Как научиться издавать звуки птиц


От гудения жирафов до звуков птиц-подражателей — слушаем природу вместе

Мы продолжаем серию рассказов об интересных звуках природы на основе подкаста World According to Sound Сэма Харнетта (Sam Harnett) и Криса Хоффа (Chris Hoff). В прошлой части обзора речь шла о необычных звуках, которые могут издавать насекомые, гейзеры и гравитационные волны. В этой части разберём на какие звуки способны жирафы, птицы и люди.


Фото Rachel Hobday CC

Ночное гудение жирафов


Все мы слышали, как рычат львы и квакают лягушки, но какие звуки издают жирафы? Долгое время эти животные считались относительно молчаливыми, способными только на случайное фырканье и сопение. У этой безмолвности было несколько объяснений: некоторые учёные предполагали, что животным физически трудно производить звуки из-за длинной шеи; другие считали, что жирафы разговаривают при помощи инфразвука — низких частот, недоступных человеческому уху. Подобные звуковые колебания, например, используют слоны, общаясь на больших расстояниях.

Однако несколько лет назад команда биологов из Венского университета обнаружила ранее неизвестное гудение среди жирафов. Исследовательница Ангела Штёгер проанализировала 947 часов аудиозаписей из трёх европейских зоопарков — выяснилось, что ночью животные издавали необычные гудящие звуки на частоте 92 Гц — довольно тихие, но доступные для человеческого слуха.

«Я была очарована, потому что эти сигналы имеют очень интересное звучание и сложную акустическую структуру», — приводит слова Штёгер научно-популярный журнал New Scientist. Убедитесь в этом сами, послушав запись.


На данный момент учёные не могут точно определить, какую функцию выполняет ночное гудение. Эксперт колледжа Франклина и Маршалла по вопросам поведения животных Мередит Башоу (Meredith Bashaw) предполагает, что таким образом жирафы связываются друг с другом в темноте, как бы говоря «эй, я здесь!». Исследователям ещё предстоит выяснить используют ли животные это гудение для коммуникации друг с другом, или это просто пассивно производимый звук наподобие храпа.

Птица-подражатель


Национальные австралийские птицы — лирохвосты — могут имитировать разнообразные звуки окружающей среды. Казалось бы, ничего необычного, нам известны способности скворца копировать звуки других птиц, и возможности серых попугаев имитировать человеческий голос. Однако поражает именно разнообразие подражаний у этого семейства птиц отряда воробьиных.

Лирохвосты могут имитировать звуки животных, например, коал или динго, причём отличить их от настоящих практически невозможно. Им подвластен практически любой звук — от автомобильной сигнализации до щелчков фотокамеры. В этом видео демонстрируются способности птицы, особенно впечатляет подражание звуку бензопилы.


Послушать песни лирохвоста, похожие на звуки флейты, можно здесь.

Чарльз «Bird man» Келогг


Уроженец Калифорнии Чарльз Келлогг (Charles Kellogg) с детства мастерски пародировал соловьёв, пересмешников, жаворонков и других птиц. Известность Келлоггу принесло то, что он не просто насвистывал звуки, а издавал их полностью своим горлом.

В юности Чарльз уже выступал по всей стране, а к сорока годам стал популярен и за пределами Соединённых Штатов, гастролируя по Европе. Сам Келлогг утверждал, что его диапазон составлял 12 с половиной октав, что почти в два раза превышает диапазон фортепиано. Он также выступал с оркестром, часто исполняя популярные на тот период (начало XX века) музыкальные произведения и классику. Ниже можно прослушать отрывок произведения «Нарцисс» с аккомпанементом Келлогга.


Записи, сделанные американскими звукозаписывающими компаниями в эпоху 78rpm (в том числе и с «подражаниями» Келлогга), можно послушать на сайте Discography of American Historical Recordings (DAHR).


Фото Forest and Kim Starr СС

Звучащие листья


С древних времён люди придумывали разнообразные музыкальные инструменты для извлечения звука. Однако некоторые из них природа преподносит нам в готовом виде — например, обычные листья. Где впервые их начали использовать в таком качестве, точно неизвестно. Игра на листьях является древней традицией на Гавайях, она также распространена в Азии и ассоциируется там со свистящим видом пения, часто имеющим отношение к ухаживанию.

