語音通知精選(九篇)
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第1篇：語音通知范文
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第2篇：語音通知范文
關鍵詞：計算機應用；中文信息處理；重音；韻律模型；語音合成
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A
1 引言
重音是實現語義上強調和聚焦的一種重要手段，對于語義傳遞的準確性具有不可或缺、有時甚至是決定性的作用。當前，語音合成系統技術路線的主流，是采用基于單元挑選的波形拼接方案，多利用層級結構來描述韻律結構特征。韻律層級結構配合聲調信息，在相當大的程度上涵蓋了漢語韻律特征的變化，合成語音的質量也達到了相當水平[1～6]。但其缺陷也是明顯的：聲音清晰但音色單調，語調平緩但一成不變，當然也沒有為傳遞特定語義而有意為之的輕重變化。究其原因，是因為在現行系統的韻律模型中，沒有關于重音的刻畫。
實現支持重音的語音合成系統，其核心任務是建立支持重音的韻律模型。文獻[7]中采用了Fu-jisaki模型，研究了寬／窄焦點對重音指令(AccentCommand)的影響，而重音指令參數可以通過語音數據分析獲得，但文中未能建立重音指令參數與焦點問的量化映射關系，也未涉及語音合成時重音指令如何預測。文獻[8]中介紹了基于Stem_ML(Soft TEMplate Mark-up Language)實現了語音波形中音節的韻律強度(Prosody Strength)的檢測，并通過調整stem-ML模型的韻律強度，使之可以產生逼近原始語音的音高曲線。兩種方式中，無論是重音指令還是韻律強度都來自語音波形模型／參數分析，和聽覺重音級別沒有直接的關聯。且只解決了由韻律聲學參數的預測，如何由待合成文本預測重音指令或韻律強度，沒有涉及。
為了解決重音標注的感知關聯性，及重音韻律預測模型的建模，我們采用的基本技術思路是，知識指導下的數據驅動韻律建模策略。首先，構建相當規模的帶有韻律信息－包括重音信息－標注的語音數據庫，采用經感知加權的重音檢測器自動標注重音。其次，采用數據驅動技術建立韻律預測模型，模型由兩部分構成：文本到韻律事件預測模塊，和韻律事件到韻律聲學參數預測模塊。已經完成的工作包括：漢語重音標注系統定義；重音標注的實施；支持重音的韻律聲學參數預測模塊的實現。本文是對這部分工作的介紹，尤其側重技術實現。
2 漢語重音標注系統定義及人工標注
從功能方面考慮，重音是對語流定成分的著重和強調，其范圍可以跨越音節、韻律詞、韻律短語等多個層級，甚至有特別突顯聲、韻、調的情形。對于漢語來講，發音和感知的基本單元是音節，即便是突出聲、韻、調，也是通過音節實現的；處于突顯地位的韻律詞或韻律短語，也并非每個音節都是重的[9]，而是取決于其中的重的音節。所以我們以音節為基本單元來考察各個層級的重音變化，同時也和現有數據庫、韻律模型保持一致[1,10]。
無論是從發音、感知，還是其聲學實現角度觀察，從輕到重，重音的變化都是連續的。但為了和符號描述相對應，必須將重音級別離散化。綜合考慮了實際語料及其應用，以及重音級別的韻律意義，在已有的韻律層級的基礎上，我們設計了一套離散化的漢語重音指數(AI)用以描述實際語流中重音的變化。
2.1重音標注系統定義
我們在兩個層級上設定重音指數：一個是語調短語，另一個為韻律詞。在短語層級上，重音指數是由韻律詞來承載的，分為三個級別。在韻律詞層級上，重音指數是由音節來承擔的，也分為三個級別。具體的定義如下：
在短語層級上，重音指數是由韻律詞來承載的，在我們的定義中被分為三個級別。
重，是重音的最高級別。對應著語義的焦點，感知為短語中被強調或突顯的部分。
中，是重音的正常級別。對應著語義的一般表達成分，感知為短語中正常發音部分。
輕，是重音的最低級別。通常對應著短語中的聯接或附屬成分，感知為短語中輕／弱發音部分。
在韻律詞層級上，重音指數是由音節來承擔的，在我們的定義中也被分為三個級別。
重，是重音的最高級別。通常對應著重的韻律詞中被重讀的音節。
中，是重音的正常級別。可以是任意重音級別韻律詞中的正常讀出的音節。
輕，是重音的最低級別。可以是任意重音級別韻律詞中的輕／弱讀音節。另外，輕聲音節暫時歸為輕。
這樣，對于數據庫的韻律標注將包括以下內容：
韻律層級：語調短語、韻律短語和韻律詞；
語調短語層面韻律詞的重音級別：重、中、輕；
韻律詞層面音節的重音級別：重、中、輕。
2.2重音級別的人工標注
人工標注的目的，一方面是通過標注的過程修正并完善關于重音指數的定義；另一方面完成一定規模的數據庫重音標注，用于重音自動檢測系統性能的評測和系統參數的優化。
在實施重音級別標注時，綜合利用了聽覺、視覺信息。聽覺上是語音錄音的回放，同時還輔助以語音波形、基頻曲線、語圖等視覺信息。在判定重音級別時，須綜合考察語音單元的發音飽和度以及突顯度。
飽和度，是指發音到位、聲調完整的程度。可以從音色是否飽滿、音高是否達到聲調的目標值加以判斷。同時飽和度的變化，還會引起時長、音強的相應變化。
突顯度，是指被考察語音單元與相鄰單元存在差別的程度。主要體現在音域、音階的差別，以及節奏的變化。有時突顯度的增強還會引入附加的停頓。
在語調短語層級上，韻律詞重音指數主要考察詞一級的突顯度和詞內最強音節的發音飽和度，按如下約定：
重，飽和度和突顯度兩者至少有一超常，另一不低于正常水平。
中，飽和度和突顯度兩者都保持正常水平。
輕，飽和度和突顯度兩者至少有一低于正常水平。
在韻律詞層級上，音節的重音指數主要考察其發音飽和度，按如下約定：
重，發音飽和度超常。
中，正常發音。
輕，發音飽和度偏低，表現為音色央化和／或音高不到位。
基于以上關于重音指數的定義和標注約定，經過多次重復性實驗，作者完成了60個句子的重音指數的手工標注。將最后完成的兩次標注結果比較，韻律詞和音節的重音指數相關系數分別達到了0.78和0.81，一致性令人滿意，可以用于自動標注 結果的評判和參數優化。
圖1為一段語音的韻律標注例子。圖中韻律層級(Break Index)標注符號BP2表示語調短語邊界，BP1表示 韻律短語邊界，字符問的空格表示韻律詞邊界，BP0表示帶有顯著且單純停頓的韻律詞邊界。語調短語層面韻律詞的重音標記(Phrase AI)中，及韻律詞層面音節的重音標記(Word AI)中，2、1、0分別對應重、中、輕。
3 重音自動標注
3.1 自動標注技術思路
為了解決重音標注的效率和一致性問題，我們提出了一套漢語重音自動判決方案[11]。該方案的基本思想是：首先，利用已有的韻律模型[1]，以韻律層級信息作為輸入，韻律模型輸出預測的韻律聲學統計參數，其均值則可看作是輕重等同的“中性語調”的韻律聲學實現。其次，將實際語音的韻律聲學參數，和預測得到的“中性語調”韻律聲學參數進行比較，其差值可以看作主要由輕重變化引起，進而可由差值推導出重音的級別。
