016 - Past, Present & Future Continuous - Beginning English Lesson - Basic English Grammar

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016 - Past, Present & Future Continuous - Beginning English Lesson - Basic English Grammar

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3770
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english anyone less than 16
1
6760
400
inglêsqualquer pessoa com menos de 16 anos
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english anyone less than 16 past present and future
2
7160
1950
inglês qualquer pessoa com menos de 16 passado presente e futuro
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past present and future
3
9110
90
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past present and future continuous
4
9200
2660
passado presenteefuturo
passado presenteefuturo contínuo contínuo contínuo ei aí eu
00:11
continuous
5
11860
400
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continuous hey there i'm drew what's your
6
12260
4970
desenhei qual é o seu
00:17
hey there i'm drew what's your
7
17230
400
00:17
hey there i'm drew what's your name
8
17630
350
00:17
name
9
17980
400
ei aíeudesenheiqual é oseu
ei aíeudesenheiqual é oseu nome nome nome
00:18
name today I'm happy yesterday i was
10
18380
5630
hoje estou feliz ontem estive hoje
00:24
today I'm happy yesterday i was
11
24010
400
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today I'm happy yesterday i was tired
12
24410
2360
estoufeliz ontem estive
hojeestou feliz ontemestava cansado cansado
00:26
tired
13
26770
400
00:27
tired how are you today I speak
14
27170
4370
cansado como estás hoje falo
00:31
how are you today I speak
15
31540
400
00:31
how are you today I speak English
16
31940
2180
como estáshojefalo
comoestás hojefalo inglês inglês
00:34
English
17
34120
400
00:34
English I have a gray sweatshirt
18
34520
3920
inglês Eu tenho um moletom cinza
00:38
I have a gray sweatshirt
19
38440
400
00:38
I have a gray sweatshirt listen and watch climb
20
38840
6490
Eu tenho um moletomcinza Eu tenho
um moletom cinza ouça e assista subir
00:45
listen and watch climb
21
45330
400
00:45
listen and watch climb climbing
22
45730
5040
ouça e assistasubir
ouça e assistasubir subindo escalando
00:50
climbing
23
50770
400
00:51
climbing pop up being
24
51170
5820
escalando pop up sendo
00:56
pop up being
25
56990
400
pop up sendo
00:57
pop up being past continuous I was not a verb
26
57390
4760
pop up sendo passado contínuo eu não era um verbo
01:02
past continuous I was not a verb
27
62150
400
01:02
past continuous I was not a verb inc
28
62550
890
passado contínuoeuera não um verbo
passado contínuoeunão era um verbo inc
01:03
inc
29
63440
400
01:03
inc you were not a verb king he she
30
63840
4290
inc
inc você não era um verbo rei ele ela
01:08
you were not a verb king he she
31
68130
360
01:08
you were not a verb king he she it was not a verb being we they
32
68490
4440
você não eraumverborei ele
ela você não era um verbo rei ele ela não era um verbo sendo nós eles
01:12
it was not a verb being we they
33
72930
330
não era um ve rb sendonós eles
01:13
it was not a verb being we they were not a verb
34
73260
4660
não era um verbo sendo nós eles não eram um verbo
01:17
were not a verb
35
77920
400
não eramumverbo
01:18
were not a verb what was he doing yesterday was
36
78320
4970
não eram um verbo o que ele estava fazendo ontem era o que ele estava fazendo
01:23
what was he doing yesterday was
37
83290
400
01:23
what was he doing yesterday was he shaving
38
83690
1639
ontem era o que ele estava fazendo ontem ele estava se barbeando ele se barbeando
01:25
he shaving
39
85329
400
01:25
he shaving no he wasn't was he feeding
40
85729
4850
ele se barbeando não ele ele não estava alimentando
01:30
no he wasn't was he feeding
41
90579
400
01:30
no he wasn't was he feeding monkeys
42
90979
1131
nãoele não estava alimentando
não elenão estava alimentando macacos macacos
01:32
monkeys
43
92110
400
01:32
monkeys yes he was what was he throw
44
92510
4859
macacos sim ele era o que ele jogava
01:37
yes he was what was he throw
45
97369
390
01:37
yes he was what was he throw away
46
97759
2181
sim ele era o que ele jogava
sim ele era o que ele jogava
01:39
away
47
99940
400
01:40
away was he throwing spoons
48
100340
3530
fora era ele jogando colheres
01:43