В интернете профессиональные музыканты и просто любители размещают подробные инструкции по технике извлечения звука из листьев — как правильно зажать «инструмент» между губами и с какой силой в него дуть. При должном умении можно извлекать разные ноты и даже играть целые произведения.


Гавайцы развили практику игры при помощи листьев кордилины. В Австралии также была распространена игра на листьях, но в качестве «инструмента» чаще всего использовался эвкалипт. На сегодняшний день такая музыка — скорее редкость, однако некоторые исполнители до сих пор демонстрируют необычное умение и даже выпускают учебные пособия по игре на листьях.

P.S. Наш вчерашний дайджест на Хабре — «Чтение на выходные»: 30 материалов о звуке, истории аудиобрендов и киноиндустрии.

P.P.S. Еще больше материалов о звуке – в нашем «Мире Hi-Fi»:

Почему звуки птиц делают нас более продуктивными

Пора включить природу в рабочий день. Узнайте, как естественные звуки, представленные в музыкальном саундтреке «Сосредоточьтесь на работе», могут помочь снять стресс и повысить продуктивность работы.

Шум и отвлекающие факторы на рабочем месте мешают вам выполнять свою работу?

Подарите себе столь необходимое время для концентрации с « Focus on Work » - бесплатным 90-минутным саундтреком, любезно предоставленным Jabra и Restworks.

Возьмите гарнитуры и начните транслировать эту успокаивающую музыку! Вы будете удивлены, насколько хорошо он может увести вас от суеты открытого офиса и улучшить вашу концентрацию. (И как только вы попробуете его, обязательно загрузите 90-минутную версию… Это также бесплатно, любезно предоставлено Jabra и Restworks!)

Многие люди уже попробовали это - и говорят отличные вещи. Я только что получил электронное письмо от сотрудника, который работает в открытом офисе, и написал: «Я не знаю, как это работает, но работает - и это потрясающе!»

Мне нравится комментарий, и я согласен с тем, что «Сосредоточьтесь на работе» - отличный инструмент, позволяющий добиться большего от работы.

Успокаивающие звуки для поднятия настроения и повышения производительности

Большинство экспертов сходятся во мнении, что музыка может оказать сильное влияние на наше благополучие. Исследования показывают, что успокаивающие звуки поднимают настроение, успокаивают нервы и облегчают восприятие боли. Поэтому естественно ожидать, что такая музыка окажет сильное влияние на нас и на рабочем месте.

Одна из первых вещей, которую вы заметите, слушая «Focus on Work» , - это обилие естественных звуков, особенно пение птиц.Эта связь с нашим естественным миром жизненно важна для того, чтобы помочь нам расслабиться на работе. Зачем? Из-за того, как наш мозг реагирует на шумы, с которыми мы сталкиваемся в течение рабочего дня.

Реакция нашего тела на шум восходит к тому времени, когда люди начали бродить по земле. Подумайте о громких звуках, таких как утренний будильник, стук отбойного молотка или шум открытого офиса. Эти звуки вызывают в нашем мозгу инстинктивную реакцию «бей или беги», вызывая выброс химических веществ, стимулирующих немедленное действие.Эта реакция была инструментом нашего выживания на протяжении эонов и остается таковой по сей день. Громкий гудок автомобильного гудка немедленно побуждает наш мозг и тело быстро реагировать и убирать нас с дороги.

Постоянное воздействие слишком большого количества громких звуков и чрезмерной суматохи - как мы наблюдаем на рабочем месте - может перегрузить нас стимулирующими химическими веществами, удерживая наш мозг в постоянном состоянии борьбы или бегства. В результате наше кровяное давление остается повышенным, и мы остаемся бодрыми, вызывая стресс и снижая нашу способность концентрироваться и продуктивно работать.

Возвращение к природе

Теперь сравните эти громкие звуки с более мягкими звуками пения птиц. Многие эксперты убеждены, что эти звуки обнадеживают людей, потому что за тысячи лет эволюции мы узнали, что сладкая мелодия весело поющих птиц свидетельствует о безопасности окружающей среды.

Это чувство безопасности, в свою очередь, снижает наше кровяное давление, позволяет нам лучше концентрироваться и помогает нам более ясно мыслить.

Другие эксперты по звуку придерживаются иной теории, почему пение птиц расслабляет нас.Они считают, что это потому, что они стохастичны - состоят из множества случайных звуков - без повторяющегося ритма или паттерна. Из-за этой случайности наш мозг имеет тенденцию сосредотачиваться не на самой песне, а на текущей задаче.

