输入一段英文和需要提取的单词长度，输出这段英文中对应单词。

我可以为您提供这个问题的答案。您可以使用Python进行编程，使用split()方法将英文字符串拆分成单词列表，然后使用for循环遍历单词列表并将符合要求的单词打印出来。以下是示例代码：
english_sentence = input("请输入一段英文: ")
word_length = int(input("请输入需要提取的单词长度: "))

word_list = english_sentence.split()
for word in word_list:
if len(word) == word_length:
print(word)
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您可以将上述代码复制到Python编辑器中，并且在控制台中输入一段英文和需要提取的单词长度来测试代码的功能。希望对您有帮助！

相关问题

你可能见过下⾯这⼀句英⽂： “The quick brown fox jumps over the lazy dog.” 短短的⼀句话就包含了所有 26 个英⽂字母！因此这句话⼴泛地⽤于字体效果的展⽰。更短的还有： “The five boxing wizards jump quickly.” 所以你很好奇：还有没有更多这样包含所有 26 个英⽂字母的句⼦？于是你⽤爬⾍在互联⽹上爬取了许多英⽂⽂本，并且提取出了其中的单词。你现在希望从⼀个很长的单词序列中找出⼀段连续出现的单词，它满⾜： 所有 26 个英⽂字母都⾄少出现⼀次； 长度尽可能短，即包含的字母总数尽可能少。用c++尺取法做。

好的，这是一个经典的字符串问题，可以使用双指针尺取法来解决。具体的实现过程如下：

首先定义一个哈希表 charSet，用来记录当前子串中出现的所有字符。

定义两个指针 left 和 right，初始时都指向序列的第一个位置。

定义一个变量 minLen，用来记录满足条件的最短子串的长度。初始值可以设置为整个序列的长度。

不断移动右指针 right，将对应的字符添加到 charSet 中，直到出现了所有的 26 个英文字母。

移动左指针 left，将对应的字符从 charSet 中删除，直到出现了某个字符删除后 charSet 中不再包含所有的 26 个英文字母。

计算当前子串的长度，如果比 minLen 更短，则更新 minLen 的值。

重复步骤 4 到 6，直到右指针到达序列的末尾。

返回 minLen 的值，即为满足条件的最短子串的长度。

以下是示例代码实现：
#include <iostream>
#include <unordered_set>
#include <string>
using namespace std;

int findShortestSubstring(string s) {
int n = s.size();
unordered_set<char> charSet;
int left = 0, right = 0;
int minLen = n;
while (right < n) {
charSet.insert(s[right]);
while (charSet.size() == 26) {
minLen = min(minLen, right - left + 1);
charSet.erase(s[left]);
left++;
}
right++;
}
return minLen;
}

int main() {
string s = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz";
int len = findShortestSubstring(s);
cout << len << endl; // 输出 26
return 0;
}
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注意，由于这个问题中只包含小写字母，所以哈希表可以用 unordered_set<char> 来实现。如果有其他字符的情况，可以考虑使用哈希表来记录每个字符出现的次数。

matlab判别英语单词朗读准确性

使用Matlab实现英语单词发音准确性检测
对于希望利用Matlab进行英语单词发音准确性检测的任务而言，可以采用基于音频处理和机器学习相结合的方式。具体来说，通过收集标准发音样本以及待测发音样本，借助Mel频率倒谱系数(MFCCs)[^4]提取特征向量，并运用支持向量机(SVM)或其他分类算法构建识别模型。
特征提取：MFCC计算
为了有效捕捉语音信号中的重要信息，在此推荐使用MFCC作为主要特征参数之一。以下是简化版的MATLAB代码片段用于展示如何获取一段音频文件对应的MFCC序列：
% 加载.wav格式的目标声音数据
[audioData, fs] = audioread('target_word_pronunciation.wav');

% 设置预加重滤波器系数
preEmphasisCoeff = 0.97;
audioPreemphasized = filter([1 -preEmphasisCoeff], 1, audioData);

% 分帧加窗操作
frameSize = round(0.025 * fs); % 帧长设为25ms
hopLength = round(0.01 * fs); % 步进长度设为10ms
frames = buffer(audioPreemphasized', frameSize, hopLength, 'nodelay').';

% 应用汉宁窗口函数减少频域泄漏现象
windowFunc = hann(frameSize);
framesWindowed = frames .* repmat(windowFunc.', size(frames, 1), 1);

% 执行离散傅里叶变换(DFT)，并保留一半正频率部分
fftResult = fft(framesWindowed.');
halfFFT = abs(fftResult(:, 1:frameSize / 2));

% 计算功率谱密度PSD
psdEstimate = (abs(halfFFT).^2 ./ sum(windowFunc.^2)) * ((fs/frameSize)/length(hopLength));

% 定义梅尔尺度下的三角形滤波器组边界位置
melLowFreqEdgeHz = 0;
melHighFreqEdgeHz = fs/2;

numFilters = 26; % 滤波器数量可根据需求调整
[freqPoints, melFilterBank] = mfccCreateMelFilterbank(melLowFreqEdgeHz,...
melHighFreqEdgeHz,numFilters,fs,halfFFT);

% 对数压缩后的能量分布情况
logEnergyDistribution = log(sum(psdEstimate' .* melFilterBank'));

% DCT转换得到最终的MFCC系数组成矩阵形式返回给调用者
mfccFeatures = dct(logEnergyDistribution');
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上述过程实现了从原始音频到可用于后续分析的标准MFCC表示法之间的转变。值得注意的是，实际应用中还需要考虑更多细节优化，比如更精确的时间轴划分策略、不同说话人间差异补偿机制等。
构建评估体系：SVM训练与预测
一旦获得了足够的高质量MFCC特征集之后，则可着手准备建立评价系统的核心——即能够区分正确与否发音模式的支持向量机（Support Vector Machine）。下面给出了一段简单的示例程序说明怎样完成这一目标：
load train_data.mat % 假定已经准备好一组标注过的训练样本{X_train,Y_train}
% X_train代表由多个词语构成的大规模MFCC集合；Y_train指示相应标签（如‘correct’/'incorrect')

model = fitcsvm(X_train, Y_train,'KernelFunction','linear',...
'BoxConstraint',Inf,'Standardize',true);

save svm_model model % 将训练完毕后的模型保存下来以便日后重复加载使用

% 测试阶段
load test_data.mat % 类似于train_data.mat结构但仅含未见过的新实例{x_test,y_true}

predictedLabels = predict(model,x_test);

accuracyRate = mean(predictedLabels==y_true)*100;
disp(['Accuracy rate on testing set is ', num2str(accuracyRate),'%.']);
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这段脚本展示了基本的工作流，包括但不限于导入预先整理好的训练资料、初始化线性核SVM对象、执行拟合运算直至最后输出性能指标等内容。当然，针对特定应用场景还可以进一步探索其他类型的监督式学习框架或集成方法来提升整体表现效果。