was he throwing spoons
49
103870
400
ele jogando colheres ele
01:44
was he throwing spoons no he wasn't
50
104270
3280
jogando colheres não ele não estava não ele não
01:47
no he wasn't
51
107550
400
01:47
no he wasn't she was throwing food
52
107950
3410
estava não ele
não estava ela estava jogando comida ela estava
01:51
she was throwing food
53
111360
400
01:51
she was throwing food were the monkeys eating the food
54
111760
4660
jogando comida
ela estava jogando comida eram os macacos comendo a comida
01:56
were the monkeys eating the food
55
116420
400
01:56
were the monkeys eating the food yes they were
56
116820
2930
eram osmacacoscomendoa comida
os macacos estavam comendo a comida sim eles estavam sim eles estavam
01:59
yes they were
57
119750
400
02:00
yes they were was he picking up the monkeys
58
120150
3109
sim eles estavam ele pegando os macacos ele
02:03
was he picking up the monkeys
59
123259
400
02:03
was he picking up the monkeys no he wasn't he wasn't picking
60
123659
3950
pegando osmacacos ele
pegando os macacos não ele não estava ele não estava pegando
02:07
no he wasn't he wasn't picking
61
127609
400
não ele não estava ele estava 'nãopegando
02:08
no he wasn't he wasn't picking the monkeys up
62
128009
1971
não ele não estava ele não estava pegando os macacos os
02:09
the monkeys up
63
129980
400
macacos
02:10
the monkeys up what was this man doing
64
130380
3660
os macacos o quê este homem estava fazendo o que
02:14
what was this man doing
65
134040
400
02:14
what was this man doing he was sweeping was he running
66
134440
6110
este homem estava fazendo o que este
homem estava fazendo ele estava varrendo ele estava correndo ele estava
02:20
he was sweeping was he running
67
140550
400
02:20
he was sweeping was he running no he wasn't
68
140950
3260
varrendo ele estava correndo ele estava varrendo ele estava correndo
não ele não estava não ele não estava
02:24
no he wasn't
69
144210
400
02:24
no he wasn't we're the monkees eating
70
144610
3510
não ele não estava nós' são os macacos comendo
02:28
we're the monkees eating
71
148120
400
02:28
we're the monkees eating yes they were
72
148520
3320
nós somos osmacacos comendo
nós somos os macacos comendo sim eles eram sim eles
02:31
yes they were
73
151840
400
eram sim eles eram nós os
02:32
yes they were we're the monkees watching TV no
74
152240
3710
macacos assistindo TV não nós somos os
02:35
we're the monkees watching TV no
75
155950
400
macacosassistindoTV não
02:36
we're the monkees watching TV no they weren't
76
156350
3250
nós somos os macacos assistindo TV não eles eles não estavam eles
02:39
they weren't
77
159600
400
02:40
they weren't present continuous
78
160000
2630
não estavam presente contínuo
02:42
present continuous
79
162630
400
presentecontínuo presente
02:43
present continuous I am NOT verb in you are not a
80
163030
5090
contínuo NÃO sou verbo em você não é um
02:48
I am NOT verb in you are not a
81
168120
400
02:48
I am NOT verb in you are not a verb in he she it is not a verb
82
168520
4850
verbo NÃO sou em você não é
verbo NÃO sou em você não é um verbo em ele ela é não é um verbo
02:53
verb in he she it is not a verb
83
173370
400
02:53
verb in he she it is not a verb in we they are not a verb
84
173770
7330
verbo emeleela não éumverbo
verbo em ele ela não é um verbo em nós eles não são um verbo em
03:01
in we they are not a verb
85
181100
400
03:01
in we they are not a verb what is she doing today
86
181500
4100
nóselesnão sãoumverbo em
nós eles não são um verbo o que ela está fazendo hoje o
03:05
what is she doing today
87
185600
400
que ela está fazendo fazendo hoje o
03:06
what is she doing today today she is cleaning is she
88
186000
4320
que ela está fazendo hoje hoje ela está limpando ela
03:10
today she is cleaning is she
89
190320
270
03:10
today she is cleaning is she rolling the carpet
90
190590
2900
hojeelaestálimpandoela
hoje ela está limpando ela está rolando o tapete
03:13
rolling the carpet
91
193490
400
03:13
rolling the carpet yes she is is she watering a
92
193890
3960
rolando gotapete
rolando o tapete sim ela está ela está regando a
03:17
yes she is is she watering a
93
197850
330
sim ela está ela estáregando a
03:18
yes she is is she watering a plant
94
198180
1310
sim ela está ela estáregando uma planta planta planta
03:19
plant
95
199490
400
03:19
plant no she isn't
