phoneme,孩子几岁开始学第二语言最好呀？

尽早让幼儿接触第二语言，可以有较佳的学习效率，也能对幼儿的大脑发展产生长远的影响phoneme。

学龄前开始学习外语，会有以下好处。

1.能更好的理解语言的社交意义大多数成人在学习语言时，只运用到左半脑，但婴幼儿在学习语言时，则是使用两侧的大脑。因此，后者能更好的将语言运用在不同社交、情感的情境中。

2.能轻易区分出音素（Phoneme）辨识音素是学习语言的第一步。6个月的婴儿已经可以察觉出音素的不同，但这个能力会在他们10个月大时，逐渐消失。

如果宝宝10个月大之前，提供他双语的学习环境，他便会以学习母语的方式，同时精通两种语言。

3.主管外语的大脑区块，会永远活跃如果幼年有接触过外语，尽管之后中断使用，大脑仍会对此外语产生反应，并等待某天派上用场。

快乐的学习很重要，千万不要用强迫的方式，造成宝宝拒绝学习的反效果。

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给你介绍一下机器学习在唇读领域的最新进展吧。

还记得经典科幻电影《2001 太空漫游》中的飞船主控计算机 Hall 吗？它具有依靠阅读说话人的嘴唇运动理解其所表达的内容的能力，这种能力也在推动那个幻想故事的情节发展中起到了至关重要的作用。2016 年 11 月，牛津大学、Google DeepMind 和加拿大高等研究院（CIFAR）联合发布了一篇同样具有重要价值的论文，介绍了利用机器学习实现的句子层面的自动唇读技术 LipNet（插句题外话，这篇论文曾被ICLR 2017 拒之门外，在学界引起轩然大波）。它不是靠语音信号而是靠图像信号，而且准确率十分惊人。在 GRID 语料库上，LipNet 实现了 93.4% 的准确度，超过了经验丰富的人类唇读者和之前的 79.6% 的最佳准确度。

唇读在人类的交流和语音理解中发挥了很关键的作用，这被称为「麦格克效应（McGurk effect）」（McGurk & MacDonald, 1976），说的是当一个音素在一个人的说话视频中的配音是某个人说的另一个不同的音素时，听话人会感知到第三个不同的音素。

唇读对人类来说是一项众所周知的艰难任务。除了嘴唇和有时候的舌头和牙齿，大多数唇读信号都是隐晦的，难以在没有语境的情况下分辨（Fisher, 1968; Woodward & Barber, 1960）。比如说，Fisher (1968) 为 23 个初始辅音音素的列表给出了 5 类视觉音素（visual phoneme，被称为 viseme），它们常常会在人们观察说话人的嘴唇时被混淆在一起。许多这些混淆都是非对称的，人们所观察到的最终辅音音素是相似的。

所以说，人类的唇读表现是很差的。听觉受损的人在有 30 个单音节词的有限子集上的准确度仅有 17±12%，在 30 个复合词上也只有 21±11%（Easton & Basala, 1982）。

因此，实现唇读的自动化是一个很重要的目标。机器读唇器（machine lipreaders）有很大的实用潜力，比如可以应用于改进助听器、公共空间的静音听写、秘密对话、嘈杂环境中的语音识别、生物特征识别和默片电影处理。机器唇读是很困难的，因为需要从视频中提取时空特征（因为位置（position）和运动（motion）都很重要）。最近的深度学习方法试图通过端到端的方式提取这些特征。但是，所有的已有工作都只是执行单个词的分类，而非句子层面的序列预测（sentence-level sequence prediction）。

这篇论文提出了 LipNet，这是第一个句子层面的唇读模型。就像现代的基于深度学习的自动语音识别（ASR）一样，LipNet 是以端到端的方式训练的，从而可以做出独立于说话人的句子层面的预测。我们的模型在字符层面上运行，使用了时空卷积神经网络（STCNN）、LSTM 和联结主义时间分类损失（CTC）。

在仅有的一个公开的句子层面的数据集 GRID 语料库（Cooke et al., 2006）上的实验结果表明 LipNet 能达到 93.4% 的句子层面的词准确度。与此对应的，之前在这个任务上的独立于说话人的词分类版本的最佳结果是 79.6%（Wand et al., 2016）。

论文还将 LipNet 的表现和听觉受损的会读唇的人的表现进行了比较。平均来看，他们可以达到 52.3% 的准确度，LipNet 在相同句子上的表现是这个成绩的 1.78 倍。

最后，通过应用显著性可视化技术（saliency visualisation techniques (Zeiler & Fergus, 2014; Simonyan et al., 2013)），论文解读了 LipNet 的学习行为，发现该模型会关注视频中在语音上重要的区域。此外，通过在音素层面上计算视觉音素（viseme）内和视觉音素间的混淆矩阵（confusion matrix），论文发现 LipNet 少量错误中的几乎所有都发生在视觉音素中，因为语境有时候不足以用于消除歧义。

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