тот же образ появляется в контексте вербовки террористов, но также появляется в ответной речи, машины не могут заметить разницы.

Danny: И когда вы говорите контр-речь, вы имеете в виду множество способов, которыми люди выступают против языка ненависти.

Дафна: Они не очень хорошо разбираются в таких вещах, как язык вражды, потому что способы, которыми люди ужасны друг для друга с помощью языка, развиваются очень быстро, а также способы, которыми люди пытаются реагировать на это, подрывать его и восстанавливать терминология. Я бы также добавил, что большинство компаний, о которых мы говорим, занимаются продажей таких вещей, как таргетированная реклама, и поэтому они очень хотят продвигать рассказ о том, что у них есть технологии, которые могут понимать контент, которые могут понять, что вы хотите, которые могут понять, что это за видео, и как оно сочетается с этой рекламой и так далее.

Синди: Я думаю, вы столкнулись с одной из основных проблем, с которыми мы сталкиваемся, а именно с отсутствием прозрачности со стороны этих компаний и отсутствием надлежащей правовой процедуры при их устранении, которые, как мне кажется, являются довольно важными частями. почему компании не только ошибаются, но и удваивают свои усилия, если ошибаются. Также были предложения ввести строгие правила в таких местах, как Европа, чтобы, если платформа что-то выходит из строя, они должны быть прозрачными и предлагать пользователю возможность подать апелляцию.Давай поговорим об этом произведении.

Дафна: Итак, все это замечательные разработки, но я противник. Итак, теперь, когда у меня есть то, о чем я просил годами, у меня проблемы, моя самая большая проблема, на самом деле, связана с конкуренцией. Потому что я думаю, что виды более громоздких процессов, которые мы абсолютно должны требовать от крупнейших платформ, сами по себе могут стать огромным конкурентным преимуществом для действующих операторов, если они являются вещами, которые они могут себе позволить, а более мелкие платформы не могут.И поэтому вопрос о том, кто и какие обязательства должен взять на себя, является действительно сложным, и я не думаю, что у меня есть ответ. Как я думаю, вам нужно, чтобы некоторые экономисты думали об этом, разговаривали с экспертами по модерации контента. Но я думаю, что если мы будем слишком много вкладывать, говоря, что каждая платформа должна иметь максимально возможные надлежащие процедуры и максимально возможную прозрачность, мы фактически сталкиваемся с конфликтом с целями конкуренции, и нам нужно больше думать о том, как ориентироваться в этих двух вещах.

Синди: О, я думаю, это чрезвычайно важный момент.Это всегда баланс, особенно когда речь идет о регулировании онлайн-деятельности, потому что мы хотим защитить людей с открытым исходным кодом и людей, которые только начинают работать, или тех, у кого есть новая идея. В то же время с большой силой приходит большая ответственность, и мы хотим убедиться, что большие парни действительно поступают правильно, и мы также действительно хотим, чтобы маленькие парни тоже поступали правильно. Я не хочу отпускать их полностью, но найти такой масштаб будет чрезвычайно важно.

Дэнни: Одна из выражаемых озабоченностей связана не столько с конкретным содержанием речи, сколько с тем, как ложная или разжигающая ненависть речь имеет тенденцию распространяться быстрее, чем правдивая или успокаивающая речь. Итак, вы видите кучу законов или кучу технических предложений по всему миру, пытающихся обойти этот аспект и дать что-то конкретное. На групповые чаты, такие как WhatsApp, в Индии, Бразилии и других странах оказывалось давление, чтобы ограничить легкость пересылки сообщений или чтобы правительство могло каким-то образом видеть сообщения, которые часто пересылаются.Вас устраивает такая регулировка или это заходит слишком далеко?

Daphne: Что ж, я думаю, здесь можно выделить две вещи: во-первых, WhatsApp ограничивает количество людей, с которыми вы можете поделиться сообщением или добавить в группу. Они не знают, что это за сообщение, потому что оно зашифровано, и поэтому они устанавливают чисто количественный предел того, насколько широко люди могут делиться вещами. То, что мы видим все больше и больше в обсуждениях в США, - это акцент на том, чтобы сообщить платформам, что они должны посмотреть, что такое контент, а затем изменить то, что они рекомендуют или что они расставляют по приоритетам в ленте новостей, в зависимости от того, что говорит человек.Например, за последние пару лет было много дискуссий о том, радикализирует ли алгоритм рекомендаций YouTube. Знаете, если вы будете искать вегетарианские рецепты, это подтолкнет вас к веганским рецептам или к гораздо более зловещим версиям этой проблемы. Я думаю, что для самих платформ чрезвычайно продуктивно взглянуть на этот вопрос, чтобы сказать: эй, подождите, что делает наш алгоритм усиления? Есть ли что-то, что мы хотим настроить, чтобы постоянно не поощрять худшие инстинкты наших пользователей? Что меня беспокоит, и что я недавно написал статью под названием «Усиление и его недовольство», так это растущая идея о том, что это также хорошо для правительств.Что мы можем сделать так, чтобы закон говорил: «Эй, платформы, усиливайте это, а не усиливайте это». Это привлекательная идея для многих людей, потому что они думают, что, возможно, платформы не несут ответственности за то, что говорят их пользователи, но они несут ответственность за то, что они сами решили усилить с помощью алгоритма.

