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小睡对合成语音感知学习的巩固效应研究
目的探讨小睡对合成语音感知学习的影响.方法采用合成语音感知学习模型的计算机程序,并在30名大学本科生中应用该程序模型.对测试结果进行配对f检验和方差分析.结果练习能够显著提高被试的百分比得分(12.40±2.19)分,12h的间隔后不小睡组语音测试的百分比得分只提高了(4.60±1.21)分,而小睡组则提高了(10.00±1.66)分.结论合成语音的学习过程体现出了人的概括和泛化能力,小睡有助于语音感知学习效果的巩固.
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合成语音感知学习模型的建立和效应验证
目的: 建立合成语音的感知学习模型并验证该模型的学习效应. 方法: 编写合成语音感知学习模型的计算机程序,并在29名大学本科生中应用该程序模型. 将被试学员随机分为4组: 组1(n=6),组2(n=6),组3(n=7),组4(n=10). 采用配对t检验和方差分析验证该模型的学习效应. 结果: 依照4种不同的实验模式实施该模型,各组平均得分由学习前的(11.76±0.87)%提高到学习后的(20.69±1.59)%,且具有显著性差异(P<0.01). 其中程序模型改良组的学习效果为显著,成绩平均提高了(14.10±2.52)%(P<0.001). 结论: 本研究所建立的英语合成语音感知学习模型有良好的学习效应,学习的过程体现出了人的概括和泛化能力. 该模型为深入研究比较复杂的认知活动奠定了基础.