96
199890
2450
não ela não ela não ela não ela não ela
03:22
no she isn't
97
202340
400
03:22
no she isn't what is she doing now
98
202740
2930
não o que ela está fazendo agora
03:25
what is she doing now
99
205670
400
o que ela está fazendo agora o que
03:26
what is she doing now she is wiping the floor is she
100
206070
5610
ela está fazendo agora ela está limpando o chão ela ela
03:31
she is wiping the floor is she
101
211680
240
03:31
she is wiping the floor is she riding a bike
102
211920
1640
está limpando o chão ela ela
está limpando o chão ela está andando de bicicleta
03:33
riding a bike
103
213560
400
03:33
riding a bike no she isn't what she doing now
104
213960
6500
andando de bicicleta
andando de bicicleta não ela não é o que ela está fazendo agora
03:40
no she isn't what she doing now
105
220460
400
03:40
no she isn't what she doing now is she washing her hands
106
220860
5210
não ela não é o que ela está fazendo agora
não ela não é o que ela está fazendo agora ela está lavando as mãos ela está
03:46
is she washing her hands
107
226070
400
03:46
is she washing her hands nope she's wiping the window
108
226470
5240
lavando as mãos ela está
lavando as mãos não ela está limpando a janela não ela está
03:51
nope she's wiping the window
109
231710
400
limpando a janela
03:52
nope she's wiping the window she's cleaning the window
110
232110
3620
não ela está limpando a janela ela está limpando o janela
03:55
she's cleaning the window
111
235730
400
ela está limpando a janela
03:56
she's cleaning the window what's she doing now she's
112
236130
4280
ela está limpando a janela o que ela está fazendo agora ela o
04:00
what's she doing now she's
113
240410
400
04:00
what's she doing now she's sitting
114
240810
260
que ela está fazendo agora ela o que ela está
fazendo agoraela está sentada sentada
04:01
sitting
115
241070
400
04:01
sitting isn't she no she isn't it
116
241470
5520
sentada não é ela não ela não é ela não é ela não
04:06
isn't she no she isn't it
117
246990
400
ela não é não é
04:07
isn't she no she isn't it she's dusting the windowsill
118
247390
8270
ela não ela não é ela está tirando o pó do peitoril da janela
04:15
she's dusting the windowsill
119
255660
400
ela está tirando o pódopeitoril da janela
04:16
she's dusting the windowsill future continuous I you he she
120
256060
4670
ela está tirando o pó do w indowsill futuro contínuo eu você ele ela
04:20
future continuous I you he she
121
260730
400
futuro contínuo eu você ele ela
04:21
future continuous I you he she it we they will not be for you
122
261130
7050
futuro contínuo eu você ele ela isso nós eles não serão para você nós eles não serão para você
04:28
it we they will not be for you
123
268180
400
04:28
it we they will not be for you I am NOT going to be verb in you
124
268580
4760
nós eles não serão para você eu NÃO vou ser verbo em ti
04:33
I am NOT going to be verb in you
125
273340
400
04:33
I am NOT going to be verb in you are not going to be verb in he
126
273740
4369
NÃOvouser verboem ti NÃO vou
ser verbo em tu não vais ser verbo em ele
04:38
are not going to be verb in he
127
278109
400
04:38
are not going to be verb in he she it is not going to be verb
128
278509
5361
não vai ser verbo em ele
não vai ser verbo em ele ela não vai ser verbo
04:43
she it is not going to be verb
129
283870
400
elanãovai serverbo
04:44
she it is not going to be verb ain't we they are not going to
130
284270
4470
ela não vai ser verbo nós não vão eles não vão nós eles não vão
04:48
ain't we they are not going to
131
288740
269
04:49
ain't we they are not going to be verb
132
289009
1250
nós eles não vão ser verbo
04:50
be verb
133
290259
400
04:50
be verb e
134
290659
1691
serverbo ser
verbo e e e
04:52
e
135
292350
400
04:52
e tomorrow I'm going to be yawning
136
292750
3620
amanhã vou bocejar
04:56
tomorrow I'm going to be yawning
137
296370
400
04:56
tomorrow I'm going to be yawning will I be going to bed
138
296770
3230
amanhã voubocejar
amanhã vou bocejar vou para a cama vou para a cama
05:00
will I be going to bed
139
300000
400
05:00
will I be going to bed yes I will am I going to be
140
300400
3690
vou para a cama sim vou vou ser
05:04
yes I will am I going to be
141
304090
240
05:04
yes I will am I going to be fluffing my pillow
142
304330
1610
simeu vouser
sim eu vou vou afofar meu travesseiro