Все проблемы, которые мы видим при модерации контента, являются точно такими же проблемами, которые мы увидели бы, если бы применили те же обязательства к тому, что они усиливают. Дело не в том, что вы никогда не сможете регулировать эти вещи, мы фактически регулируем эти вещи.Согласно законодательству США, если платформы видят, например, материалы о сексуальном насилии над детьми, они должны их удалить. У нас есть система уведомления об авторских правах. Дело не в том, что мы живем в мире, где законы никогда не могут позволить платформам отключать вещи, но эти законы сталкиваются с этим очень известным набором проблем, связанных с чрезмерным удалением, несопоставимым воздействием, вторжением в частную жизнь и т. Д. И вы получаете те же самые проблемы с законами усиления.

Дэнни: Мы потратили некоторое время на то, чтобы обсудить проблемы с модерацией, конкуренцией, и мы знаем, что существуют правовые и нормативные варианты, касающиеся того, что происходит в социальных сетях, которые применяются сейчас и предполагаются в будущем.Дафна, мы можем перейти к тому, как это регулируется сейчас?

Дафна: Прямо сейчас мы видим, мы переходим от нулевых правительственных указаний о том, как что-либо из этого происходит, к правительственным руководящим принципам, настолько подробным, что они занимают 25 страниц, чтобы их прочитать и понять, плюс к тому же позже появятся дополнительные нормативные инструкции. Я думаю, что мы можем сожалеть о том, что, перейдя от нулевого опыта в попытках установить эти правила к созданию того, что звучит правильно в абстрактном, на основе того немногого, что мы знаем сейчас, с неадекватной прозрачностью и неадекватной основой, чтобы действительно делать эти суждения. .Я думаю, что мы, вероятно, совершим много ошибок, но внесем их в законы, которые действительно сложно изменить.

Cindy: С другой стороны, вы не хотите выступать за то, чтобы ничего не менять, потому что текущая ситуация тоже не так уж хороша. Это место, где, возможно, существует баланс между тем, как европейцы думают о вещах, которые часто более жестко регулируются, и тем, как американцы позволяют компаниям делать то, что они хотят стратегией. Как будто нам нужно наметить средний путь.

Дэнни: Да, и я думаю, что это поднимает еще одну проблему, и, конечно, каждая страна борется с этой проблемой, а это означает, что каждая страна думает о принятии правил о том, что должно происходить с речью.Но такова природа Интернета, и одно из его преимуществ, так и должно быть, заключается в том, что каждый может разговаривать друг с другом. Что происходит, когда эту речь в одной стране слушают в другой с двумя разными юрисдикционными правилами? Это разрешимая проблема?

Дафна: Итак, есть несколько версий этой проблемы. Тот, который у нас был в течение многих лет, - что если я скажу то, что разрешено говорить в Соединенных Штатах, но незаконно в Канаде, Австрии или Бразилии? Итак, у нас было множество дел, а в последнее время и несколько более важных, когда суды пытались ответить на этот вопрос и в основном говорили: `` Да, у меня есть право распорядиться о глобальной ликвидации, но не волнуйтесь, я Я буду делать это только тогда, когда это действительно уместно.И я думаю, что у нас нет хорошего ответа. У нас есть несколько плохих ответов по этим делам, черт возьми, да, я могу снять все, что захочу, по всему миру, но отчасти у нас нет хорошего ответа, потому что это не то, что суды должны решать . Грядет более новая вещь, это как будто взорвало вас, ребята, у нас будут ситуации, когда одна страна говорит, что вы должны это снять, а другая страна говорит, что вы не можете это снимать, вы нарушите закон, если вы это сделаете.

Дэнни: Ох ... и мне кажется, иногда нелогично видеть, кто делает эти заявления. Так, например, я помню, как в Соединенных Штатах был огромный фурор из-за того, что Твиттер убрал Дональда Трампа с Твиттера, а в Европе это было захватывающе, потому что большинство тамошних политиков, которые весьма критически относились к Дональду Трампу, выражали некоторую озабоченность. что большая технологическая компания может заставить замолчать политика, даже если они выступают против этого политика.И я думаю, что традиционная идея Европы заключается в том, что им не нужен контент, который Дональд Трамп публикует в чем-то вроде Twitter.

Синди: Я думаю, что это одна из областей, где это не только национальное, глобальный раскол между тем, что происходит в нашем обществе, разыгрывается очень забавным образом ... потому что, как вы сказали, есть эти, мы называйте такие законы обязательными. Был еще один во Флориде, и EFF участвовала, по крайней мере, в получении судебного запрета против него.Законы о обязательном соблюдении - это то, что мы называем набором законов, которые требуют, чтобы компании, работающие в социальных сетях, что-то поддерживали, и налагали штрафы, если они что-то нарушают. Это прямая противоположность некоторых вещей, о которых люди говорят в связи с разжиганием ненависти, и других вещей, которые требуют от компаний прекратить работу и наказать их, если они этого не сделают.