各個韻律層級單位的韻律聲學參數的差值對于音節／韻律詞的重音指數的貢獻顯然會有不同。對于這些差值施以不同的權重并求和，并根據人工重音標注結果調整／優化這些權重系數，使得差值加權求和的數值與人工重音標注結果相匹配，如此我們就得到了經過聽覺優化的重音自動檢測器[12]，而差值加權求和的數值就是自動檢測得到的重音指數。這樣一種直接的模型結構，可以方便地加載經驗性的知識，更為重要的是參數優化所需的訓練數據量極少。
在重音自動檢測器中，韻律聲學參數差值對于重音指數的貢獻，分解為突顯度、發音飽和度兩個方面。其中，突顯度設定為韻律詞整體性音階和時長的變化，用韻律詞平均音高和平均時長的實際值與預測值之差值加以度量，實際值愈大，突顯度愈大。飽和度設定為對聲調目標值的逼近程度，用音節的韻律聲學參數，包括音節音階、音高斜率和音節時長的差值來度量。由于目標值不同，在計算飽和度時，對于不同聲調采用了不同的權重系數。重音指數是突顯度和飽和度的加權和。
3.2 韻律聲學參數
在韻律建模過程中，我們是以音節為基本單元來刻畫韻律的聲學變化的。在重音自動檢測器中，每一個音節采用了三個韻律聲學參數，包括音節音階、音高斜率和音節時長。
音節音階F0。為了獲得更為合理的音階代表值，在計算時，我們采用音節能量質點處的音高表征該音節的總體性音高，即音階的數值。音節的能量質點k采用以下公式計算：
其中，n為按采樣點計數，N為音節的采樣點，s(n)為語音波形幅度數值。音高采用對數頻率。
音高斜率Slope。因為在音節的后半段才能在最大程度上逼近音高的目標值[13]，所以我們取音節后半段的音高差與時長的比率作為該參數的數值。這里的音高也采用對數頻率。
音節長度Duration。為一個音節的長度，取對數。
最后，還是以音節為單位，基于數據庫統計三個參數的均值與方差，對數據庫中每個音節的韻律聲學參數分別取z-Score，進行歸一化處理。計算公式如下：
y=(x-μ)/σ
(2)
其中μ、σ為參數x的均值與方差，y為z的z-Score。三個參數本身的聲學意義較為直觀；對參數取對數是為了參數數值與人的聽覺特性更加匹配；取z―Score后，參數在數值分布上得到歸一。
3.3 重音檢測器的優化
為了解決重音自動檢測器的權重參數的優化，同時對自動標注結果進行評估，我們引入了自動檢測結果與手工標注結果的相關系數作為客觀指標。
在實驗中，我們檢測了60個句子中音節和韻律詞的重音指數，并計算其與手工標注結果的相關系數。將相關系數乘以-1，這樣就構成了一個以權重系數為變量、負相關系數為輸出函數。利用Matlab優化工具箱內提供 的工具Fminsearch來搜索該函數最小值所對應的變量取值，就可以得到相關系數最大時的一套權重系數，即重音檢測器優化的權重系數。從而實現了利用聽覺感知結果對重音自動檢測器的優化。
表1為優化前后，自動檢測結果與手工標注結果相似度的比較。韻律詞重音指數相關系數CC-word由0.62提高到0.77，音節重音指數相關系數CC_syllable由0.66提高到0.80，優化效果顯著。
圖2展示了發音內容為“不少顧客專門借買糖來看看這位一團火的傳人”語音實施重音自動檢測的一個實例。圖中三個韻律聲學參數，音節音階F0、音高斜率Slope、音節長度Duration分別顯示。其中，實線為原始語音 信號中的提取值，虛線為利用層級信息預測的韻律聲學統計參數中的均值。圖中Word AI項為韻律詞內音節重音指數，Phrase AI項為語調短語內韻律詞的重音指數，其中實線為人工標注結果，虛線為自動檢測數值(數值離散化之前)。結果顯示了自動檢測結果與人工標注結果相當吻合。
利用優化后的漢語重音檢測器，我們完成了對一個規模為5000句發音數據庫的重音自動標注。
4 重音在基于單元挑選技術的語音合成系統中的實現
4.1 實驗系統平臺
圖3為一語音合成系統的原理框圖，該系統由兩個主模塊組成：前端與后端；前端完成由輸入文本到發音符號描述的分析，后端完成由發音符號描述到語音波形的輸出；其間的接口一語境信息包括了注音符號、韻律事件符號等對發音的符號描述。這是一個基于單元挑選的、以韻律為選擇導向的實現方案，其中的韻律事件預測模塊、韻律聲學預測模塊是系統的核心，都是采用數據驅動的原理，利用標注數據庫進行訓練得到的統計模型[1,14]。
基于重音標注數據庫，我們仍然采用決策樹一GMM(Gaussian Mixed Model)方案[1]，訓練了一個支持重音的韻律聲學參數預測概率模型。將原系統中的韻律聲學參數預測概率模型用新的重音模型替代，從而構成了一個基于數據庫的波形拼接語音合成系統，可用以檢驗重音標注和重音韻律聲學參數預測概率模型的有效性。
4.2 重音韻律聲學預測模型構建
在構建韻律聲學預測模型時，模型的輸入是合成基本單元的語境信息，輸出的是以概率形式表示的合成單元韻律聲學參數預測。與重音檢測器不同，在合成系統中，設置了兩類韻律聲學預測模型。除了重音檢測器采用的，針對每個基本單元也采用的目標模型外，還設置了反映相鄰基本單元相對變化的轉移模型。韻律聲學參數的設置也有所改變，采用了4個音高值加1個音節時長值，構成目標模型聲學參數；轉移模型中的聲學參數則由2個前后音節音高差值加1個前后音節時長差值構成。而每 個音節的音高值是按照等間距，在音節歸一化時長0.125，0.375，0.625，0.875處采樣得到的。2個音高差值分別是當前音節0.125處與之前音節0.875處，當前音節0.375與之前音節0.625處的音高差值。
與原有韻律聲學參數預測概率模型[1]的差別在于：輸入信息中關于語境描述除了注音、聲調、韻律層級結構之外，新的模型中還增加了AI信息。相應的，在決策樹的問題集中，也增加了關于AI的內容。修正后支持重音的決策樹問題集中，包括了以下的內容：
聲調類：當前音節聲調，左音節聲調，右音節聲調；
音位：當前音節音位類型(聲／韻母類型)，左語境音位類型(韻母類型)，右語境音位類型(聲母類型)；
邊界：當前音節左邊界類型，當前音節右邊界類型，韻律詞中的音節長度及位置，韻律短語中的韻律詞個數及位置；
重音：當前音節韻律詞內重音級別，當前韻律詞短語內的重音級別。
我們利用自動重音標注數據庫，分別訓練出了韻律聲學參數預測目標概率模型，及轉移概率模型。
由文本到韻律事件符號描述預測，是韻律模型中的另一關鍵任務。重音級別輕重的變化，反映了語義的變化。而語義的預測，即便是字面意義，僅靠句子層面的分詞結果、詞性是無法充分解決的，我們的嘗試性實驗，即，仍只利用分詞及詞性訓練重音級別預測模型，其預測結果召回率在50％以下。這也說明了，要完全解決重音事件預測，須更深入的文本分析，須結合句法分析及句子層面之上的語義分析的結果。
由于文本分析模塊暫時還不具備輸出重音標記的能力，為了合成具有重音變化的語音，所需的重音信息還須人工設置。
4.3 支持重音的韻律模型預測誤差分析及合成實驗
實驗一，預測誤差分析
我們首先比較了重音信息對韻律聲學參數模型預測數值的影響。因為需用到直接的預測數值，而合成系統中既有目標模型，又有轉移模型，輸出的都是韻律參數的概率分布，且相互約束，無法方便地得到直接表示的最優的預測值，所以這里仍采用音節音階、音高斜率和音節時長三個聲學參數的韻律預測模型。模型采用決策樹+單高斯結構，決策樹的每個葉子關聯一個單高斯函數，其均值就作為預測值。我們利用了5000句的數據庫，在決策樹訓練時，分別加載或屏蔽重音信息，得到了兩個預測模型。