Я не уверен, что это такое, и полагаю, это не имеет особого значения. Однако важно то, что в течение рабочего дня мы можем найти покой и продуктивность. На самом деле, известный звукооператор Джулиан Треже, наш фаворит в этом блоге, считает, что прослушивание звуков птиц «повышает вашу продуктивность втрое по сравнению с ожидаемой.”

Так что присоединяйтесь ко мне в потоковой передаче «Сосредоточьтесь на работе, », и давайте расслабимся, сосредоточимся и выполним свою работу!

,

ЗВУКОВАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ПТИЦ. Как группа польских женщин использовала глубокие… | Магдалена Кортас

Как группа польских женщин использовала глубокое обучение, акустику и орнитологию для классификации птиц

Задумывались ли вы когда-нибудь о названии птицы, которую вы только что слышали поющей? Группа женщин из местного польского отделения организации Women in Machine Learning & Data Science (WiMLDS) не только подумала об этом, но и решила самостоятельно создать решение, позволяющее определять виды птиц - на основе звук, который они издают.

Женщины-исследователи данных, кандидаты наук, орнитологи, аналитики данных и инженеры-программисты, которые ранее имели опыт работы с Python, объединили свои усилия в серии двухнедельных спринтов для совместной работы над проектом.

Этот проект был разработан для совместной работы над реальной проблемой, которую машинное обучение может помочь решить с помощью типичной структуры проекта в области науки о данных, включая исследование и анализ данных, подготовку данных, создание моделей, анализ результатов (или модель улучшение) и финальная презентация.

После нескольких недель работы группе удалось создать решение, которое предсказывает правильное имя птицы с точностью 87% на тестовом образце.

Вам интересно, какое решение было создано? Приглашаем вас в путешествие в мир пения птиц.

Проблема птиц

Анализ и классификация птичьего пения - очень интересная проблема для решения.

У птиц много типов голосов, и разные типы имеют разные функции.Наиболее распространены песня и «другие голоса» (например, голосовой вызов).

Песня «красивее» - мелодичный тип голоса, благодаря которому птицы метят свою территорию и получают партнеров. Обычно это намного сложнее и длиннее, чем «звонок».

Голоса типа вызова включают в себя контактные, соблазнительные и тревожные голоса. Контактные и привлекательные звонки используются для удержания птиц в группе во время полета или кормления, например, на верхушках деревьев, а тревожные - для предупреждения (например, когда появляется хищник). Чаще всего это короткие и простые голоса.

Пример:

Большая синица (Парус мажор)
  • Песня представляет собой простой живой ритмичный куплет с немного механическим звучанием, например «те-та те-та те-та» или трехсложный с другим ударением, «те-те-та те-те-та те-те-та»

образец

  • Звонок имеет богатый репертуар. Радостное «пинг-пинг» голосов, веселое «си ют-тэ ют-ти» и болтовня «те туи» . Осенью часто можно услышать слегка вопрошающее, более застенчивое « te te tiuh» .Он предупреждает хриплым треском «юнь-юнь-юн-юнь» . Пандусы заполняют лес стойкими проникающими «тэ-тэ-тэ-тэ-тэ».

образец

Почему классификация птиц на основе звука может быть сложной задачей?

Есть много проблем, с которыми вы можете столкнуться:

  • фоновый шум - особенно при использовании данных, записанных в городе (например, городские шумы, церкви, автомобили)
  • проблема классификации с несколькими метками - когда много видов поют в в то же время
  • разных типов пения птиц (как описано ранее)
  • межвидовая дисперсия - может быть разница в пении птиц между одними и теми же видами, живущими в разных регионах или странах
  • Проблемы с набором данных - данные могут быть весьма значительными несбалансирован из-за большей популярности одного вида по сравнению с другим, существует большое количество разных видов, и записи могут иметь разную длину, качество записей (объем, чистоту)

Итак, как решались проблемы в прошлом?

Распознать птиц по их песням - трудная задача, но это не значит, что это невозможно.Но как справиться с этими проблемами?