Дафна: Я не хочу слишком сильно увлекаться законом, но мне кажется, что наступил момент, когда многие устоявшиеся доктрины Первой поправки могут быть изменены очень быстро, учитывая то, что мы слышим, например, от Кларенса Томаса, который дал согласие по другому делу, сказав: «Эй, мне не нравится текущее положение дел, и, возможно, на этих платформах должно быть что-то, чего они не хотят».

Синди: Я был бы упущен, если бы не указал, что я думаю, что это полностью верно с политической точки зрения, это также относится к вопросу Первой поправки, что это различие между речью и регулированием усиления является чем-то, что Верховный суд много раз смотрел и в основном сказал, что это то же самое. Я думаю, что тот факт, что это вызывает те же проблемы, показывает, что это не просто доктрина Первой поправки, витающая в воздухе, отсутствие различия в законе между тем, можете ли вы это сказать или можно ли это усилить. происходит потому, что они действительно вызывают те же самые социальные проблемы, которые доктрина свободы слова пытается предотвратить в нашем мире.

Дэнни: На прошлой неделе я разговаривал с парой кенийских активистов. И одна из вещей, которые они отметили, заключается в том, что пока ЕС и Соединенные Штаты борются за то, какие меры контроля за усилением являются законными и будут работать, они сталкиваются с ситуацией, когда любой закон об усилении в их собственной стране заставит замолчать политиков. оппозиция, потому что, конечно, политика - это усиление. Политика, хорошая политика, заключается в том, чтобы взять голос меньшинства и убедиться, что все знают, что с ними происходит что-то плохое.Так что я думаю, что иногда мы немного застреваем в обсуждении вопросов с точки зрения ЕС или США, и забываем об остальном мире.

Дафна: Я думаю, что мы систематически делаем ошибки, если у нас нет голосов из остального мира в комнате, чтобы сказать: эй, погоди, вот как это будет происходить в Египте или так мы » Видел эту работу в Колумбии. Точно так же, если вернуться к модерации контента в целом, внутренние группы модерации контента делают кучу действительно предсказуемых ошибок, если они не разнообразны.Если это кучка белых людей с высшим образованием, которые зарабатывают много денег и живут в районе залива, то есть проблемы, которые они не заметят, и вам нужны люди с более разнообразным происхождением и опытом, чтобы их распознать и спланировать.

Дэнни: Также для сравнения, если они невероятно низкооплачиваемые люди, которые делают это в колл-центре и вынуждены набирать нелепые цифры и травмированы тем фактом, что им приходится фильтровать худший мусор в Интернете, Думаю, это тоже проблема.

Cindy: Мой вывод из этого разговора заключается в том, что просто попытка пары больших платформ регулировать и контролировать всю речь в мире в основном обречена на провал и обречена на провал в целом ряде различных направлений. Но в центре внимания нашего подкаста не просто перечислить все, что противоречит современной интернет-политике, но и привлечь внимание к практическим и даже идеалистическим решениям. Обратимся к этому.

Cindy: Итак, вы глубоко погрузились в то, что мы в EFF называем состязательной совместимостью или ComCom.Идея заключается в том, что у пользователей могут быть системы, которые работают на разных платформах, поэтому, например, вы можете использовать социальную сеть по своему выбору для общения с друзьями на Facebook без необходимости присоединяться к Facebook самостоятельно. Как вы относитесь к этому возможному ответу как к способу сделать так, чтобы Facebook не решал всех выступлений?

Дафна: Мне это нравится, я хочу, чтобы он работал, и я вижу в нем кучу проблем. Но я имею в виду, отчасти, отчасти потому, что я люблю это, потому что я стар, и мне нравится распределенный Интернет, где не было таких удушающих точек власти над онлайн-дискурсом.И поэтому мне нравится идея вернуться к чему-то более похожему.

Синди: Ага.

Дафна: Вы знаете, как юрист по первой поправке, я вижу в этом путь вперед в районе, который полон конституционных тупиков. Вы знаете, у нас нет множества решений на выбор, которые предполагали бы появление правительства и указание платформам, что делать с дополнительными выступлениями. Особенно те речи, которые люди считают вредными или опасными, но которые определенно защищены первой поправкой.И поэтому правительство не может принимать законы об этом. Таким образом, уход от решений, предполагающих нисходящий диктат в отношении речи, к решениям, предполагающим восходящий выбор выступающими, слушателями и сообществом, заключается в том, какую модерацию контента они хотят видеть, кажется действительно многообещающим.

Синди: Как это выглядит с практической точки зрения?

Daphne: И есть множество моделей, которые вы можете представить себе как то, что они называют федеративной системой, например, социальная сеть Mastodon, где каждый узел имеет свои собственные правила.Или вы можете сказать: о, вы знаете, это заходит слишком далеко, я действительно хочу, чтобы кто-то посередине был в состоянии удовлетворить запросы о нарушении авторских прав или полиции, ребенок, материалы сексуального насилия, были точкой контроля над вещами, которые решает общество следует контролировать.

Знаете, затем вы делаете что-то вроде того, что я назвал волшебными API, или того, что мой коллега из Стэнфорда Фрэнсис Фукуяма назвал промежуточным программным обеспечением, где идея состоит в том, что Facebook все еще работает, но вы можете не получать их рейтинг или правила модерации контента. , или, может быть, даже их пользовательский интерфейс, и вы можете выбрать версию от ESPN, которая уделяет приоритетное внимание спорту, или от аффилированной группы Black Lives Matter, которая уделяет приоритетное внимание вопросам расовой справедливости.