我們進行了數值分析，并有以下結論：
重音模型決策樹的參數分布更加緊致，說明重音韻律聲學參數預測模型較非重音模型更加精細。在其他訓練條件保持一致的前提下，重音模型的葉子數目為542，而非重音模型只有418。
重音韻律聲學參數預測模型預測更加準確。利用5000句數據庫的韻律標注信息作為輸入，分別利用重音模型與非重音模型得到了預測值，然后分別統計兩組預測值相對于語音實際值之間的誤差。表2顯示了三個參數的誤差方差，重音模型較非重音模型相對減少了10～16％。
實驗二，重新合成測聽
我們采用重音韻律聲學參數預測目標概率模型及轉移概率模型，替代語音合成系統中的對應模塊，從而構成了支持重音合成的語音合成系統。我們選取了數據庫中的部分語句，將其從波形樣本候選集中剔除，另行構 成一測試集。利用測試集中的語句標注信息作為合成系統的輸入，由合成系統重新合成語音。我們選取了其中的12個句子，對原始錄音、重音模型合成語音、非重音模型合成語音進行5分制自然度MOS測試。MOS結果為見表3。
表中結果顯示，采用重音模型較非重音模重新合成語音的自然度要高。
為了反映重音模型的重音體現的準確性，作者對這12句由重音模型合成的語音進行了人工重音標注。仍然采用多次重復標注，最后兩次韻律詞和音節的重音指數相關系數分別達到了0.86和0.91，然后用最后一次人工標注的結果與合成時輸入的自動標注重音指數進行相關比較，結果見表4。
結果顯示，合成語音人工感知的重音指數與合成輸入的重音指數有著較強的相關性，韻律詞間的重音指數相關系數為0.71，音節問的為0.76。結果說明，重音模型能夠較為準確地合成指定的重音級別；也就說明了，模型建模方法也是合理的，對于數據庫實施的自動重音標注是有效的。
實驗三，重音調整試驗
通過人為設定重音的位置及級別，我們合成了一定數量的例句，用以驗證重音韻律模型的有效性。圖4中顯示的是四個內容為“催眠師有相當的威望”合成語音的基頻曲線圖。在語調短語層級上，以韻律詞為單位，從“催眠師”到“威望”依次設定為最高重音級別，其他為正常重音級別，從而得到四個合成樣本的基頻曲線。
圖中被標注為重音的韻律詞的基頻變化范圍較其他時刻有了明顯的擴張，和我們事先所掌握的重音的聲學特征是一致的[13]。樣本測聽同樣表明了重音實現是顯著的。這就更直接證明了新的合成系統可以 有效地合成出帶有重音變化的語音。
5 總結
本文介紹了支持重音合成的漢語語音合成系統的技術路線。實現了對漢語語音數據庫重音的自動標注，利用數據庫構建支持重音信息的韻律預測模型，以替代原有語音合成系統中的非重音模型，從而構成了新的合成系統。實驗結果表明：基于感知優化的重音檢測器的標注結果是可靠的；采用決策樹方案的重音韻律聲學預測模型是合理的；新的合成系統能夠合成出帶有輕重變化的語音。
已完成的重音韻律聲學參數預測模型只是整個重音韻律模型的一個部分，如何從文本中分析預測出重音事件，實現帶有重音描述的韻律事件預測模型，將是我們所面臨的更大挑戰。
收稿日期：2006－12－25 定稿日期：2007－03－14
作者簡介：朱維彬(1966－)，男，博士，研究方向為語音聲學模型，韻律建模以及言語數據庫構建等。
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第3篇：語音通知范文
興業銀行（601166.SH）從名不見經傳的地方性小銀行走向全國，名列股份制銀行前三甲，前行長李仁杰功不可沒。新行長陶以平繼任以來，投資人目前只能從年報與年報說明會上了解其經營思路。總體來說，新行長想法不少，希望按自己的思路面面俱到去改造興業銀行，但董事長是否全力支持與新行長的個人魄力還是個未知數。
體現在業績上，2015年年報還算不錯，2016年一季報則差強人意。
但對投資人來說，任何企業發展都不會直線型高速發展，撇開經營環境波動帶來的影響，企業經營還有著自身的波動周期。隨著領軍人物的更迭，興業銀行進入調整期的概率比較大。
利潤難有出彩表現
據一季報披露，興業銀行總資產54707.83億元，比年初增長3.24%，這個相對同行比較低;貸款余額18853.13億元，比年初增長5.95%，處于同行中等位置;存款余額23632.74億元，比年初降低4.86%，存款減少1206億元，具體情況不明，就算是其中一部分高利率結構性存款到期（利息支出科目上也沒有顯示出這個可能），也不至于下降那么多。在存款立行的環境下，在存款增長最高的一季度，這樣的存款下降幅度有點不可思議。
主營收入409億元，同比增長19.62%，看起來似乎不錯，但環比負增長2.56%，只能算過得去。其中利息凈收入同比增長9.66%，環比減少7.05%，因為興業從2015年下半年開始，按揭的占比在加大，2015年連續五次降息，按揭利率年初一次性調整。非息凈收入同比增長16.56%，環比下降11.92%，在同行中差強人意。招商銀行（600036.SH;03968.HK）非息收入2015年四季度是84億元，2016年一季度為198億元，而興業的這兩個數據分別是87億元和77億元。另外，興業的投資及其他收入同比增長465%，環比增長151%，一季度投資收益37億元，已超過2015年全年的23億元，但這塊收入季度波動比較大，不可持續，假如二季度出現虧損就悲劇了。
興業一季報非息收入與招行形成強烈反差，是做賬還是其他原因，我們不得而知。假如興業延續此趨勢，二季度的主營收入同比增速將大幅下降。2015年，興業主營收入每個季度依次大幅提高，如果2016年每個季度的同比增長速度依次降低，則全年主營收入同比增長在10%左右。
興業一季度實現凈利潤157億元，同比增長6.15%，同業的銀行都差不多。壞賬損失準備100億元，不考慮其他資產的損失準備信用成本2.13%，一季度不良貸款增加36.54億元，撥備余額增加56.70億元，意味著撥備計提足夠，沒什么問題，但相對招行2.524%的信用成本與浦發銀行（600000.SH）的2.269%還是低了點。招行一季度壞賬損失準備計提185億元，不良貸款增加56.56億元，撥備余額增加124.07億元。從撥備前利潤（不考慮所得稅）來看，招行每股撥備前利潤1.678元，浦發1.615元，興業1.587元，稍微低于招行與浦發。而南京銀行（601009.SH）一季度每股撥備前利潤竟然達到1.719元，為全行業最高。
假如興業一季度的撥備計提是合理、足夠的，那么一季度管理費用計提顯然不夠（低于2015年季度平均數），意味著2016年的每股凈利潤不能簡單乘4來判斷。預估2016年每股凈利潤在3元左右，這取決于資產質量情況或者說信用成本。
從每股凈資產來看，興業銀行15.95元，浦發銀行15.96元，招商銀行15.03元。從一季度凈資產提高的角度來看，興業每股凈資產增加0.849元，高于實現凈利潤;招行每股凈資產增加0.727元，與實現凈利潤持平;浦發每股凈資產增加0.670元，低于實現凈利潤。
綜合判斷，在未來的兩三年內，招行與浦發的每股凈利潤與每股凈資產很難超過興業，銀行股三劍客內在價值相差無幾，但目前興業的市場價最低，意味著相對低估，所以我也就放心的繼續持有。
資產質量沒有明顯改善
興業銀行的資產質量真可謂“舊傷未愈，又添新傷”，這將推遲我對興業資產質量趨勢拐點的判斷。
