口型(口型发音训练)

3口才训练绕口令

1、《八百标兵》八百标兵奔北坡 炮兵并排北边跑 炮兵怕把标兵碰 标兵怕碰炮兵炮

2、《葡萄皮儿》吃葡萄不吐葡萄皮儿 不吃葡萄倒吐葡萄皮儿

3、《数枣儿》(气息练习)出东门过大桥，大桥底下一树枣儿 拿着竿子去打枣儿 青的多红的少 一个枣儿、两个枣儿 三个枣儿、四个枣儿 五个枣儿、六个枣儿 七个枣儿、八个枣儿 九个枣儿、十个枣儿 这是一个绕口令一气说完才算好

4、《白庙和白猫》白庙外蹲着一只白猫 白庙里有一顶白帽 白庙外的白猫看见了白帽 叼着白庙里的白帽跑出了白庙

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五种口部运动：灵活孩子的樱桃小嘴，让他们说话更清晰（超简单）

今早和我们的言语治疗师谈起，如今很多小孩的语言清晰度，都挺差的。她说，大概率是如今的 食物，太精细化了，导致我们嚼几下，就可以吞下了。还有的原因，小孩喜欢，边看电视边吃饭的坏习惯导致的....一句话总结：咀嚼越来越少，口部的运动能力就越来越差。长期以往下去，咬合能力也差了。口部运动能力包括了：喉部运动，舌头运动，鼓腮运动，双唇运动...这些都将导致一个问题：构音不清晰。比如：前鼻音，后鼻音，都没；翘舌音和平舌音也没。或者，把他们都混淆了。导致了构音不清晰；说话也不清晰。

接下来的口部运动，是针对构音不清晰的小孩。如果你家的小孩，咀嚼也差，也可以练练哦。

双唇运动的步骤如下：

（1）做一个大大的笑脸。然后放松。需做一个大大的笑脸。

（2）尽量的圆唇做出“鸣”的嘴型（图1）、再尽量地做出“咦”的嘴型（图2)，然后交替做“鸣”的嘴型。如果孩子无法做出以上两个嘴型。家长可以利用洗脸的时候，用双手帮孩子左右拉开嘴角成一字形，再将左右嘴角同时推向中间靠在一层圆唇动作，如此交替重复数次。

图1 呜

图2 咦

（3）双唇紧闭后，夸张的念“趴”“怕”。

（4）翘起嘴唇做亲嘴的动作

（5）如果孩子无法配合做出以上的动作，可以教孩子吹泡泡、吹哨子、吹玩具喇叭，

吹笛子、吹接着吹管的气球等。训练原则一定要让双唇泯住管口，而不是以门牙咬性。

（6）用吸管吸水或吸饮料，而不要直接以杯子喝水或饮料。缘由是用吸管吸食物需

要口腔肌肉的合作，双颊要紧绷，舌头要用力后缩，双唇厥起，才能吸起来。

舌头运动的步骤如下：

（1）张开嘴不要闭起来，然后用舌间念出“拉拉拉拉拉”。

（2）舌尖舔着上门牙后面的牙龈（图3），维持3分钟，接着休息吞口水。之

后再重复。

图3 舌尖舔着上门牙后面的牙龈

（3）舌头舔上门牙后面的牙龈，再舔下门牙后面，重复数次。

（4）大声且用力发“够、够、够”。

（5）舌头贴着上面的硬腭用力往后吸5~10秒。如果练习到可以很容易地吸晚之

后，再加入一个步骤，让舌头贴着上面的硬腭，同时下巴开合开合地运动着。

（6）拿一支棒棒糖先涂抹上下唇，然后自己舔着棒棒糖抹过的双唇。也可以将花生

酱、蜂蜜等任何可以黏附在嘴唇的食物沾在嘴唇上，再练习用舌头舔下来。接着

练习伸出舌头舔棒棒糖（图4）。

图4 舔棒棒糖

（1）再次使用吸管。

（2）紧绷脸颊。

（3）将双唇靠紧，收缩脸颊(图5)。将嘴唇做成圆形念一个“欧”(图6)，

重复数次。

图5 收缩脸颊

图6 嘴唇做成圆形念一个“欧

（1）咬紧固齿器（可以用雪条棍），默数10下，放松后再重复咬紧。

（2）将Y型咀嚼棒置于上下门牙之间，将其往下压下颚时自己要试着向上合起下巴。

（3）转动Y型咀嚼棒置于一侧的日齿之间，让嘴巴开到最大范围。咬住固定这个

范围同时让舌尖上下来回舔。此运动可以促进下颚在舌头活动时维持稳定不动。

（1）说5次“怕他看”后休息再重复念。然后越念越快，之后也可以将顺序调换

为“他怕看”或“看怕他”等。

图7 舌头舔嘴角

（2）舌头舔嘴角（图7），然后沿着嘴唇舔一圈，回到起点时再反方向舔一圈嘴唇。在这个过程中，嘴巴要张开成圆形下巴不要动，只有舌头执行舔嘴唇的运动（图8）。训练前可在口唇上涂上少许蜂蜜或红糖。