Таким образом, вы вводите конкуренцию на уровне модерации контента, оставляя эту основу, как сокровищницу всего, что мы когда-либо делали, вместо того, чтобы в Интернете сидеть с сегодняшними должностными лицами.

Дэнни: Что вас беспокоит по поводу этого подхода?

Дафна: У меня четыре большие практические проблемы. Во-первых, действительно ли технология работает? Можете ли вы действительно иметь API-интерфейсы, которые делают всю эту организацию огромных объемов данных мгновенно распределенными способами.Второй - о деньгах и о том, кому платят. И о последних двух вещах я знаю больше. Один касается затрат на модерацию контента, а другой - конфиденциальности. Я раскрываю все это в недавнем коротком сообщении в Journal of Democracy, если люди хотят немного порезвиться над этим. Но часть затрат на модерацию контента заключается в том, что у всех этих маленьких модераторов распределенного контента никогда не будет чеченских и арабоязычных, испаноязычных и японских. Знаете, возникает проблема избыточности, когда, если у вас есть все они, должны быть все языковые возможности для оценки всего контента, это становится неэффективным.Или вы знаете, что у вас никогда не будет кого-то, кто достаточно сведущ в, скажем, американских экстремистских группах, чтобы знать, что означает гавайская рубашка в этом месяце, по сравнению с тем, что она значила в прошлом месяце.

Синди: Ага.

Дафна: Могу я поднять еще одну проблему, связанную с конкурентной совместимостью или взаимодействием с противниками? И я поднимаю это, потому что я только что был во многих разговорах с умными людьми, которых я уважаю, которые действительно застряли на этой проблеме, и это не означает, что вы просто создаете кучу эхо-камер, где люди будут дальше самоизолироваться и слушать ко лжи или разжиганию ненависти.Разве это не подрывает нашу способность иметь какую-либо общую согласованную реальность и функционирующую демократию?

Синди: Я думаю, что некоторые из ранних предсказаний об этом на самом деле не сбылись в том смысле, который нас беспокоит. Я также думаю, что есть много опасений, которые на самом деле не основаны на эмпирических данных о том, где люди получают свою информацию и как они делятся ею, и которые должны быть задействованы здесь, прежде чем мы решим, что мы просто застряли с Facebook и что наша единственная реальная цель здесь - потрясти кулаком Марку Цукербергу или написать законы, которые будут гарантировать, что он защищает речь, которая мне нравится, и отменяет речь, которая мне не нравится, потому что другие люди слишком глупы, чтобы понять разницу.

Daphne: Если мы хотим избежать этой проблемы с эхокамерой, стоит ли идти на компромисс сохранения этих невероятно сконцентрированных систем власти над речью? Думаем ли мы, что с этим все пойдет не так? Считаем ли мы, что у нас хорошее будущее с сильно сконцентрированной властью над выступлениями компаний, которые уязвимы перед давлением со стороны, скажем, правительств, контролирующих доступ к прибыльным рынкам, таким как Китай, который заставил американские компании отказаться от законных выступлений? Компании, уязвимые к коммерческому давлению со стороны своих рекламодателей, которые всегда будут в лучшем случае мажоритарными.Компании, которые столкнулись с сильным давлением со стороны предыдущей администрации и будут таковыми со стороны этой и будущих администраций, делать то, что хотят политики. Для меня наихудший сценарий с продолжающейся чрезвычайно концентрированной властью над речью выглядит действительно пугающим, и, поскольку я взвешиваю компромиссы, это очень тяжело, но отчасти касается почти вопросов, которые вы хотите задать историку или социологу. или политолог, или Макс Вебер.

Дэнни: Когда я разговариваю с моими друзьями или более широким кругом друзей в Интернете, мне действительно кажется, что все вот-вот перерастет в спор на каждом шагу.Я вижу это в комментариях на Facebook, где кто-то скажет что-то довольно безобидное, и мы все друзья, но как будто кто-то что-то скажет, и тогда это выйдет из-под контроля. И я думаю о том, как редко это бывает, когда я разговариваю с друзьями в реальной жизни. Там достаточно сигналов, которые люди знают, если мы поговорим об этом, то такой-то и такой-то собирается разразиться большой тирадой, и я думаю, что это сочетание придумывания новых технологий, новых способов обращения с вещами, на Интернет, а также, как вы говорите, лучшее исследование, лучшее понимание того, что заставляет вещи таким образом двигаться по спирали.И лучшее, что мы можем исправить на самом деле, - это изменить стимулы, потому что я думаю, что одна из причин, почему мы достигли того, чего достигаем прямо сейчас, заключается в том, что у нас действительно есть несколько компаний, и все они имеют очень похожие стимулы для делать то же самое.