興業銀行資產質量在2015年一季度大幅惡化，隨后的三個季度逐漸企穩，所以，投資人對2016年的期望是一季度繼續穩定，但關注類貸款再次大幅增加143億元，新增關注比率0.76%，明顯偏高。雖然這已經大大低于2015年一季度新增256億元與1.53%的新增比率，但還是明顯偏高。也就是說，2015年新增的關注類貸款還沒有處理完畢，2016年再次冒出來，意味著2016年很難實質性降低信用成本。
不過，相對2015年，2016年撥備計提的壓力已大大減輕，畢竟一季度新增關注類同比幾乎減半了。所以，我判斷興業2016年撥備計提與2015年差不多，為450億元，信用成本有所降低，這會適度提高業績增長率。
數據顯示，興業2015年一季度新增關注類在核銷與遷徒還原以后大幅增加256億元，單季度新增關注類比率達1.53%。隨后的三個季度開始穩定，二季度新增關注類54億元，三季度新增72億元，四季度新增91億元，似乎資產質量拐點呼之欲出。想不到2016年一季度反彈，單季度新增關注類高達143億元，新增關注比率0.76%，與2014年三季度差不多。如此，未來的三個季度資產質量是企穩還是繼續惡化，需要重新觀察新增關注類趨勢變化。
關注類貸款這個不良貸款的先行指標，可以提前市場差不多半年時間了解銀行業資產質量趨勢。尤其是在資產質量下降拐點到來之際，這個先行指標尤為重要，假如未來銀行股大幅上漲以后，我們可以憑這個先行指標提前賣出。當然，現在我們需要做的是堅持。
調整期將至
新行長的經營思路中，至少有兩點是高建平董事長全力支持的，一是資本節約型運行;二是提高非息收入占比。目前來看，資本節約型經營已初露頭角，表現在擴大按揭占比。不過，按興業不低的負債成本，大力開拓按揭業務，是否劃算還需要繼續觀察，其實對興業最重要的還是提高非息收入，但目前還沒看見蹤影。
總而言之，新行長輕資本經營與提高非息收入比的經營思路，我舉雙手支持，但且行且觀察，預計年末就可以看見結果。
另外，一般企業管理層提出“企業轉型”口號，則意味著企業發展將進入調整期。我們要有心理準備。
面對著相對低估的興業銀行，我沒賣出的沖動，因為我骨子里還是相信福建人不甘人后的拼搏精神，相信興業的調整期時間不會太長，大不了就維持老三位置，應該也不至于倒退太多。
第4篇：語音通知范文
前海微眾銀行是大陸首家開業的民營銀行，也是大陸第一家營業的互聯網銀行，其大股東為互聯網巨頭騰訊。微眾銀行與稍后開業的以阿里巴巴為大股東的浙江網商銀行，是大陸目前僅有的兩家互聯網銀行，被寄予打破銀行業壟斷以及開拓互聯網金融新業態的厚望，因而一舉一動均備受各界關注。
就在此消息傳出的前幾天，招商銀行終止了與微眾銀行的一項合作，導致持有招商銀行借記卡的用戶無法在微眾銀行APP上綁卡開戶。
接連的消息，似乎讓市場對民營銀行積蓄的情緒找到了宣泄的出口，對微眾的質疑似乎蓋過了此前所有的正面消息。
“這些都是必經的陣痛。”匿名民營銀行人士稱。“微眾是含著金鑰匙出生，并沒有經歷什么坎坷。現在的問題，遲早要面對。”
有猜測稱，微眾銀行的股東方騰訊或會出面協調與招行的“摩擦”，但微眾內部人士對《鳳凰周刊》稱，“對此并不知情。”
2014年7月，中國銀監會陸續批準深圳前海微眾銀行、溫州民商銀行、天津金城銀行、上海華瑞銀行和浙江網商銀行五家民營銀行。當年9月，五家民營銀行全部獲準籌建。
時至今日，五家民營銀行已滿周歲，但其在業務上尚未出現市場預期的重大改革創新，此前宣布的工作時間表也多有延后，不免讓各界頗為失望。
接近網商銀行的人士告訴本刊，原本計劃推出的個人貸款產品，因為業務進展的原因，出現了變化，該人士并未透露變化的原因，但否認是與傳統銀行的合作有關。
微眾的“內憂外患”
5月首款產品微粒貸在手機QQ上線，8月APP上線，9月微粒貸在微信上線。然而，一系列的好消息都不如壞消息傳的快：9月初，招商銀行突然關閉微眾銀行通過深圳人民銀行金融結算中心的核身接口。
核身接口即驗證身份系統的接口。此前，眾多機構一直力主推進，也被視為純網絡銀行政策阻礙的遠程開戶問題，終于顯現。
對于未在銀行柜臺與個人見面認證開立的電子賬戶，央行界定為弱實名電子賬戶，功能僅購買本行理財產品。賬戶中的留存資金，按活期存款計息，資金進出都只能通過綁定的銀行結算賬戶。微眾銀行開戶就屬此類。
按照央行現行的政策，銀行為個人開立電子賬戶必須綁定同名人民幣銀行結算賬戶，該賬戶必須為該人通過銀行柜面開立的銀行結算賬戶，不得為第三方支付機構開立的支付賬戶，也不得為其他銀行開立的電子賬戶。同時，姓名實行實名制，必須與身份證的姓名和綁定銀行賬戶的姓名完全一致。
據此分析，招行此舉意味著持有招行借記卡的用戶無法在微眾銀行上開立賬戶。
公開消息稱，雙方正在就此事進行商談，但截至記者發稿并未有最新進展。
一波未平一波又起，幾乎是在同時，曹彤辭職的消息又把微眾推到輿論風口。微眾銀行至今并未公布曹彤離職的確切時間，對其離職原因也不愿多談。這引發了外界對于曹彤離職原因的猜測，大多為內部不和、民營銀行難有大作為種種。
不久后，曹彤去向塵埃落定，出任廈門國際金融技術有限公司董事長，投身資產證券化。不知是否有意辟謠，9月21日，在曹彤新任公司開業儀式上，微眾銀行董事長顧敏到場演講，“兩個星期之前曹彤是微眾的合作伙伴，現在仍然是，我們之間會有各種各樣的合作。”
在近期一次小型的媒體見面會上，顧敏對媒體稱，在創業階段，團隊互補很重要，團隊里面過于偏同樣的能力，或者同樣的風格，反而會比較容易讓整個團隊走偏。但他強調，“這個不是曹彤要走的原因”。而新行長人選李南青，則被顧敏認為是能力，或者性格方面更加互補的人。
微眾銀行內部人士向《鳳凰周刊》表示，目前微眾高層并沒有被這一系列的障礙打亂節奏，一切還在按部就班的進行。
來自傳統銀行的阻力
不愿具名的民營銀行管理人士稱，微眾銀行之所以會相繼面臨問題，與自身的模式有關。此次遭遇招行的問題，可能僅僅是開始。
微眾銀行董事長顧敏曾在接受本刊采訪時稱，微眾銀行的模式是與傳統銀行合作，通過他們的資金向目標客戶群，主要是大眾的消費者和微型或者是小型的企業放款。
雖然短期內，一些中小銀行會看重合作帶來的紅利，不錯的收益和較低的成本，但客戶流失可能只是時間問題。此次招行關閉核身接口，深圳某銀行相關人士對媒體推測，“應該是微眾銀行導致招行客戶流失。”
即便是此次微眾和招行能夠順利和解，更理想的是遠程開戶問題解決，傳統銀行是不是會一直與低姿態的互聯網背景民營銀行走下去，很難保證。雖然現在看似資本少、規模小，但是如果把視線放的足夠遠，傳統銀行中絕對不乏養虎為患的擔憂。
所以問題不出現在開戶，也會出現在其他地方。不在此時，也在不遠處。
與傳統銀行合作的當然不只是微眾銀行。網商銀行成立之初稱，沒有柜臺，完全依托互聯網，將技術、系統、風險控制等多方面能力進行輸出，在業務比較成熟的情況下，再開放給金融機構。這種“自營+平臺模式”，也需要跟傳統銀行合作。
“他們也會面臨類似的問題。”某民營互聯網銀行人士坦言。
這樣的推測并非毫無依據。今年6月網商銀行開業時，行長俞勝法曾透露，網商銀行的第一款產品為個人貸款產品，將在7月面世，并稱利率將低于微眾銀行首款產品“微粒貸”利率。但截至目前，這款產品并未出現。先于個人貸款產品出現的是一款面向中小規模的創業型網站推出的流量貸。