Чтобы найти ответ, нужно было погрузиться в исследовательские работы и обнаружить, что большая часть работы была инициирована различными задачами искусственного интеллекта, такими как BirdCLEF и DCASE . К счастью, победители этих задач обычно описывают свои подходы, поэтому после проверки таблиц лидеров были получены некоторые интересные выводы:

  • почти все победившие решения использовали сверточных нейронных сетей (CNN) или рекуррентных сверточных нейронных сетей (RCNN)
  • разрыв между моделями на основе CNN и мелкими, основанными на функциях подходами оставался значительно большим
  • , хотя многие записи были довольно шумными, CNN работали хорошо без какого-либо дополнительного удаления шума, и многие команды утверждали, что методы снижения шума не помогли
  • методы увеличения данных , казалось, широко используются, особенно методы, используемые при обработке звука, такие как сдвиг времени или частоты
  • некоторые команды-победители успешно подошли к нему с помощью полууправляемых методов обучения (псевдо-маркировка) и некоторого увеличения AUC по ансамблю моделей

Но как применять CNN , нейронные сети, предназначенные для извлечения признаков из изображений для их классификации или сегментации, когда у нас есть только звукозаписи? Мел-частотный кепстр (MFCC) - вот ответ.

 SOUND_DIR = '.. / data / xeno-canto-dataset-full / Parusmajor / Lithuania / Parusmajor182513.mp3' 

# Загрузить файл mp3
signal, sr = librosa.load (SOUND_DIR, duration = 10) # sr = частота дискретизации

# Построить мел-спектрограмму
N_FFT = 1024
HOP_SIZE = 1024
N_MELS = 128
WIN_SIZE = 1024
WINDOW_TYPE = 'hann'

FEATURE = 'mel' librosa.feature.melspectrogram (y = сигнал, sr = sr,
n_fft = N_FFT,
hop_length = HOP_SIZE,
n_mels = N_MELS,
htk = True ,
fmin = FMIN,
24 fmax = sr) 9 / sr PLT.figure (figsize = (10, 4))
librosa.display.specshow (librosa.power_to_db (S ** 2, ref = np.max), fmin = FMIN, y_axis = 'linear')
plt.colorbar (format = '% + 2.0f дБ')
plt.show ()

Пример спектрограммы mel

Но что это такое и как оно работает?

Каждый звук, который мы слышим, состоит из нескольких звуковых частот одновременно. Это то, что делает звук «глубоким».

Хитрость спектрограммы состоит в том, чтобы визуализировать также эти частоты на одном графике, вместо того, чтобы визуализировать только амплитуду, как в форме волны.Шкала Мел известна как звуковая шкала звуковых тонов, которые кажутся слушателям на равном расстоянии друг от друга. Идея связана с тем, как люди слышат. Когда мы соединяем эти две идеи, мы получаем модифицированную спектрограмму (мел-частотный кепстр), которая просто игнорирует звуки, которые люди не слышат, и рисует наиболее важные части.

Чем больше длина звука, из которого создается спектрограмма, тем больше информации вы получаете на изображении, но также тем больше может оказаться подходящей для вашей модели.Если в ваших данных много шума или тишины, есть вероятность, что аудио длительностью 5 секунд не уловит нужную информацию. Поэтому было решено создавать образы из 10-секундных аудиозаписей (и это повысило точность окончательной модели на 10%!) . Поскольку птицы поют на высоких частотах, был применен фильтр высоких частот, чтобы убрать ненужный шум.

Примеры 5s спектрограмм с недостатком информации (тишина) и преимущественно шумом

Пора моделировать!

После создания мел-спектрограмм с фильтром верхних частот из аудиофайлов длительностью 10 секунд, данные были разделены на последовательность (90%), проверку (10%) и набор тестов (10%).

 IM_SIZE = (224,224,3) 
ПТИЦЫ = ['0Parus', '1Turdu', '2Passe', '3Lusci', '4Phoen', '5Erith',
'6Picap', '7Phoen', '8Garru' , '9Passe', '10Cocco', '11Sitta', '12Alaud', '13Strep', '14Phyll', '15Delic', '16Turdu', '17Phyll', '18Fring', '19Sturn', '20Ember', ' 21Colum ',' 22Trogl ',' 23Cardu ',' 24Chlor ',' 25Motac ',' 26Turdu ']
DATA_PATH =' data / 27_class_10s_2 / '
BATCH_SIZE = 16

Встроенные генераторы данных библиотеки Keras заботятся об увеличении данных и нормализация всех спектрограмм.