Дафна: Да, я думаю, это абсолютно верно. Я начинаю свой курс интернет-права в Стэнфорде каждый год с того, что предлагаю людям читать Ларри Лессига. Он утверждает, что на самом деле поведение людей формируют не только законы, как склонны предполагать юристы.Это сочетание четырех вещей, которые он называет Нормами, социальных норм, о которых вы говорите, рынков, экономического давления и архитектуры, под которыми он подразумевает программное обеспечение и то, как системы спроектированы таким образом, чтобы сделать вещи возможными, невозможными или легкими. или сложно. То, что сегодня можно назвать дизайном продукта в Facebook или Twitter. И я думаю, что те из нас, кто являются юристами и сидят в юридической бункере, склонны слышать идеи, которые используют только один из этих рычагов. Они используют рычаг изменения закона или, может быть, добавляют изменяющуюся технологию, но очень редко можно увидеть более системное мышление, которое рассматривает все четыре из этих рычагов, и то, как они работали вместе, чтобы создать проблемы, которые мы видели , например, не хватает социальных норм, чтобы мы не были ужасными друг другу в Интернете, но также и то, как эти рычаги могут быть полезны в предложениях и идеях по исправлению ситуации в будущем.

Cindy: Нам необходимо создать условия, в которых люди могут опробовать множество разных идей, и мы, как общество, можем попытаться выяснить, какие из них работают, а какие нет. У нас есть хорошие примеры. Мы знаем, что Reddit, например, добился больших успехов в превращении этого места во что-то, что требует гораздо большей ответственности. Что меня больше всего волнует в ComCom и этой идее промежуточного программного обеспечения, так это не в том, что у них есть ответ, а в том, что они могут открыть дверь для множества вещей, некоторые из которых будут плохими, но некоторые из них может помочь нам указать путь к лучшему Интернету, который служит нам.Возможно, нам придется подумать о следующем наборе мест, куда мы пойдем, чтобы выступить, поскольку, возможно, они не должны быть столь же прибыльными. Я думаю, что мы делаем это в медиа-пространстве прямо сейчас, где мы понимаем, что, возможно, нам не нужна одна или две гигантские медиа-сети, чтобы предоставить нам всю информацию. Может быть, это нормально иметь местную газету или местный блог, который дает нам местные новости и обеспечивает разумную жизнь людям, которые этим занимаются, но не собираются привлекать деньги и инвестиции с Уолл-стрит.Я думаю, что один из ключей к этому - отойти от идеи о том, что пять больших платформ приносят огромные деньги. Давайте распределим эти деньги, предоставив другим людям возможность предлагать услуги.

Daphne: Я имею в виду, что венчурным капиталистам это может не нравиться, но как потребитель я люблю это.

Cindy: И одна из идей по исправлению Интернета вокруг модерации контента, языка ненависти, а они должны нести законы, состоит в том, чтобы попытаться создать больше пространств, где люди могут говорить, которые будут немного меньше и уменьшить модерацию контента. проблема уменьшилась до размера, при котором у нас все еще могут быть проблемы, но они не так распространены.

Daphne: И на сайтах, где социальные нормы важнее. Вы знаете, где находится этот рычаг, то, что мешает вам говорить ужасные расистские вещи в баре или в церкви, или вашей девушке, или за обеденным столом, если такие элементы норм общественного дискурса станут более важными в Интернете, из-за сокращения количества вещей вниз в управляемые сообщества, где вы знаете людей вокруг вас, это может быть важным шагом вперед.

Дэнни: Да, я не осел в социальных взаимодействиях не потому, что есть закон, запрещающий быть ослом, а потому, что существует огромное социальное давление и есть способ передать это социальное давление в реальном мире, и я думаю, что мы можем сделай это.

Cindy: Большое спасибо за всю эту проницательность, Дафна, и за разбиение некоторых из этих сложных проблем на управляемые части, которые мы можем начать решать напрямую.

Дафна: Большое спасибо за то, что пригласили меня.

Дэнни: Итак, Синди, услышав все это от Дафны, вы более или менее оптимистично настроены по поводу того, что компании, работающие в социальных сетях, принимают правильные решения о том, что мы видим в Интернете?

Cindy: Итак, я думаю, что если мы говорим о сегодняшних социальных сетях и гигантских платформах, принимающих правильные решения, я, вероятно, так же пессимистичен, как и когда мы начинали.Если не более того. Вы знаете, Дафна действительно осознала, сколько проблем, с которыми мы сталкиваемся в модерации контента в наши дни, являются результатом консолидации власти и контроля над Интернетом в руках нескольких технологических гигантов. И как бизнес-модели этих гигантов плохо влияют на это.

Дэнни: Ага. И я думаю, что, как и меню, палитра возможных решений в этой ситуации тоже невелика. Например, я думаю, что еще одна вещь, которая возникла, это то, что вы наблюдаете за правительствами по всему миру, признаете это как проблему, пытаетесь прийти, чтобы исправить компании, а не исправить экосистему.И тогда вы получаете эти очень неуклюжие правила. Как я думал, законы о обязательном применении, когда вы приходите в несколько компаний и говорите, что вам абсолютно необходимо поддерживать этот контент в рабочем состоянии, - такое странное решение. Когда начинаешь об этом думать.

Синди: Ага. И, конечно же, это так же странно и проблематично, как вы должны немедленно это снять. Ни одно из этих направлений не является хорошим. Еще мне очень понравилось, как она рассказывала о проблемах с идеей, что ИИ и боты могут решить эту проблему.