8月25日，網商銀行宣布與中文網站流量統計機構CNZZ合作，根據CNZZ平臺上網站的流量統計數據，綜合考量網站的經營狀況、網站經營者的個人信用等因素，向網站提供單筆最高100萬元的貸款，首批授信總體額度為100億元。
從本質上來看，這更多是此前被整合入網商銀行的螞蟻小貸的業務內容。
接近網商銀行的人士對《鳳凰周刊》稱，此前的率先推出個人貸款產品的計劃，由于業務進展的變化，未能實現。在被問及是否是源于傳統銀行的壓力時，該人士否認了這一說法。
互聯網銀行即便平臺的性質再濃烈，也無法回避本質是銀行的事實，在這個前提下，選擇與傳統銀行合作的障礙要克服并不容易。支付寶就是擺在眼前的例子。
2004年成立后的很長一段時間，支付寶并未引起傳統銀行的過分關注。理由或許與現在的民營銀行相似，“不足以構成威脅”。直到支付寶的成長速度在余額寶中的體現，傳統銀行才開始回神。2014工農中建四大行相繼單方面下調了網上快捷支付的額度，隨后引發了雙方的口水戰，最后事情以一番博弈后雙方各自拋出橄欖枝結尾。
不適不僅僅來源于競爭者。幾乎在當年的同一時期，央行接連下發文件暫停支付寶、騰訊虛擬信用卡產品、暫停條碼（二維碼）支付服務、對第三方支付轉賬和消費金額進行限制。在今年7月，又推出被稱為史上最嚴厲的第三方支付新規，一旦通過，目前免費且便利的銀行與支付寶賬戶間轉賬，將僅限于本人同名銀行借記卡。
按照監管層的說法，對第三方支付的規范和監管，是出于對防范風險的考量。然而對于支付寶這個被規范的對象來講，在政策紅線內才能更好發展固然不錯，但這就意味著必須經歷砍掉游離在灰色地帶“枝杈”的劇痛。
這些，也許都是互聯網背景的民營銀行未來可能面對的。
對民營銀行應降低期望
對于民營銀行，最普遍的負面評價是，“沒有起色”、“進度太慢”、“未達預期”。
事實似乎也的確如此。微眾銀行原本計劃不會晚于8月份在微信上線的微粒貸推遲了一個月，網商銀行計劃7月面世的第一款個人貸款產品至今尚未推出。
在遠程開戶未有任何進展的情況下，雙方上線的APP僅僅只有簡單的存款、理財和同名賬戶的轉賬等基礎功能。當然，這也是其他三家銀行（聚焦自貿區的華瑞銀行、主打對公業務的天津金城銀行、定位溫州區域小微企業的溫州民商銀行）都已經正常開展業務，而只有微眾和網商兩家銀行顯得躑躇不前的原因，遠程開戶沒有解決是最大的政策制約。
不僅如此，顧敏對媒體坦言，市場的預期需要調整，“我們的困難和障礙有很多方面。”
回顧整個民營銀行從醞釀到誕生，再到一周年的過程，似乎全部是一邊倒的情緒，市場的熱情和這五家參與者的低調始終是強烈的對比。天津金城銀行行長吳小平在接受媒體專訪時稱，“獲批以來，我深感其中的不容易。一是恢復（金城銀行的）老字號不容易。二是定位不容易。三是做出自己的特色不容易。”
類似的感觸，其他幾家銀行想必不會相差太遠。
另一家民營銀行的相關負責人在談到“低調”這一態度時反問，“還沒做好，怎么高調？”
也正是外界的高度關注，讓民營銀行更加謹慎和低調。事實上，各自的計劃正在一步步進行。9月23日，微眾銀行在深圳與優信二手車舉行會，內容是“互聯網+”的汽車金融服務。
第5篇：語音通知范文
關鍵詞：音樂教學 德育 滲透
新課標明確提出: “音樂是實施美育的重要途徑,音樂教育應寓思想教育于音樂藝術之中”。音樂教育含有豐富的德育內容,音樂教學中的德育是以愛國主義教育為中心展開的，音樂教材中還教育學生愛家鄉、愛學習、愛勞動、愛科學,引導學生樹立遠大理想,繼承革命傳統,尊敬師長和團結友愛等,從多種角度幫助學生形成高尚的道德品質。音樂教學應通過生動的音樂形象，在進行審美教育的同時，動之以情，曉之以理，寓德育于美育之中，不斷發展學生德育上的自我教育能力。
一、課前備課——挖掘德育內涵
教師應當牢固地樹立德育意識，以教材為內容，以課堂為陣地，認真鉆研教材，分析和挖掘教材中的德育因素，做到每堂課都能有德育的側重點，有些教材具有明顯的思想教育目的，屬顯性教材，如: 《我們多么幸福》、《頌祖國》、《咱們從小講禮貌》等歌曲， 而還有一些教材，如：《在卡吉德洛森林里》、《金扁擔》、《小烏鴉愛媽媽》、《看龍船》被稱為隱性教材，這些教材豐富的德育內涵和深刻的哲理需要教師在備課時去挖掘，發現和理解，如:歌曲《看龍船》表現了端午節熱烈緊張的賽龍舟場面和興奮激動的心情，在學唱時，除了讓學生了解愛國詩人屈原的故事外，還應聯系祖國美好的今天，引導學生分析歌詞，理解“屈原爺爺看見了也會笑得胡子翹的深刻含義”。另外，在備課時特別要備好作曲家和作詞家，要把作曲家、作詞家的高貴品質與作品的思想內容統一起來，讓學生在學習音樂作品的同時，了解歷史、關注文化、感悟人生。偉大的音樂作品之所以能在歷史長河中經得起時間的考驗，主要是這些作品或凝結著不屈的民族氣節，或展現出作者高貴的人格品質。可以說，聶耳、冼星海、、肖邦、貝多芬的作品所展示的，就是他們自己的人生。因此，在備課時我們不能忽視這一點，只有學生讀懂這些偉大的音樂家們的人生，才能更深刻地理解他們的作品，更有效地受到教育。
二、課堂教學——充分整合德育內容
小學音樂教學的內容主要包括唱歌教學、讀譜知識，欣賞教學和綜合訓練等，教師要分析這些課型的特點，把德育有機地滲透在各種課型之中。
課本中的唱歌教學所選用的歌曲內容豐富題材，體裁廣泛，演唱風格多樣，歌曲的優美旋律與生動活潑的語言學生愛聽愛唱，教育內容最容易被學生理解和接受。如:《拉起手》、《歌聲與微笑》、《歡迎你》等歌曲，學生在學會歌曲的同時，也懂了人與人之間要互相關心，互相幫助、團結友愛，和睦相處，整個唱歌教學的過程，就是通過歌曲，藝術形象的對學生進行思想教育，情操陶冶的過程；在進行樂理、視唱、練耳教學時，要注意在傳授知識，培養技能的同時，加強對審美能力的培養。在逐步了解音樂語言及表現情感的過程中，激發音樂的興趣，陶冶學生的情操；音樂欣賞教學通過對古今中外音樂作品的欣賞，培養學生健康的情趣，開闊視野，提高鑒賞能力，培養高尚的情操。特別是通過對我國民歌、民族音樂的欣賞，使學生熱愛祖國民族音樂文化激勵愛國熱情和民族自豪感。如:欣賞《歌唱二小放牛郎》一曲時，結合抗戰勝利向學生進行愛國主義教育，激起學生的愛國之情。欣賞教學時，要使學生身臨其境，去享受歡樂，感受痛苦，去憤怒地遣責，去激情地歌唱。一旦學生全身心地投入到美妙的音樂世界，就能喚起他們愛國主義的感情，讓他們感到勞動的自豪，學習生活的愉快，英雄行為的可敬可佩，在不知不覺中受到心靈的凈化。
三、課外引領——引導合理德育實踐
21世紀的音樂是多元的，其中，通俗音樂所占比例非常大。而在通俗音樂這塊領土里，學生最為喜歡、熟悉的也許就要數通俗歌曲了，這是因為通俗歌曲不僅短小易懂，而且具有較強的時常性、娛樂性、叛逆性、宣泄性，而時下的小學生正好這種通俗文化的包圍中，我們不可能去回避它，所以還不如正視、尊重現實。新課標理念不是提倡教師要做學生的引領者嗎？那么如何引領學生對待通俗音樂，關鍵先從德育入手，那就要求我們音樂教師努力挖掘其中積極的教育因素。抓住時機，對流行音樂作深入的分析，引導學生發掘通俗歌曲中積極的因素。流行音樂在校園流行的原因主要是從眾心理使然，學生們對歌詞、旋律并不會自覺做認真的思考。為讓他們自己得出正確結論，首先，我通過與學生交談、參加課外活動等途徑，摸清本階段他們最喜歡的歌曲，然后利用適當的時間就歌曲的歌詞、旋律、作者、演唱者等內容指導學生展開討論，讓學生們自己澄清“我們為什么喜歡這首歌？”這一問題。歌曲消極也罷，積極也罷，在討論中會自然明了。這種做法有利于學生養成用批判的眼光看待事物的習慣和自我教育的習慣，同時也豐富了音樂教育的內容，也使得學生的興趣愛好沿著正確規范的方向發展。