图8 舌头执行舔嘴唇的运动

以上就是我们分享今天

的简化版的五步骤，宝妈们有空可以试试。

我是探寻康复中的灵眸，三甲儿童医院；儿童康复治疗师。致力从神经发育学科普更多的土味育儿知识，让更多人少走弯路。喜欢的小伙伴，欢迎关注哦！#育儿小知识# #言语治疗师#

首个3D人像视频生成模型来了:仅需1张2D人像，眨眼、口型都能改变

zcxu 投稿

量子位 | 公众号 QbitAI

只需1张普通照片，就能合成全角度动态3D视频。

眨个眼、动动嘴，都是小case~

最近AIGC爆火，3D人像模型生成这边也没闲着。

如StyleNerf、StyleSDF、EG3D等方法相继出世。

但到目前为止，这种生成模型都还停留在单帧人像上。

最近，来自新加坡国立大学（NUS）和字节跳动的研究人员，在静态3D模型的基础上，提出了首个3D人像视频生成模型：PV3D（3D model for Portrait Video generation）。

PV3D的训练继承了3D GAN模型的优点，即无需动态的三维数据监督，只需要在足够数量的单视角2D视频数据上进行训练。

该生成框架将人像和动作进行解耦，基于视频的时间戳生成各自的三维表征，让视频可以从任意角度进行渲染。

长视频也能挑战：

PV3D分别从独立的高斯分布中采样随机噪声来表征外表和运动，外表噪声生成视频的主体内容，控制人像的ID以及人脸的各个部分，运动噪声配合视频帧的时间戳控制当前帧的动作。

为了确保生成内容的真实性以及外表和运动的解耦，PV3D训练两个独立的判别器分别判定外表和运动的合理性。

该方法可以生成随机的人像视频以及相应的高质量的动态几何表面，让视频可以从任意角度进行渲染。

同时，该方法可以支持下游的应用任务，比如静态人像驱动，人像视频的重建以及对人像动作的修改，所有的结果均可以保持高的多视角一致性。

主流的3D GAN模型都脱胎于StyleGAN结构。

因此这些模型均会将采样得到的噪声先映射到一个高维度的中间隐式编码(intermidate latent code)，大量现有的研究表明这种结构的隐式空间包含了丰富的语义信息，可以用来控制生成的图像内容。

因此，最直接的拓展方式就是使用预训练的单帧3D GAN模型，通过学习一个额外的在隐式空间进行推理的时序模型对生成的内容进行合理的改变，从而生成3D人像视频。

然而，该方法的缺点是图片生成器和时序推理模型在不同的阶段分别被优化，导致最终的视频很难保持时间上的一致性。

另一种主流的视频生成模型使用稀疏训练的方式，在训练阶段直接随机生成视频中的少量帧，使用少数帧的时间戳编码运动信息，进一步的改变中间隐式编码从而一次性优化完整的生成器。

然而这种做法将全部的时序信息都包含在隐式空间中，导致最终的模型多样性较差、生成质量较低。

与上述方法不同，PV3D在原有GAN模型的基础上在特定尺度的生成模块中插入运动信息的编码层，这些编码层独立地将控制运动的噪声映射为隐式编码，使用modulated convolution操纵外表特征，再将操纵后的特征与原始特征融合，从而提高生成视频的时序一致性和运动多样性。

此外，本工作还研究了以下问题：

如何有效地在视频生成任务中利用渲染的视角先验信息

针对3D视频生成，如何设计合理的外表和运动判别器

PV3D模型基于最新的静态3D GAN模型EG3D进行开发，EG3D采用高效的3D表征Tri-plane实现图像生成。

在训练阶段，PV3D采用稀疏训练的策略，对于一个视频采样两个噪声、两个时间戳以及各自时刻对应的相机视角。

相对应的，模型生成两帧对应的3D表征进行渲染得到粗糙的结果。随后使用超分辨率模块将图片上采样。

PV3D设计了两个独立的判别器监督网络的学习，其中视频判别器会编码两帧的相机视角以及时间间隔去判断生成结果的合理性。

评价指标

研究人员使用FVD来评估生成视频的质量。此外，为了评估多视角的一致性以及3D几何结构的质量，研究人员将3D GAN工作中常用的评价指标(生成人像的ID一致性、Chamfer距离、多视角的重投影误差)拓展到视频任务中。

与基线的对比

研究人员首先采用同期的3D视频生成工作3DVidGen作为基线。此外，研究人员还基于SOTA的单帧3D GAN (EG3D和StyleNerf) 和2D视频生成模型构建了三个基线模型。在3个公开数据集(VoxCeleb, CelebV-HQ, TalkingHead-1KH)上的实验结果表明，PV3D在生成视频的多样性，3D几何的质量，以及多视角一致性上均超越基线模型。

消融实验

研究人员对PV3D的各部分设计进行了消融实验，例如：运动信息的编码和注入的位置，运动信息的插入方式，相机视角的采样策略，以及视频判别器的设计。

目前，该论文已被ICLR 2023接收。

作者团队由新加坡国立大学Show Lab和字节跳动组成。

论文地址：https://openreview/pdf?id=o3yygm3lnzS项目主页：https://showlab.github.io/pv3d/

— 完 —

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