05:05
fluffing my pillow
143
305940
400
afofarmeutravesseiro
05:06
fluffing my pillow yes I will will I be getting
144
306340
3890
afofar meu travesseiro sim vou vou vou ficar
05:10
yes I will will I be getting
145
310230
400
05:10
yes I will will I be getting under my blanket
146
310630
1610
simeueu vou ficar
sim eu vou eu vou ficar debaixo do meu cobertor
05:12
under my blanket
147
312240
400
05:12
under my blanket yes I will
148
312640
2930
debaixo do meu cobertor
debaixo do meu cobertor sim eu vou
05:15
yes I will
149
315570
400
05:15
yes I will will I be reading no I won't be
150
315970
4850
sim eu vou sim eu vou eu
05:20
will I be reading no I won't be
151
320820
400
estarei lendo não eu não estarei eu estarei lendonãoeunãoestarei
05:21
will I be reading no I won't be reading i'll be going to sleep
152
321220
6170
vou ler não não vou ler vou dormir a
05:27
reading i'll be going to sleep
153
327390
400
05:27
reading i'll be going to sleep continuous tense verb rules
154
327790
3240
ler voudormir a ler vou
dormir regras do verbo no tempo contínuo regras do
05:31
continuous tense verb rules
155
331030
400
05:31
continuous tense verb rules one verb + 18 talk talking
156
331430
6350
verbo no tempo contínuo
regras do verbo no tempo contínuo um verbo + 18 falar falar falar
05:37
one verb + 18 talk talking
157
337780
400
umverbo+18 falar falar falar
05:38
one verb + 18 talk talking silent last letter E Plus being
158
338180
3350
um verbo + 18 falar falar mudo última letra E mais ser
05:41
silent last letter E Plus being
159
341530
400
05:41
silent last letter E Plus being have having three voiced last
160
341930
5959
mudo última letraE mais ser
mudo última letra E mais ter três vozes última ter
05:47
have having three voiced last
161
347889
400
trêsvozesúltima
05:48
have having three voiced last letter E Plus being be being for
162
348289
5661
ter três vozes última letra E mais sendo ser para a
05:53
letter E Plus being be being for
163
353950
400
letraE mais sendo ser para a
05:54
letter E Plus being be being for verb ending in IE + y die dying
164
354350
5960
letra E mais sendo ser para verbo terminando em IE + y die morrendo
06:00
verb ending in IE + y die dying
165
360310
400
06:00
verb ending in IE + y die dying five one syllable words short
166
360710
3980
verboterminando emIE + ymorrendo
verbo terminando em IE + y morrendo cinco palavras de uma sílaba curtas
06:04
five one syllable words short
167
364690
400
cinco de umasílaba palavras curtas
06:05
five one syllable words short vowel plus consonant plus double
168
365090
2269
cinco palavras de uma sílaba curtas vogal t mais consoante mais
06:07
vowel plus consonant plus double
169
367359
400
06:07
vowel plus consonant plus double consonant plus inc
170
367759
1991
vogal dupla mais consoante mais vogal dupla mais consoante mais consoante dupla mais consoante
inc mais consoante inc
06:09
consonant plus inc
171
369750
400
06:10
consonant plus inc drop dropping not w4x wax waxing
172
370150
8690
mais inc gota caindo não w4x encerando gota caindo
06:18
drop dropping not w4x wax waxing
173
378840
400
06:19
drop dropping not w4x wax waxing six for multiple syllable verbs
174
379240
2899
não w4x encerando gota caindo não w4x encerando seis para verbos silábicos múltiplos
06:22
six for multiple syllable verbs
175
382139
400
06:22
six for multiple syllable verbs with the final syllable stressed
176
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seis paraverbos de sílabas múltiplas
seis para verbos de sílabas múltiplas com a sílaba final tônica
06:24
with the final syllable stressed
177
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400
06:24
with the final syllable stressed short vowel plus consonant plus
178
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com a sílaba final tônica com
a sílaba final tônica vogal curta mais consoante mais vogal
06:27
short vowel plus consonant plus
179
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400
06:27
short vowel plus consonant plus double consonant plus in begin
180
387819
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curta mais consoante mais vogal
curta mais consoante mais consoante dupla mais consoante inicial dupla
06:30
double consonant plus in begin
181
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mais consoante duplainicial
06:31