德育教育是人格教育的核心，因此，在音樂教學中充分滲透德育教育，充分重視德育教育是每一位音樂教師的責任和義務。作為一名音樂教育工作者，愿大家都能夠用愛心和激情實現音樂教育陶冶情操、凈化心靈的作用，在孩子們的情感世界里播種出絢麗的彩虹，為祖國培養出優秀合格的建設者和接班人。
第6篇：語音通知范文
所謂“二為主五步走”模式是指整個一堂歷史課中強調“學生為主”和“能力為主”，采用五個基本教學環節“指導性預習——設問與思考——教師點撥——練習與反饋——階段性小結”，以達到培養學生能力，提高學科人文素養的目的。
一、第一環節是指導性預習階段
有實驗證明，靠聽覺獲得的知識三天后可保留15%，而靠視覺獲得的知識三天后可保留35%。因此，不可忽視課前的預習。要讓學生通過課堂的預習，或帶頭問題預習，或自行預習，讓學生的主觀能動性充分發揮出來。通常的做法是：教師通過精心備課，把一些課堂教學中可能要涉及到的重點疑難內容，采用問題的形式把它刊印制作成學案，人手一份，并留有空白，便于學生作答及課后整理教師的課堂筆記。
二、第二環節是設問與思考階段
通過第一環節的預習，學生對課本主干知識有了一定程度的了解。如何使學生掌握的這些表層的知識進一步深化，就需要課堂上通過老師的設問和學生的思考來完成。這種通過教師設疑問難、學生積極思考配合甚至學生自己質疑的教學方法，通常又叫做參與式教學或設問教學。
一是要引導學生敢問，努力創設一個和諧、民主、寬松的教學環境，讓學生在教師的啟發誘導、鼓勵、幫助下，敢于發問，敢于質疑。
二是要注意設問技巧，避免設問的簡單化、直接化和庸俗化，盡量把問題設計得科學、合理，帶有啟發性，使問題成為一種懸念、一種信息。
三是要注意創設意境，刺激學生的求知欲，使學生的心理始終處于一種積極思維、積極探索的興奮愉悅狀態，充分激活學生的問題意識，并產生刨根問底的熱情和期望心理。
四是要設計總結性問題，以達到鞏固深化、訓練能力的功效，給學生一片思索的天地，讓學生具有“點石成金”的指頭。
三、第三個環節是教師點撥階段
通過第一環節的預習和第二環節的質疑與思考，學生對重點疑難問題有了一定的認識，但由于學生認知水平的局限，不可能對這些問題得以全面的理解和掌握，需要教師作進一步的點撥與指導，以便進一步深化這些知識，使其由感性認識層上升到理性認識層。
當然，這一環節不能與第二環節人為地割裂開來，兩個環節應該是交替進行的，也就是說，在進行了一個問題的設問與思考后，緊接著就是教師的點撥過程，爾后再進行第二個問題、第三個問題……的設問、思考和質疑過程。在教學過程中，應該充分發揮學生的主觀能動性，讓其自由發言，然后老師加以歸納、點撥，因勢利導，深化教材內容，對歷史的前因后果、階段特征進行深入的思考和分析，并引導學生從中總結出個體本質或階段規律性的東西，從而使學生的思維能力得到培養。與此同時，對學生的“惑”也要細加分析，抓住學生對“惑”的好奇心，集中進行“誘導”點撥。長此以往，在老師這種啟發式點撥的潛移默化下，學生的一種為自己解惑的能力自然就會增強，學生為此也獲得了學習的能力，由“學會”變成了“會學”。
四、第四環節是練習與反饋階段
這實際上也是我們高中歷史教學的一大基本環節。在本教學模式中，我們所采用的是適當練習與全面反饋的方法，因為練習是一種穩步快速提高歷史成績的行之有效的方法，一方面要通過練習來鞏固所學的基礎知識，訓練學生的思維反應能力、歸納概括能力和組織文字的能力；另一方面也可以通過練習的方式來全面反饋學生在掌握知識的過程中仍然存在的問題，便于在實際教學中有針對性地加強查缺補漏。
為調動學生學習歷史的積極性，在出題的過程中，還可組織學生自編考試題目。具體做法如下：教師先把近幾年的高考試題與參考答案、評價細則印發給學生，使之諳熟試題特點，再要求他們結合自己學習歷史的心得，自編本章節的單元測試題。在督促學生編題的過程中，要求學生不得摘抄其他資料上的題目，必須是自己思維勞動的產品，然后再把這些試題中的優秀考題組合成一張試卷，發給學生考試或練習，并在試卷講評時注明這是某某同學的題目。
五、第五個環節是階段性系統小結階段
俗話說，“聽好一個結尾勝過聽完整整一節課”，可見課堂小結的重要性。在傳統教學中，這一小結往往是由老師單獨來完成，但我覺得最好還是由師生相互交流、共同完成的好。在教師的引導下，讓學生對已學歷史知識進行梳理，總結歷史發展規律，歸納科學的歷史思維方式，從而使已學知識更加結構化、系統化、條理化。通過這么一種師生共同構建的歷史學科知識結構體系，既方便了學生記憶，發揮了學生的主體地位，又有利于進一步培養學生的各種素能，可謂是一舉兩得。
第7篇：語音通知范文
興趣是學生學習知識的動力和源泉。小學生興趣相對不太穩定，這對小學生的英語學習極為不利，利用智能語音教具系統中的點讀功能可以讓教材“開口說英語”，還可以實現人機對話，這些功能的使用能有效集中學生的有意注意，充分調動學生自主學習的積極性和主動性，激發學生對英語的認知興趣。學生有了興趣，學好英語就不是一件難事，有效提高學生的英語認知技能。比如，在進行五年級Unit6：InANaturePark.的“Let’slearn”環節的教學時，在進行有關單詞訓練時，我利用智能教具系統的點讀功能進行范讀、帶讀訓練，規范、標準的讀音吸引了學生有意注意，學生的學習興趣一下子被調動起來，收到事半功倍的教學效果；在“groupwork”環節的教學時（圖2所示），教師利用點讀書進行人機對話訓練，使學生熟練掌握了“Isthereariverinthepark?Yes，thereis./No，thereisn’t.”這一核心句型。這種教學方式充分調動了學生自主學習的積極性和主動性，大大提高了教學效果。
二、巧用智能語音教具系統突破語言教學難點，綜合提高學生的語言表達能力和運用能力
多年的教學經驗告訴我們，很多情況下小學生的英語學習僅限于死記硬背，很難有情感和語感的注入，更不能達到熟練運用。這樣的學習只是被動地接受新知，很難提升學生的英語素養。為收到理想的教學效果，我們英語教師可以利用智能語音教具系統制作有聲教具，通過對有聲教具的使用突破英語語言教學難點，讓學生在典型句式訓練中提高英語的表達能力和對知識的運用能力。比如，在進行MyHoliday的教學時，我將教材上的Let’stalk，Let’schant部分內容制成有聲教具，讓圖片“開口說英語”，學生在教具系統的提示下進行核心句型“Wheredidyougoonyourholiday？IwenttoXinjiang.”專項訓練。有聲教具的輔助作用，為學生創設了英語交流的環境，調動了學生運用口語進行英語表達的積極性，教師趁機讓兩個學生結成一組，對本部分的內容進行對話訓練，使學生輕松掌握了重點知識，收到很好的教學效果，有效突破了教學難點，提高學生的語言表達能力和運用能力。