Дэнни: И я думаю, что отчасти проблема здесь в том, что у нас есть эта большая кучка проблем, верно? Написано много статей об ужасном мире социальных сетей, и нам нужно мгновенное одноразовое решение, и Марк Цукерберг - тот человек, который сделает это. И я думаю, что сама природа разговора, сама природа социальности такова, что это мелкий масштаб, верно? На уровне местного кафе.

Cindy: И, конечно же, это приводит нас к той части исправления, которая нам очень понравилась, а именно к этой идее, которую мы пытаемся выяснить, как нам перераспределить Интернет и перераспределить эти места, чтобы у нас было намного больше местные кафе или даже городские площади.

Еще одно понимание, которое я действительно ценю, это как бы возвращение нас к основополагающему мышлению нашего друга Ларри Лессига о том, как мы должны думать, а не только о законе как исправлении, и не только о коде, как сделать вы строите эту штуку как исправление, но мы должны рассмотреть все четыре вещи. Закон. Кодекс, социальные нормы и рынки как рычаги, которые мы должны попытаться улучшить в Интернете.

Дэнни: Ага. И я думаю, что это возвращается к той идее, которая у нас есть, как к этому огромному хранилищу всех разговоров в мире, и мы должны как бы взломать его и перенаправить на эти, эти более мелкие эксперименты.И я думаю, это возвращается к идее совместимости, верно? Были такие попытки, разумные коммерческие попытки этих компаний создать то, что венчурные капиталисты называют рвом, верно? Это пространство между вами и вашим потенциальным конкурентом. Что ж, мы должны нарушить эти режимы, и их преодоление требует либо регулирования, либо просто людьми, создающими правильные инструменты, обладающими взаимодействием между прошлым, гигантами социальных сетей и будущим миллионов и миллионов отдельных мест в социальных сетях.

Синди: Спасибо Дафне Келлер за то, что присоединились к нам сегодня.

Дэнни: И спасибо, что присоединились к нам. Если у вас есть какие-либо отзывы об этом выпуске, напишите по адресу [email protected]. Мы читаем каждое электронное письмо.

Музыка для шоу написана Нэтом Кифом и Ридом Матисом из BeatMower.

«Как исправить Интернет» поддерживается Программой Фонда Альфреда П. Слоана по общественному пониманию науки и технологий.

Я Дэнни О’Брайен.

А я Синди Кон. Спасибо за внимание, до следующего раза.

проблем с речью (для подростков) - Nemours KidsHealth

Когда вы были моложе и впервые заговорили, вы могли шепелявить, заикаться или с трудом произносить слова. Может быть, вам сказали, что это «мило», или не волноваться, потому что вы скоро вырастете из этого. Но если вы в подростковом возрасте и все еще заикаетесь, вам может не казаться, что это так мило.

Вы не одиноки.Более 3 миллионов американцев страдают расстройством речи, известным как заикание (или заикание, как его называют в Великобритании). Это одно из нескольких условий, которые могут повлиять на способность человека говорить четко.

Некоторые распространенные расстройства речи и языка

Заикание - это проблема, которая мешает говорить бегло (плавно и легко). Заикающийся человек может повторять первую часть слова (как в wa-wa-wa-water ) или долго удерживать один звук (как в caaaaaaake ).Некоторые люди, которые заикаются, вообще не слышат звуки. Заикание - это сложный процесс, который может влиять на речь по-разному.

Расстройства артикуляции включают широкий спектр ошибок, которые люди могут делать во время разговора. Замена буквы «р» на букву «р» («ваббит» вместо «кролик»), пропуск звуков («круто» для «школа») или добавление звуков к словам («пинанио» для «фортепиано») являются примерами артикуляции. ошибки. Лиспинг относится к специальной замене, включающей буквы «s» и «z».«Шепелявый человек заменяет эти звуки на« th »(« простой »звучит как« наперсток »).

Беспорядок - еще одна проблема, которая затрудняет понимание речи человека. Как и заикание, загромождение влияет на беглость речи человека. Разница в том, что заикание - это нарушение речи, а беспорядок - нарушение речи. Людям, которые заикаются, трудно сказать то, что они хотят сказать; те, кто беспорядочно говорят, что они думают, но это становится дезорганизованным, когда они говорят.Таким образом, кто-то, кто мешает, может говорить сразу или делать паузу в неожиданных местах. Ритм загроможденной речи может казаться отрывистым, а не плавным, и говорящий часто не осознает проблему.

Апраксия (также известная как вербальная апраксия или диспраксия) - это расстройство орально-моторной речи. Людям с этой проблемой трудно двигать мускулами и структурами, необходимыми для преобразования звуков речи в слова.

Что вызывает проблемы с речью?

Нормальная речь может показаться легкой, но на самом деле это сложный процесс, требующий точного времени, а также нервного и мышечного контроля.

Когда мы говорим, мы должны координировать работу многих мышц различных частей и систем тела, включая гортань, которая содержит голосовые связки; зубы, губы, язык и рот; и дыхательная система.

Способность понимать язык и воспроизводить речь координируется мозгом. Таким образом, у человека с повреждением мозга в результате несчастного случая, инсульта или врожденного дефекта могут быть проблемы с речью и языком.