double consonant plus in begin beginning
182
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mais eminício início início início
06:33
beginning
183
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400
06:33
beginning 74 multiple syllable verbs with
184
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74 verbos de múltiplas sílabas com
06:36
74 multiple syllable verbs with
185
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74 verbos demúltiplas sílabascom
06:37
74 multiple syllable verbs with the final syllable not stressed
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74 verbos de múltiplas sílabas com a sílaba final não tônica a sílaba
06:40
the final syllable not stressed
187
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400
06:40
the final syllable not stressed short vowel plus consonant plus
188
400710
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finalnãotônica
a sílaba final não tônica vogal curta mais consoante mais vogal curta mais consoante mais vogal
06:42
short vowel plus consonant plus
189
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400
06:43
short vowel plus consonant plus inning
190
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06:43
inning
191
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400
curtamaisconsoantemais entrada
inning inning ouvir
06:44
inning listen listening
192
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ouvir ouvir ouvir ouvir ouvir e
06:47
listen listening
193
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400
06:48
listen listening listen and watch tomorrow I'll
194
408310
6320
assistir amanhã
06:54
listen and watch tomorrow I'll
195
414630
400
ouvirei e assistireiamanhã
06:55
listen and watch tomorrow I'll be going to need Joe castle
196
415030
2570
ouvirei e assistirei amanhã vou precisar do Joe Castle vou
06:57
be going to need Joe castle
197
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precisar doJoeCastle
06:58
be going to need Joe castle i'm going to be taking the
198
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vou precisar do Joe Castle estou vou pegar o vou pegar o vou
07:01
i'm going to be taking the
199
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400
07:01
i'm going to be taking the elevator
200
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pegaro elevador elevador
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elevator
201
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400
07:04
elevator it's going to be cold and windy
202
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elevador vai fazer frio e ventar vai
07:12
it's going to be cold and windy
203
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400
07:12
it's going to be cold and windy people will be wearing coats
204
432750
3080
fazer frio e ventar vai
fazer frio e ventar pessoas vão usar casacos
07:15
people will be wearing coats
205
435830
400
as pessoas vão usar casacos as
07:16
people will be wearing coats nijo castle has moats bridges
206
436230
5420
pessoas vão usar casacos o castelo nijo tem fossos pontes o castelo
07:21
nijo castle has moats bridges
207
441650
400
nijotem pontes com fossos o castelo nijo
07:22
nijo castle has moats bridges and beautiful gardens
208
442050
4140
tem fossos pontes e lindos jardins
07:26
and beautiful gardens
209
446190
400
07:26
and beautiful gardens the scenery will be breathtaking
210
446590
6230
e lindos jardins
e lindos jardins o cenário será de tirar o fôlego o cenário será de tirar o
07:32
the scenery will be breathtaking
211
452820
400
fôlego
07:33
the scenery will be breathtaking the leaves will be changing
212
453220
5100
o cenário será de tirar o fôlego o as folhas vão mudar
07:38
the leaves will be changing
213
458320
150
07:38
the leaves will be changing colors
214
458470
1880
as folhas vão mudar as
folhas vão mudar cores cores cores
07:40
colors
215
460350
400
07:40
colors a waterwheel will be spinning
216
460750
9000
uma roda d'água vai girar
07:49
a waterwheel will be spinning
217
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400
umaroda d'água vaigirar
07:50
a waterwheel will be spinning and in a tranquil pond
218
470150
3290
uma roda d'água w estarei girando e em um lago tranquilo
07:53
and in a tranquil pond
219
473440
400
07:53
and in a tranquil pond I will be seen a beautiful
220
473840
2090