 train_datagen = ImageDataGenerator (preprocessing_function = preprocess_input, 
width_shift_range = 0,2,
height_shift_range = 0,2,
shear_range = 0,2,
zoom_range = 0,1,
fill_mode = 'ближайшего') train_batches = train_datagen.flow_from_directory (DATA_PATH + поезд ', классы = BIRDS, target_size = IM_SIZE, class_mode = 'категориальный', shuffle = True , batch_size = BATCH_SIZE)

valid_datagen = ImageDataGenerator (preprocessing_function = preprocess_input)

valid_batches = valid_datagen.flow_from_directory (DATA_PATH + 'val', classes = BIRDS, target_size = IM_SIZE, class_mode = 'категориальный', shuffle = False , batch_size = BATCH_SIZE) test_datagen = ImageDataGenerator (preprocessing_puting_funct_funct_data) classes = BIRDS, target_size = IM_SIZE, class_mode ='ategorical ', shuffle = False, batch_size = BATCH_SIZE)

Окончательная модель была построена на EfficientNetB3 и 27 различных классах (виды птиц) с оптимизатором Adam, категориальной кросс-энтропией функция потерь и сбалансированные веса классов.Скорость обучения снизилась на плато.

  # Определить архитектуру CNN  net = efn.EfficientNetB3 (include_top =  False , weights = 'imagenet', input_tensor =  None , input_shape = IM_SIZE) x = net.output 
x = Flatten () (x)
x = Dropout (0,5) (x) output_layer = Dense (len (BIRDS), Activation = 'softmax', name = 'softmax') (x)
net_final = Модель (входы = net.input, output = output_layer) net_final .compile (optimizer = Adam (), loss = 'category_crossentropy', metrics = ['precision']) # Оценить веса классов для несбалансированного набора данных class_weights = class_weight.compute_class_weight ('balance', np.unique (train_batches.classes), train_batches.classes) # Определить обратные вызовы ModelCheck = ModelCheckpoint ('models / effectivenet_checkpoint.h5', monitor = 'val_loss', verbose = 0, save_best_only = True save_weights_only = True , mode = 'auto', period = 1) ReduceLR = ReduceLROnPlateau (monitor = 'val_loss', factor = 0.2, терпение = 5, min_lr = 3e-4)
Резюме решения - предварительная обработка аудиоданных и нейронная сети модель
  # Обучаем модель  net_final.fit_generator (train_batches, 
validation_data = valid_batches,
epochs = 30,
steps_per_epoch = 1596,
class_weight = class_weights, обратные вызовы [ModelCheck, ReduceLR])

Наконец, решение предсказало правильное имя птицы с точностью 87% с точностью до 87%. тестовый образец с:

  • 11 классов с показателем F1 более 90%
  • 8 классов с показателем F1 от 70% до 90%
  • 2 класса с показателем F1 от 50% до 70%
  • 6 классов с F1 -счет ниже 50%.
Отчет о классификации модели нейронной сети

Если вас интересует , который видит код в записной книжке jupyter , вы можете найти его здесь:

Авторы:

https://medium.com/@magdalenakortas

https://medium.com/@agnieszkamikolajczyk

.

Хи-ха! 17 забавных звуков животных на английском языке

Мяу! Гав! Писк!

Вы знаете, какие животные издают эти звуки?

Кошки, собаки и птицы говорят на одном языке, но слова, используемые для обозначения их звуков, различаются от языка к языку.

Некоторые звуки животных и глаголы также используются в повседневном разговоре для обозначения разных вещей. Так что, помимо изучения некоторых забавных новых слов, знание звуков животных на английском языке также покажет вам новые способы выразить себя в разговоре.


Разве животные не звучат одинаково на всех языках?

Звуки животных - это форма звукоподражаний , которые представляют собой слова, имитирующие звуки. Такие слова, как «поп», «жужжание» и «бум», являются формами звукоподражания, как и «мяу», «гав» и «мычание».

Кошки и взрывы могут звучать одинаково во всем мире, но то, как мы слышим звуки, различается в зависимости от того, откуда вы. Например, если вы говорите на языке, в котором нет буквы «l», например на японском, вы можете сказать, что курица говорит «коке», а не «кудахтанье».”

Большинство звуков животных во всем мире похожи, с некоторыми вариациями в зависимости от языка и того, как мы слышим вещи.