Некоторые люди с проблемами речи, особенно с нарушениями артикуляции, также могут иметь проблемы со слухом.Даже легкая потеря слуха может повлиять на то, как люди воспроизводят звуки, которые они слышат. Определенные врожденные дефекты, такие как волчья пасть, могут мешать чьей-либо речи. У людей с расщелиной неба есть отверстие в нёбе (которое влияет на движение воздуха через ротовые и носовые ходы), а также могут быть проблемы с другими структурами, необходимыми для речи, включая губы, зубы и челюсть.

Некоторые проблемы с речью, например заикание, могут передаваться по наследству. Но в некоторых случаях никто точно не знает, что вызывает у человека проблемы с речью.

п.

Как решаются проблемы с речью?

Хорошая новость заключается в том, что такие методы лечения, как логопедия, могут помочь людям любого возраста преодолеть некоторые проблемы с речью.

Если вас беспокоит ваша речь, важно сообщить об этом вашим родителям и врачу. Если проверка слуха и физикальное обследование не выявляют каких-либо проблем, некоторые врачи назначают консультацию речевого патолога (произносится: пух-тхол-у-джист).

Специалист по речевой патологии обучен наблюдать за людьми, когда они говорят, и выявлять их проблемы с речью.Патологи речи ищут тип проблемы (например, отсутствие беглости речи, артикуляции или моторики) у кого-то. Например, если вы заикаетесь, патологоанатом проверит, как и когда вы это сделаете.

Патологоанатомы могут оценивать речь своих клиентов, записывая их на аудио или видеокассету или слушая во время разговора. Некоторые клиники, специализирующиеся на нарушениях беглости речи, могут использовать компьютерный анализ. Собрав как можно больше информации о том, как кто-то говорит, патолог может разработать план лечения, отвечающий потребностям каждого человека.План будет зависеть от таких вещей, как возраст человека и тип речевого расстройства.

Если вы лечитесь от речевого расстройства, часть вашего плана лечения может включать посещение логопеда , человека, который обучен лечить речевые расстройства.

Частота визитов к логопеду может быть разной - вначале вы, вероятно, будете видеться с ним довольно часто, а затем со временем количество посещений может уменьшиться. Большинство планов лечения включают дыхательные техники, стратегии релаксации, которые призваны помочь вам расслабить мышцы во время разговора, контроль осанки и тип голосовых упражнений, называемый орально-моторные упражнения .Вам, вероятно, придется делать эти упражнения каждый день самостоятельно, чтобы ваш план лечения был максимально успешным.

Решение проблем с речью

Люди с проблемами речи знают, насколько они могут расстраивать. Например, люди, которые заикаются, часто жалуются, что другие пытаются закончить их предложения или заменить их словами. Некоторым кажется, что люди относятся к ним как к глупым, особенно когда слушатель говорит что-то вроде «помедленнее» или «расслабься». (Люди, которые заикаются, так же умны, как и люди, которые этого не делают.) Люди, которые заикаются, сообщают, что слушатели часто избегают зрительного контакта и отказываются терпеливо ждать, пока они закончат говорить. Если у вас проблемы с речью, можно сообщить другим, как вы хотите, чтобы к вам относились во время разговора.

Некоторые люди обращаются к своим логопедам за советом и ресурсами по вопросам заикания. Ваш логопед может связать вас с другими людьми в аналогичных ситуациях, например с группами поддержки в вашем районе для подростков, которые заикаются.

Если у вас проблемы с речью, достижение и сохранение контроля над речью может занять всю жизнь.Хотя логопед может помочь, у вас обязательно будут взлеты и падения в ваших попытках общаться. Но правда в том, что то, как вы говорите, - это лишь малая часть того, кем вы являетесь. Не стесняйтесь, чтобы вас услышали!

стратегий обучения: используйте программное обеспечение для преобразования речи в текст, чтобы облегчить жизнь вам и вашим ученикам!

Преобразование речи в текст может по-настоящему изменить правила игры в классе, особенно для учащихся, которым трудно перенести свои мысли на бумагу.И сегодня программы и приложения преобразования речи в текст доступны на большем количестве компьютеров, планшетов и смартфонов, чем когда-либо прежде, что делает эту стратегию обучения вариантом как для студентов, так и для учителей.

Я понимаю, что необходимость писать прямо от мысли к бумаге является требованием для некоторых государственных тестов, поэтому в этом случае этот метод неприменим. Однако есть места, где студентам уместно и даже полезно излагать свои мысли на бумаге с помощью промежуточного метода, программного обеспечения преобразования речи в текст.

Учащиеся, испытывающие трудности в общении, например, некоторые учащиеся по IEP, действительно могут извлечь выгоду из использования программного обеспечения преобразования речи в текст. Я видел, как этот метод трансформирует мир ученика, когда он или она может преобразовывать свои мысли в текст, переводя свои мысли в письменную форму.

Преобразование речи в текст может освободить рабочую память, чтобы ученик полностью сосредоточился на поставленной задаче. Их не отвлекают грамматика, структура предложений, орфография или структура абзацев - с этим можно разобраться после того, как учащиеся изложат свои мысли на бумаге.