e em um lago tranquilo
e em um lago tranquilo serei visto lindo serei visto
07:55
I will be seen a beautiful
221
475930
400
lindo serei
07:56
I will be seen a beautiful waterfall
222
476330
6920
vistoumalinda cachoeira cachoeira
08:03
waterfall
223
483250
400
08:03
waterfall ducks will be floating on the
224
483650
2390
cachoeira patos estarão flutuando nos
08:06
ducks will be floating on the
225
486040
400
08:06
ducks will be floating on the water and fish will be swimming
226
486440
3900
patosestarão flutuando os
patos vão flutuar na água e os peixes vão nadar na
08:10
water and fish will be swimming
227
490340
240
08:10
water and fish will be swimming in it
228
490580
2570
água e os
peixes vão nadar na água e os peixes vão nadar nela nela nela as
08:13
in it
229
493150
400
08:13
in it people are going to be taking
230
493550
3950
pessoas vão tirar as pessoas vão
08:17
people are going to be taking
231
497500
400
08:17
people are going to be taking pictures
232
497900
860
tirar as
pessoas vão tirar fotos
08:18
pictures
233
498760
400
fotos fotos verei
08:19
pictures I'll see ornate carvings a boy
234
499160
8039
esculturas ornamentadas um menino verei
08:27
I'll see ornate carvings a boy
235
507199
361
08:27
I'll see ornate carvings a boy will be pushing his stroller
236
507560
6519
esculturas ornamentadasummenino verei esculturas
ornamentadas um menino estará empurrando seu carrinho estará
08:34
will be pushing his stroller
237
514079
400
08:34
will be pushing his stroller people are going to be buying
238
514479
1881
empurrando seucarrinho
estará empurrando seu carrinho as pessoas vão comprar as
08:36
people are going to be buying
239
516360
400
08:36
people are going to be buying gifts
240
516760
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pessoas vão para comprar
pessoas vão comprar presentes presentes presentes
08:43
gifts
241
523410
400
08:43
gifts yeah
242
523810
1290
sim
08:45
yeah
243
525100
400
08:45
yeah yeah
244
525500
1350
sim
sim sim sim sim sim as
08:46
yeah
245
526850
400
08:47
yeah are people going to be taking
246
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pessoas vão tirar as pessoas vão tirar as
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are people going to be taking
247
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08:49
are people going to be taking pictures
248
529560
1910
pessoas vão tirar fotos fotos
08:51
pictures
249
531470
400
08:51
pictures yes they will am I going to be
250
531870
5340
fotos sim elas vão eu vou ser
08:57
yes they will am I going to be
251
537210
210
08:57
yes they will am I going to be seeing monkeys
252
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sim eles vão eu vouser
sim eles vão eu vou ver macacos
08:59
seeing monkeys
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vermacacos
09:00
seeing monkeys no I'm going to be seeing fish
254
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ver macacos não vou ver peixes não vou
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no I'm going to be seeing fish
255
545160
400
09:05
no I'm going to be seeing fish yesterday I went to nijo castle
256
545560
5830
ver peixes
não vou ver peixes ontem eu fui ao castelo nijo
09:11
yesterday I went to nijo castle
257
551390
400
09:11
yesterday I went to nijo castle I was taking the elevator
258
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ontem eu fui aocastelo nijo
ontem eu fui ao castelo nijo eu estava pegando o elevador
09:21
259
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3259
09:25
it was cold and windy
260
565179
400
09:25
it was cold and windy people were wearing coats nijo
261
565579
6321
estava frio e ventando
estava frio e ventando pessoas estavam vestindo casacos pessoas nijo
09:31
people were wearing coats nijo
262
571900
400
estavam vestindo casacos
09:32
people were wearing coats nijo castle has moats bridges and
263
572300
3439
pessoas nijo estavam vestindo casacos castelo nijo tem fossos pontes e
09:35
castle has moats bridges and
264
575739
400
castelotem fossos pontese
09:36
castle has moats bridges and beautiful gardens the scenery
265
576139
4850
castelo tem fossos pontes e belos jardins a paisagem belos jardins a paisagem belos
09:40
beautiful gardens the scenery
266
580989
400
09:41
beautiful gardens the scenery was breathtaking
267
581389
4361