Если вам интересно, как животные звучат на разных языках, загляните на эту страницу. (У петуха и лягушки есть несколько интересных вариаций!)

Почему важно изучать английский язык по звукам животных

Знание звуков животных на английском языке может показаться несущественным, но эти звуки являются частью культуры. Звуки животных - одна из первых вещей, которую дети узнают, когда учатся говорить.Возможно, вам не нужно слишком часто использовать слово «мычание» в повседневном разговоре, но знание его сделает вас на шаг ближе к тому, чтобы говорить - и думать - как местные жители.

Звуки животных и звукоподражания в целом также могут помочь вам понять, как лучше произносить слова, поскольку они помогают вам по-другому слышать вещи. Чем больше вы знаете об английском языке, какой бы тривиальной (неважной) ни казалась информация, тем лучше вы в ней научитесь!

Хи-хо! 17 забавных звуков животных на английском языке

1.Кошки - мяукают

Как знает любой владелец кошек, кошки мяукают , когда им что-то нужно. Когда они довольны (счастливы), например, когда им нравится ласкать, они мурлыкают . Кошачье мурлыканье звучит как моторчик!

Несчастные кошки могут выть или громко плакать. Или они могут шипеть , что также является звуком змеи.

2. Собаки - гав

Собаки издают много шумов, в зависимости от того, что они чувствуют, и даже от того, насколько они большие.Злые собаки рычат , испуганные собаки хныкают , а некоторые собаки (и волки) воют .

Многие собаки гав или ерш , но маленькие собаки yip и yap (кто-то yappy - это тот, кто много говорит), в то время как большие собаки имеют глубокий лук yip . Все эти звуки называются лаем . Собака, которая говорит «гав», не «гавкает», она лает.

3. Лошади - ржание

Если вы когда-нибудь слышали звук лошади, то знаете, что это сложно описать.На английском языке звук записывается как ржание и называется ржание .

Слово «ржание» может быть еще одной попыткой записать звук, который издает лошадь, или может быть связано со словом «хныканье», которое является звуком жалобы (и фактически может использоваться, чтобы говорить о людях, которые жалуются много по-детски).

Лошади также издают фыркающий звук и реже используемый никер , который представляет собой низкое ржание.

4. Козы и овцы - baa

В классической детской песне упоминаются звуки коз и овец: «Baa baa паршивая овца, а у тебя есть шерсть?»

Эти сельскохозяйственные животные издают звук baa , что необычно, потому что мы обычно не видим две буквы а рядом друг с другом на английском языке.Двойные а используются, чтобы показать, что звук удлинен (удлинен). Этот крик называется блеять .

5. Свиньи - хрю

Кажется, что свиньи говорят по-разному на каждом языке, а на английском они говорят хрю . Свиньи тоже визжат , это пронзительный вой. Люди тоже визжат, обычно в знак счастья (например, «Она визжала от восторга, когда видела настоящее»).

«Визгать на кого-то» также означает сказать на них, особенно когда это касается преступления.Например, «грабителю сошло с рук деньги, но его напарник визжал в полицию».

Еще один шум свиньи - это grunt . Вы, наверное, тоже иногда крякаете, потому что это звук, который вы издаете, когда делаете что-то физически трудное. Ворчание - это также имя для рабочих и солдат самого низкого уровня. Это привело к термину «черновая работа», используемому для описания скучной работы, которую никто не хочет выполнять. Кажется, мы черпаем много вдохновения у свиней!

6. Коровы - мычание

Корова издает звук мычание .Этот звук официально называется мычание , что происходит от слова, которое означает кричать, но вы, вероятно, никогда не услышите, как это называется в реальной жизни. Сказать, что «корова мычит» - это нормально!

7. Ослы - хи-хау

У ослов двухтональный клич звучит довольно забавно. На английском языке этот звук называется braying и записывается как hee-haw .

Британская версия немного отличается от американской; он записывается как иа .Звучит знакомо? Так зовут грустного осла из рассказов о Винни-Пухе.

8. Цыплята - кудахтанье

Куры называются курицей, и они издают звук кудахтанье . Маленькие цыплята говорят cheep , а цыплят , что также является крайне неформальным и несколько оскорбительным способом обращения с женщинами.

Похоже, разные языки довольно близко сходятся во мнениях относительно этих звуков, но петухи (самцы) - другое дело!

