网络语言项目中的语音技术
辑（界面，包括语义开发结构，使用的语言范例，短语结构，基于语义的模式，生成语用过程，联合记忆和词汇解释等等）。然后要通过合成语音，以自然的对话形式输出结果。必须为各种人机对话的研究建立一个对话语料库。通过设计和创建语料库来分析句法语义错误，选择任务领域，收集已记录的传统和对话情景，这对于研究具有很大价值。今天的相对府复杂的人机交互系统都是话题受限领域，例如机场定票自动问答咨询系统，导游自动问询系统，餐馆定餐自动问询系统等等。"旅馆预定"是人机交互的一个例子。例如，自动控制学院，CSA的一个中英自动翻译系统，面向相关领域的口语。通过收集。安排和总结不同的句子模式，及常用风格，当日常预定旅馆时，在一个完全实用的调查研究基础上，充分考虑口语的特征，最后形成口语翻译系统，这样一个系统具有广泛的理解性，积极的句子风格，和口语风格一致。这个系统的词汇表大约是10000词，句子类型数目达到200种或者更多。能对旅馆预定的每个方面使用的对话进行识别和翻译。
由于不同的文化，语言水平和环境，当遇到语音识别问题时，对于这些非母语青少年用户来说，计算机应该避免恶性循环。应该通过及时的语音合成给予相当的提示，来成功地解决问题。在语音识别的基础上，我们可以根据前面句子的话题，在知识基础的帮助下，对句子中不断改变的主题词进行概括，来预言和传达下一个新话题。我们也可以使用自然语言后处理，通过捕获有效分析过的句子的底线来提高正确识别率。语音交互应该有自然语言状态生成机制，能够进行语言理解。利用语音合成，能帮助用户度过艰难的时间，通过网络为基础的语言学习学好语言。由于文化和使用者的语言水平差异，非本族语的口语适应是人机交互的声学层应该解决的问题。纠正用户的发音很有用，今天的语音处理技术能很容易地发现那些读错的词或短语。人机语音交互是网络为基础的语言学习系统中必不可少的部分。
4．4．2 用多媒体进行人机交互
（在人机交互的过程中，如果你面对的不是单纯的文本，而是能和你交谈的人类视觉，你会觉得电脑界面更友好，你和电脑交流更方便。从人们的领
悟和感知模式看，智能人机交互（包括文字，声音，表情，手势和其他功能）的理论、方法和实现研究，是基于中美两国人不同的文化和心理。）目前，使用脸来表示人类的厌恶、生气、忧伤、恐惧、惊奇和快乐是很容易的。开始识别然后理解用户的简单声音，表情和手势。最重要的是能进行模仿。正是面向对象的模式识别，