北京做企业网站的公司,网站建设 九艾,蒙阴哪有做淘宝网站的,win7网站建设英语听力是英语学习中的一个重要组成部分#xff0c;它对于提高语言理解和交流能力至关重要。可理解性学习#xff08;comprehensible input#xff09;是语言习得理论中的一个概念#xff0c;由语言学家Stephen Krashen提出#xff0c;指的是学习者在理解语言输入的同时它对于提高语言理解和交流能力至关重要。可理解性学习comprehensible input是语言习得理论中的一个概念由语言学家Stephen Krashen提出指的是学习者在理解语言输入的同时自然而然地习得语言。
Krashen认为当学习者接触到稍微超出他们当前语言水平的输入时他们会自然地习得语言。这个稍微超出的部分被称为“i1”其中“i”代表学习者当前的语言水平“1”代表略高于当前水平的输入。
选择适合自己当前水平的听力材料确保大部分内容可以理解同时包含一些新的词汇和表达。多次听同一段材料可以帮助巩固理解并逐渐提高对语言细节的敏感度。在听的过程中尝试预测内容、总结大意或复述听到的信息这样可以提高注意力和理解力。听不同类型的材料如新闻、播客、电影、歌曲等可以增加学习的趣味性同时接触不同的语言使用场景。记录下听到的生词和短语定期复习可以帮助记忆和理解。
通过这些方法和技巧学习者可以快速有效地提高英语听力能力同时增强语言习得的效率。
那么提高英语听力的关键就是找到和自己目前听力水平相匹配的分级听力材料。现在有了AI技术完成可以针对每个人的情况定制化生成分级英语听力材料。
首先找到自己感兴趣的英语学习文本比如有些人对游戏感兴趣有些人对旅游感兴趣就去找这方面的文章、书本等自己感兴趣、喜欢的英语材料。因为有了兴趣才能坚持学习下去。
然后可以用腾讯云语音合成TTS的语速功能来生成分级英语听力材料。
打开腾讯云语音合成产品的试用页面
https://cloud.tencent.com/product/tts?from_column20421from20421 Speed 语速范围[-26]分别对应不同语速
-2代表0.6倍
-1代表0.8倍
0代表1.0倍默认
1代表1.2倍
2代表1.5倍
6代表2.5倍
若需要更细化的语速档次可以保留小数点一位如-1.1 0.5 1.7等。
调整不同的语速确定一个语速在自己能听懂大概80%以上内容。然后就用这个语速生成学习材料的英语听力音频文件。
最后在deepseek输入框中输入提示词
你是一个Python编程专家要写一个通过腾讯云的语音合成API进行英语语音合成的Python脚本具体步骤如下
腾讯云SecretId:XXXSecretKey:XXX
读取word文档F:\aivideo\AI 2041.docx 提取出全部的文本内容
创建一个TextToVoice基础语音合成任务语言为英语音色id1051语速Speed-1 音频采样率16k然后定期检查任务状态直到任务完成或失败。完成后将语音合成结果保存到本地文件。识别结果保存到文件夹F:\aivideo\AI 2041 格式为mp3采样率为16000 Hz
注意
一次请求有字数限制英文最大支持400个字母包括标点符号在内。如果文本中字母超过400个要对文本进行拆分然后进行语音合成分成多个mp3音频文件。
在保存音频文件时需要确保传入的是字节对象而不是字符串。
如果创建任务或查询状态时发生错误应该打印错误信息
每一步都要输出信息到屏幕上
返回的数据是Base64编码的字符串要将Base64编码的音频数据解码成mp3文件
部分示例代码
def create_tts_task(client, text):
try:
req models.TextToVoiceRequest()
params {
Text: text,
SessionId: str(int(time.time())),
ModelType: 1,
VoiceType: 101001, # 英语女声
SampleRate: 16000
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp client.TextToVoice(req)
return resp.Audio
except TencentCloudSDKException as err:
print(fError creating TTS task: {err})
return None Deepseek生成的Python源代码
import os
import time
import json
import base64
import docx
from tencentcloud.common import credential
from tencentcloud.common.exception.tencent_cloud_sdk_exception import TencentCloudSDKException
from tencentcloud.tts.v20190823 import tts_client, models
# 腾讯云API密钥
SECRET_ID XXX
SECRET_KEY XXX
# 读取word文档并提取文本
def read_docx(file_path):
doc docx.Document(file_path)
full_text []
for para in doc.paragraphs:
full_text.append(para.text)
return .join(full_text)
# 创建语音合成任务
def create_tts_task(client, text, session_id):
try:
req models.TextToVoiceRequest()
params {
Text: text,
SessionId: session_id,
ModelType: 1,
VoiceType: 1051, # 英语音色id
Speed: -1, # 语速
SampleRate: 16000
}
req.from_json_string(json.dumps(params))
resp client.TextToVoice(req)
return resp.Audio, resp.SessionId
except TencentCloudSDKException as err:
print(fError creating TTS task: {err})
return None, None
# 保存音频文件
def save_audio(audio_data, file_path):
with open(file_path, wb) as f:
f.write(base64.b64decode(audio_data))
# 主函数
def main():
text read_docx(F:\\aivideo\\AI 2041.docx)
print(Text extracted from document.)
cred credential.Credential(SECRET_ID, SECRET_KEY)
client tts_client.TtsClient(cred, ap-guangzhou)
text_chunks [text[i:i400] for i in range(0, len(text), 400)]
output_folder F:\\aivideo\\AI 2041
os.makedirs(output_folder, exist_okTrue)
for i, chunk in enumerate(text_chunks):
session_id str(int(time.time()))
audio_data, session_id create_tts_task(client, chunk, session_id)
if audio_data:
file_path os.path.join(output_folder, foutput_{i}.mp3)
save_audio(audio_data, file_path)
print(fAudio saved to {file_path})
else:
print(fFailed to create TTS task for chunk {i})
if __name__ __main__:
main()
源代码复制到vscode中运行成功 这些听力材料完全听懂了后可以继续之前的步骤再用AI生成一批稍微超出当前英语语言水平的听力材料。一直执行就会像爬山一样一步步提升直到顶峰。