9.Roosters - cock-a-doodle-do

Когда петух звонит утром, это называется кукарекает (похоже на птицу «ворона», но в данном случае это глагол). На английском языке звук петуха записывается как cock-a-doodle-do . Чем это отличается от звука петуха на вашем языке?

10. Птицы - щебечут

Птицы всех размеров известны своими звуками, которые обычно называют пением . Птицы щебечут , трель и трель .Они также пишут в Твиттере и в Твиттере , что вы можете узнать как название очень популярного веб-сайта социальных сетей с логотипом птицы. Теперь вы знаете почему!

11. Совы - крик

Совы могут быть птицами, но они издают разные звуки. Фактически, они известны тем, что вообще не используют слишком много звуков во время полета; они безмолвные хищники (животные, которые охотятся на других животных ради пропитания).

Звук совы называется крик . Совы и другие хищные птицы, такие как орлы и ястребы, могут также визжать - громкий пронзительный крик.

12. Утки и гуси - кряканье и гудок

Как вы думаете, утки и гуси звучат одинаково? В английском они издают два совершенно разных звука. Утки , шарлатаны и гуси гудки . Оба слова также используются в обычном английском языке: легковые и грузовые автомобили также гудят, когда звучат рожками, а шарлатан - это фальшивый доктор.

13. Индюки - сожрать

Звук, издаваемый индейкой, называется глотком . Это слово также означает быстро поесть. Итак, каждый День Благодарения - американский праздник, когда люди традиционно едят индеек, - мы их поедаем.

14. Комары - жужжание

Сколько раз вы просыпались среди ночи, когда москит пролетал мимо вашего уха? Многие насекомые, такие как комары, мухи и пчелы, издают жужжащий звук .

Среди ночи звук больше похож на нытье , который вы уже читали, означает пожаловаться. Мы должны жаловаться!

15. Сверчки - щебечут

Сверчки, как птицы, говорят щебечут . Многие сверчки, щебечущие вместе, составляют прекрасную симфонию.Чириканье сверчка в помещении может свести с ума.

16. Лягушки - ribbit

По-английски лягушки квакают или, скажем, ribbit , и вы можете поблагодарить Голливуд за это! Ribbit - общепринятый звук лягушки на английском языке, но только один вид лягушек на самом деле говорит ribbit, и это было введено в наш язык Голливудом, когда звуки пришли в кино.

17. Львы - рев

Если вы находитесь в африканской пустыне и слышите низкое рычание или громкое рычание , быстро убирайтесь оттуда! Это звук льва, «короля джунглей».”

Теперь вы всегда будете знать, какой глагол или звук использовать, когда говорите о животных. Возможно, вы выучили несколько полезных слов для повседневного разговора. Вы на шаг ближе к тому, чтобы говорить как носитель языка!


И еще кое-что…

Если вам нравится изучать настоящие уроки английского языка, подобные этому, то вам понравится FluentU. Чтобы научить вас английскому языку, FluentU использует популярные ток-шоу, запоминающиеся музыкальные видеоклипы и забавные рекламные ролики:

. Если вы хотите его посмотреть, возможно, он у FluentU.

С FluentU смотреть видео на английском очень просто. Как? Есть интерактивные подписи. Другими словами, вы можете нажать на любое слово, чтобы увидеть изображение, определение и полезные примеры.

FluentU позволяет изучать увлекательный контент со всемирно известными знаменитостями.

Например, если вы нажмете на слово «принес», вы увидите следующее:

FluentU позволяет вам нажать, чтобы найти любое слово.

С FluentU вы можете выучить словарь любого видео. Проведите пальцем влево или вправо, чтобы просмотреть другие примеры слова, которое вы изучаете.

FluentU поможет вам быстро учиться с помощью полезных вопросов и множества примеров. Выучить больше.

Самая крутая часть? FluentU знает словарный запас, который вы изучаете. Он использует ваш словарный запас, чтобы порекомендовать вам примеры и видео. У вас действительно индивидуальный опыт.

Начните использовать FluentU на веб-сайте со своего компьютера или планшета или, что еще лучше, загрузите приложение FluentU из магазина iTunes или магазина Google Play.

Если вам понравился этот пост, что-то мне подсказывает, что вы полюбите FluentU, лучший способ выучить английский с помощью реальных видео.

Испытайте погружение в английский онлайн!

.

Смотрите также