И вот дополнительное преимущество для учителей: вводить заметки о последнем уроке вместе с идеями или мыслями о предстоящих уроках может быть намного проще с помощью программного обеспечения для преобразования речи в текст.

Используйте программное обеспечение, чтобы быстро детализировать, «что произошло сегодня» в классе, что сработало, а что нет. Подробно опишите любые идеи, которые у вас есть, чтобы расширить то, что сработало, и улучшить то, что не сработало. Позже вы можете сесть, просмотреть записанные заметки и организовать их так, чтобы к ним было легче вернуться в дальнейшем или чтобы другие могли прочитать.

Советы:
Говорите как робот - Я обнаружил, что приказ студентам «говорить как робот» - это быстрый способ объяснить, как лучше всего использовать программное обеспечение, вместо того, чтобы говорить им, чтобы они использовали четкое изложение без каких-либо ограничений. перегиб. При таком переводе ошибок будет меньше. https://susanfitzell.com/speech-to-text/

Сидите в тихом месте - Чем меньше фонового шума и разговора, тем точнее будет преобразование речи в текст.Попросите ученика сесть в более тихой части комнаты, пока он высказывает свои мысли.

Используйте микрофон или гарнитуру - Использование гарнитуры с микрофоном или даже наушников с подключенным микрофоном телефона помогает изолировать голос говорящего, чтобы программа для диктовки могла лучше улавливать его.

Используйте встроенные инструкции для экономии времени - Изучите конкретные команды, которые вы можете использовать с программным обеспечением преобразования речи в текст, чтобы выполнять такие действия, как переход к следующей строке, установка знаков препинания и многое другое.

«Обучите» программное обеспечение - Приложениям для диктовки необходимо «выучить» вашу речь, чтобы они лучше понимали, что вы говорите. Завершение доступных руководств научит вас использовать программное обеспечение и запомнить многие из основных команд, в то же время программа будет «обучена» распознавать вашу речь. Эти учебные пособия занимают менее 10 минут, а некоторые занимают около 2 минут, включая этот шаг, когда вы впервые начинаете использовать программу преобразования речи в текст, и уровень точности будет намного выше.

Используйте слово-заполнитель для слов, которые трудно распознать. - Даже самая лучшая программа преобразования речи в текст не может распознать некоторые слова. Это может быть потому, что это слово и его произношение отличаются (попробуйте ирландское имя, например Saoirse, и посмотрите, как начнется веселье). Или у ученика могут быть проблемы с произношением определенных слов. В этом случае замените его словом, которое не слишком распространено, но легко произносится (например, «Оскар»). Позже, при редактировании, найдите слово-заполнитель и замените его настоящим словом.

Редактировать, редактировать, редактировать - После завершения сеанса преобразования речи в текст ученик должен перепроверить и исправить текст. Никакое программное обеспечение преобразования речи в текст не является точным на 100%.

Доступное программное обеспечение
Я использую Dragon Naturally Speaking для написания многих своих книг. Как и любое программное обеспечение премиум-класса, это стоит денег. Однако для многих устройств доступны приложения для диктовки. Вот несколько недорогих вариантов программного обеспечения преобразования речи в текст, многие из которых у ваших учеников, возможно, уже есть на своих планшетах или телефонах:

Apple Dictation - Доступно в системах iOS, включая iPhone, iPad и Mac, это позволяет пользователям диктовать до 30 секунд за раз.

Apple Enhanced Dictation - Пользователи iPhone 6s или новее или Mac OSX 10.9 или новее могут включить Enhanced Dictation в своих системных настройках. Это позволяет пользователям диктовать неограниченное количество времени.

Распознавание речи Windows - Доступно во всех версиях Windows XP и новее. В Windows 10 просто введите «Распознавание речи Windows» на панели «Введите здесь для поиска» на рабочем столе, затем включите и настройте приложение. В XP щелкните значок «Пуск», выберите «Все программы» - «Стандартные» - «Простота доступа» - «Распознавание речи Windows» и активируйте.Затем откройте программу, браузер или приложение, чтобы начать диктовать.

Голосовой набор в Документах Google - Учащиеся, использующие браузер Google Chrome, могут получить доступ к функции преобразования речи в текст в Документах Google. Откройте браузер Chrome, войдите в учетную запись Google и выберите «Документы» в таблице параметров в правом верхнем углу. Откройте новый документ, затем нажмите «Инструменты» на панели инструментов документа, прокрутите вниз и включите голосовой ввод. Помните, что это работает только в веб-браузере Chrome; в Firefox или Edge вы можете увидеть эту функцию в раскрывающемся списке Инструменты, но она не будет включена.

Android-смартфоны - Большинство современных Android-смартфонов имеют функцию преобразования речи в текст для определенных приложений, таких как обмен сообщениями и заметки. (Хотя во многих классах есть правила, запрещающие учащимся вынимать телефоны во время занятий, для учащихся, которым лучше преобразовывать речь в текст, может быть найден компромисс.)

---

---

Для получения дополнительной информации об использовании технологий для усиления инструкций см. Книгу Сьюзан Фицелл, Использование iPad и других передовых технологий для повышения качества обучения .

---

Хотите перепечатать эту или похожую статью в своем информационном бюллетене или журнале?

НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ , чтобы перейти на страницу статей.