三、巧用智能語音教具系統優化教學環節，培養學生的語感，綜合提高學生的英語素養
英語是一門語言學科，也是一門應用學科，隨著經濟社會的迅猛發展，國際間的交流與合作越來越頻繁，英語作為世界通用語，在國際間的各種交流與合作中，英語是進行有效溝通的最直接的語言工具。因此，我們小學英語教師必須認清社會發展形式，為了讓學生能夠盡早適應世界大發展的環境，盡早掌握熟練的英語口語交際能力，擁有豐富的英語語感。利用智能語音教具系統的語音測評功能就能達到這一教學目標，也只有這樣，英語教學才能夠實現三維教學目標，才能綜合提高學生的英語素養。比如，在進行六年級Unit2What’sthematter？的教學時，當教學Let’sread環節時，我利用智能語音教具系統進行逐句測評。先讓學生讀，系統利用自帶的測評軟件進行讀音測評，每句都有具體分數。這樣，學生讀完后根據自己的成績就可以了解哪個地方還存在問題，這樣可以再次訓練，直到達到理想水平為止。在訓練時，教師有意識提醒學生，要注意自己的英語語感，在軟件平臺的幫助下，通過多次訓練大大提升學生的英語發音水平，綜合提高學生的英語素養。
四、結語
第8篇：語音通知范文
【關鍵詞】 通郁飲；五臟六腑皆令人郁；郁病辨治
郁病亦稱“郁證”。《管子?內業》曰：“憂郁生疾。”《呂氏春秋?盡數》曰：“精不流則氣郁”。郁證的病證名見于《素問?六元正紀大論》中的“郁冒”。郁病以抑郁善憂，情緒不寧，或易怒善哭為主癥，每因情志不舒，氣機郁滯而致病。臨床多見于神經官能癥、癔病等，狂躁抑郁癥、更年期綜合征及老年性抑郁癥等亦具有該病的表現特點。臨證見性情抑郁、多愁善慮或易怒善哭，心疑恐懼及失眠，胸脅脹悶或痛，或咽中自覺如物梗阻，善于太息等表現特征亦屬郁癥范疇。筆者1995年6月～2005年用自擬通郁飲加減辨治郁病60例，并與單用西藥治療的60例作對照觀察，現總結報告如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 本組120例的診斷標準均符合國家中醫藥管理局的《中醫病證診斷療效標準》中郁病的診斷依據［1］，排除了癲癇和狂病，均符合中醫郁病的診斷。按就診時間以1：1隨機分為兩組。治療組60例中，男37例，女23例；年齡30～40歲26例，40歲以上34例；病程最短2個月，最長者反復發作6年。合并有萎縮性胃炎14例，合并戀愛或婚變等工作及生活感情不睦史者38例，合并失眠多夢史者8例。對照組60例，男36例，女24例；病程最短3個月，最長者反復發作4年。合并有戀愛或婚變或生活工作等感情欠洽史者40例，合并膽道病史者10例，合并失眠多夢史者10例。兩組情況相似，具有可比性。
1.2 治療方法 治療組純用通郁飲加減辨治，對照組單用西藥治療，兩組均在1周～3個月后統計療效。
1.2.1 中藥治療 方用自擬通郁飲加減辨治。基本方：柴胡10g，酒炒香附子10～15g，郁金15g，朱茯神10～15g，龍骨30g，牡蠣30g，陳小麥30g，合歡花15g，百合15g，川芎10g，膽南星6～10g，厚樸花10g，磁石20g，神曲12～20g，大棗7枚(劈)。水煎服，1日1劑，每日3次溫服。5～10劑為1個療程。
1.2.2 辨治加減 氣滯胸悶加枳殼10g，瓜蔞皮15g，焦慮煩躁加棗仁12～15g(打)，琥珀粉6g(3次沖服)；頭暈頭痛加珍珠母30g，天麻10g；失眠多夢加白薇10g，棗仁15g(打)；失眠健忘，舌苔薄白加遠志10g，龍眼肉15g；胃脘痞滿，舌紅少苔者除龍骨、牡蠣、膽南星，加香櫞15g，佛手10g，大腹皮3～6g；情緒低落倦怠乏力加黃芪15g，素馨花10g；怒躁，目赤，口苦，舌紅苔黃除川芎、牡蠣、朱茯神，加黃芩12g，水牛角絲6～10g，珍珠草15g；易怒，手足心熱除陳小麥、厚樸花、膽南星，加銀柴胡10g，鱉甲20g，青蒿6g；形體胖，痰多，脈沉弦加絞股藍20g，決明子15g；煩躁，舌紅，苔微黃者除大棗、牡蠣、厚樸花，加天竺黃10g，龍膽草5g，鮮竹瀝10ml兌服；腰酸痛，舌苔白除牡蠣、磁石、大棗，加羊藿12g，鹿角膠15g(烊化)；易自汗，舌苔微紅，脈沉滑除牡蠣、厚樸花，加肉蓯蓉30g，桂枝6g；血壓時高時低加益母草20g，馬兜苓6～10g；心郁加石菖蒲10g，甘松6～10g；肝郁加醋青皮5～10g，刺蒺藜15～30g，八月札10～15g；脾郁加炒白術15g，木瓜15g；肺郁加蘇梗15g，麻黃3～6g；腎郁加沉香1.5g，烏藥15g，石菖蒲10g；膽郁加雞內金6～15g，川楝子10g；胃郁加佛手10g，萊菔子6～10g；小腸郁加木香10g，通草6g；大腸郁加白芍15g，地榆12g，郁李仁6～15g；月經不調加益母草15～20g，紅花3～10g；腦郁加水蛭3～10g，地龍6～12g，遠志6～10g；腎陽虛加仙茅6～10g，菟絲子15g；腎陰虛加熟地30g，肉蓯蓉30g。
1.2.3 對照組用西藥治療 多慮平25mg，口服，1日3次；奮乃靜4mg，口服，1日3次；安坦2mg，口服，1日3次或1日2次。根據病情兩種或三種同時服。
1.2.4 治療組和對照組均同時輔用心理療法 如移情療法，對患者釋疑、順意、愉悅、暗示等法，因人因證善誘，積極囑家屬配合，以消除或改善患者焦慮、憂郁、緊張等不良情緒及生活環境因素。愉悅法是通過談笑、欣賞音樂、書法、種花、健身操等有助于改變或轉移患者心身意念的方法，改善或調節患者郁悶的心境，以達每日良好的心態時間有不斷增長。對兩組的有效或治愈均有不可低估的康復作用。
2 結果
2.1 療效評定 治愈：癥狀消失，情緒正常；好轉：癥狀減輕，情緒基本穩定；無效：癥狀，情緒無改善。
2.2 治療結果 見表1。治療組治愈率為85%，有效率96.7%；對照組分別為56.7%、85%，經統計學處理，兩組治愈率、有效率比較，差異有顯著性（χ2分別為11.66、4.90，P＜0.01、＜0.05)，治療組明顯優于對照組。表1 兩組臨床辨治療效比較
3 討論
《丹溪心法?六郁》曰：“人身諸病，多生于郁。”《靈樞?口問》曰：“悲哀憂愁則動心，心動則五臟六腑皆搖。”吳澄《不居集?七情內郁》中說：“余又推而廣之，凡七情五志，勞傷飲食，各病皆屬于郁。”病性不局限于“氣、血、痰、火、水、濕、食、精、神九郁。”［2］，又如張仲景喻“龍升雨降，郁熱頓除”命名大青龍湯［3］。筆者在辨治郁病中體會到“五臟六腑皆令人郁。”與氣、食、痰、瘀的相互關聯甚密，辨伍組方常需兼施。方中以疏暢氣血通行十二經之郁的柴胡、酒香附子為君；郁金、朱茯神、龍骨、牡蠣、陳小麥開郁中兼斂其亢燥而為臣；合歡花、百合、川芎、膽南星、厚樸花，入心神，暢氣主，通統血臟腑升降之樞而諸郁達調而趨解，并輔君藥兼理痰瘀之郁而為伍；更宜磁石、神曲、大棗交通心腎，可能使志定神安，調和諸藥而為使。該方加減辨治郁病，既體現了《素問?六元正紀大論》曰：“木郁達之，火郁發之，土郁奪之，金郁泄之，水郁折之”之理，又具《丹溪心法?六郁》：“氣血沖和，百病不生”之意。故臨證每用于辨，收效頗見于就近，積極探索防治郁病，對和諧社會和文明生活或豐富人口素質建設意義深遠。
參考文獻
1 國家中醫藥管理局.中醫病證診斷療效標準.南京：南京大學出版社，1994，20.
第9篇：語音通知范文
[關鍵詞]電腦音樂；傳統音樂；制作方式對比
前言：
計算機的出現極大程度的改變了人們的生活方式，對音樂制作方面，也帶來了積極的作用，電腦音樂也在網絡環境下應運而生。電腦音樂主要是在電腦相關軟件的支持下，利用數字音頻技術和MIDI技術而創作的音樂。電腦音樂的出現，對傳統音樂的創作、制作、以及演奏形式上，都造成了翻天覆地的變化，推動了音樂制定方式的發展。現階段的音樂創作方面，電腦音樂發揮越來越重要的作用。
一、傳統音樂的特點及局限性
1.1傳統音樂的特點
傳統音樂制作是一個相當復雜繁瑣的過程，對于創作者而言，在音樂創作初期，必須能夠在腦海中浮現大概的音樂旋律，然后需要詳細對此進行記錄，在完成旋律編排后，才能在各種樂器的搭配下，進行編曲工作，需要耗費相當長的時間和精力。旋律的編寫、以及旋律的配器搭配工作，需要創作者進行大量樂譜的編寫創作，工作量非常巨大，由于編曲工作只能由創作者獨自一人進行，其他人員無法領悟音樂創作者的思想，因此無法提供有效幫助。特別是在交響樂的華彩部分，為了更加突出音樂的整體效果，增強音樂氣勢，表現壯麗的場面，更加增重了創作者的任務量。在音響效果的表現上，同樣給創作者帶來了巨大的困難。作者只有依靠鋼琴演奏的形式，進行旋律的感受，以及音響的表現力；或者憑借理論專業的音樂知識、以及從前的寫作經驗，以此確定音效效果。但是，這只是針對經驗豐富、專業能力強、同時具有明顯自身風格的作曲大家來講，肯定擁有足夠的實力實現整個音樂流程。如果對于年輕作曲家來講，由于功力和經驗有限，使其作曲工作具有一定的挑戰性和困難性。
樂譜工作全部完成之后，需要找到相關樂隊對樂曲進行排練演奏，演練環節在傳統音樂的創作過程中，扮演非常重要的角色。演奏者通過長時間的演練，由表及里，對曲譜進行充分了解熟悉，進而理解樂曲創作者的創作意圖。音樂創作者必須參與到整個演奏過程，同演奏者進行有效的交流，反復交流，以此保證樂譜能被完整準確的表達出來，保證符合作品的音樂氣質；如果期間發現問題，必須及時溝通及時協調。完成上述內容后，可以開展錄音工作，傳統音樂的整個錄音過程，難度較大而且時間漫長。
1.2傳統音樂的局限性
傳統音樂具有一定的約束性，具有三個表現方面：（1）受傳統樂器所影響，音色具有一定局限性，傳統音樂的音色不超過一千種，在一定程度上限制了音樂制作的發展；（2）音區具有局限性，傳統音樂很大程度上受樂器的影響，限制了發揮，傳統樂器不管在結構方面、還是材質方面都具有局限性，由此使每一種樂器只有單調的音區，不利于音樂淋漓盡致的表現；（3）演奏形式上具有局限性，傳統樂器的演奏方式，通常來說只包括擊打、彈奏、拉、吹等簡單的幾種。
二、電腦音樂制作的特點以及具體要求
2.1電腦音樂制作特點
隨著計算機技術和數字技術的高速發展，人們對傳統音樂進行創新，合理將技術與音樂結合起來，進而生成電腦音樂制作模式。電腦音樂創作過程，可以具體分為以下幾個方面：（1）音樂創作者需要對整個樂曲、旋律進行構思，完成基礎性音樂制作；（2）充分利用計算機相關軟件，對樂曲進行配器，根據音源，在樂器數據庫中合理挑選所需的樂器；（3）音樂創作者可以操作音序軟件，或者邀請專業團隊，制作音樂小樣，合理選擇樂器，節奏氣息的強弱，對音量的大小合理調控，明確以及充分考慮樂器的和聲效果。音樂創作者必須此流程進行全程掌控，以此實現音樂的整體表現效果。
在音樂創作中適當引入計算機技術，進而所形成的電腦音樂制作方式，比傳統音樂創作更加具有優勢：首先，電腦音樂創作模式更能夠表現創作者的音樂意圖。音樂創作者在計算機軟件的支持下，充分利用音樂數據庫資源，能夠輕松獨自完成配樂、配器以及演奏的一系列流程，進而全面領悟創作者的音樂意圖，全方位的表現出音樂內涵；其次，通過電腦音樂制作模式，極大程度的節省了時間。音樂創作者與演奏者之間的交流過程，其工作強度僅僅小于樂曲創作階段，在溝通過程，創作者需要明確自己的創作意圖，需要演奏者盡可能的表現音樂意圖，電腦音樂的出現節省了很多不必要的時間；最后，電腦音樂能夠有效節省人力、財力、精力，減少了排練場次和排練時間，避免再次出現由于彩排而出現的各種費用。
2.2電腦音樂制作的具體要求
2.2.1空間立體感
傳統的音樂制作，一般都需要在紙上進行展示，電腦音樂豐富了音樂制作的表現形式，不僅能夠在紙上變現，而且能夠利用音效效果進行展示。傳統音樂在制作方面，主要考慮的是獨唱與獨奏，基本上不會考慮空間立體感；但是電腦音樂帶來了全新的音樂制作形式，在音樂制作時，能夠全面滿足空間立體感的需求，嚴格要求聲像的對比和疏密性，禁止隨意堆放。電腦音樂在聲像方面突破了傳統音樂受到的束縛，基于多方面因素考慮，進行最優設計，實現聲像安排的最好效果，有利于在整體上提升音樂效果。
2.2.2清晰
與傳統音樂相比，電腦音樂具有更加優質的清晰方面，對清晰度也提出了進一步要求，主要表現一下幾個方面：（1）要求聲部和細節之處要清晰；（2）要求配器功能清晰；（3）要求織體具有可分辨性和獨立性。
2.2.3均衡
同傳統音樂不同，電腦音樂在完成音樂創作時，需要進行大量的電腦軟件操作，音樂不是通過真實樂器進行發聲，主要是利用電腦中音樂數據庫實現音樂的發聲。電腦音樂的均衡主要有兩點內容：（1）要求配器具有均衡性，與傳統音樂配器不同的是，電腦音樂的配器功能不再是僅僅依靠聽覺，主要依靠人工方式進行控制，但是此種方式比較容易出現混亂的情況，影響音樂的整體平衡性，所以在電腦音樂制作時，務必要協調好配器的均衡性能；（2）要求空間立體感具有均衡性，需要在音樂制作時，根據聲像要求，合理擺開各軌的聲像，必須在嚴格科學的分配下，保證均衡性能。同時在進行非常規音樂效果的展現時，必須要考慮音樂的真實效果，避免使觀眾產生虛假的感覺。
三、傳統音樂創作與電腦音樂創作的區別與優劣
傳統的音樂創作，主要是創作者在譜寫完樂譜后，通過與演奏者進行溝通將樂曲演奏出來；而電腦音樂在科學技術和數字技術的支持下，可以利用音響效果，直接將音樂表現出來，有效節省了人力和精力。電腦音樂作為全新形式，外界對其評價褒貶不一，例如電腦音樂在音質上和音色上無法與真實樂隊相比較等等。
電腦音樂和傳統音樂相比較，最大的差異之處不在于音色，而是演奏方法的運用和情感渲染等方面的微妙變化。隨著計算機技術的發展，經過幾十年的創新和完善，電腦音樂也逐漸趨于成熟，越發向人性化方向發展，越發具有真實感，部分電腦音樂甚至可以與自然的樂器音色相媲美；電腦音樂在演奏方式上同樣優秀，同傳統音樂相比并不遜色。但是誰優誰劣需要根據具體演奏場景來決定。電腦音樂與傳統音樂需要互補長短，以此在音樂創作中提高創作水平。比如說，具有豐富經驗的傳統音樂創作者，如果采取電腦音樂創作模式，在音樂音響的變現方面合理利用傳統音樂表現技巧，而在音樂的內容表達方面，利用傳統音樂交響樂隊的思維模式進行表達，所創作出的音樂肯定更加具有表現力和感染力，是單獨采用傳統音樂，或者電腦音樂所無法比擬的。
作為電腦音樂的主要技術支持，MIDI技術具有占據電腦存儲量非常小的優點，MIDI音樂文件需要的空間較小，對電腦性能和配置要求較低。利用MIDI能夠進一步節省音樂創作成本，以及配器成本，提高了工作效率，創作者不再需要投入更多的人力和物力，就能夠實現音樂的創作，以及和聲配器的編排工作。整個音樂創作過程，從作曲、配器、錄音一個人就能夠完成。