jardins a paisagem era de tirar o fôlego era de tirar o
09:45
was breathtaking
268
585750
400
fôlego sim sim sim sim sim sim
09:46
was breathtaking yeah
269
586150
1700
09:47
yeah
270
587850
400
09:48
yeah yeah
271
588250
1220
09:49
yeah
272
589470
400
09:49
yeah the leaves are changing colors
273
589870
6160
as folhas estão mudando de cor as
09:56
the leaves are changing colors
274
596030
400
09:56
the leaves are changing colors a waterwheel was spinny
275
596430
3870
folhasestãomudando decor
as folhas estão mudando de cor uma roda d'água estava girando
10:00
a waterwheel was spinny
276
600300
400
10:00
a waterwheel was spinny yeah
277
600700
2860
uma roda d'água estava girando
uma roda d'água estava girando sim sim
10:03
yeah
278
603560
400
10:03
yeah and in a tranquil pond I saw a
279
603960
3020
sim e em um lago tranquilo eu vi um
10:06
and in a tranquil pond I saw a
280
606980
400
e em um lago tranquiloeuvi um
10:07
and in a tranquil pond I saw a beautiful waterfall
281
607380
5300
e em um lago tranquilo eu vi uma linda cachoeira
10:12
beautiful waterfall
282
612680
400
linda cachoeira
10:13
beautiful waterfall ducks were floating on the water
283
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2090
linda cachoeira patos flutuando na água
10:15
ducks were floating on the water
284
615170
400
10:15
ducks were floating on the water and fish were swimming in it
285
615570
6609
patosflutuando na água
patos flutuando na água e peixes nadando nela e
10:22
and fish were swimming in it
286
622179
400
10:22
and fish were swimming in it people were taking pictures i
287
622579
7640
peixesnadando nela
e peixes nadando nela pessoas estavam tirando fotos as
10:30
people were taking pictures i
288
630219
400
10:30
people were taking pictures i saw intricate carvings a boy was
289
630619
5961
pessoas estavam tirando fotos as
pessoas estavam tirando fotos eu vi entalhes intrincados um menino foi
10:36
saw intricate carvings a boy was
290
636580
400
10:36
saw intricate carvings a boy was pushing his stroller people were
291
636980
6509
visto entalhesintrincados ummenino foi
visto entalhes intrincados um menino empurrando seu carrinho pessoas
10:43
pushing his stroller people were
292
643489
330
10:43
pushing his stroller people were buying gifts
293
643819
5041
empurrando seu carrinhopessoas
empurrando seu carrinho pessoas comprando presentes
10:48
buying gifts
294
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400
comprando presentes
10:49
buying gifts yeah
295
649260
6429
comprando presentes sim sim sim
10:55
yeah
296
655689
400
10:56
yeah where people taking pictures
297
656089
2951
onde pessoas tirando fotos onde
10:59
where people taking pictures
298
659040
400
10:59
where people taking pictures yeah
299
659440
2160
pessoastirando fotos
ondepessoastirando fotos sim sim sim sim eles
11:01
yeah
300
661600
400
11:02
yeah yes they were
301
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estavam sim eles
11:04
yes they were
302
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400
estavam sim eles
11:05
yes they were was I taking a ropeway no i
303
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4250
estavam eu estava pegando um teleférico não eu
11:09
was I taking a ropeway no i
304
669440
400
11:09
was I taking a ropeway no i wasn't i was taking an elevator
305
669840
4790
estava eupegando umtelefériconão eu
estava eu ​​pegando um teleférico não eu eu não estava pegando um elevador
11:14
wasn't i was taking an elevator
306
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400
eu nãoestava pegando um elevador
11:15
wasn't i was taking an elevator goodbye
307
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4800
eu nãoestava pegando um elevador adeus
11:19
goodbye
308
679830
400
11:20
goodbye to learn more about our monthly
309
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1850
adeus para aprender m ore sobre nosso mensal
11:22
to learn more about our monthly
310
682080
400
11:22
to learn more about our monthly master English conversation
311
682480
1790
para saber mais sobre nosso mensal
para saber mais sobre nosso mensal mestre de conversação em inglês mestre de
11:24
master English conversation
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400
11:24
master English conversation audio and video lessons and to
313
684670
2220
conversação em inglês
aulas de áudio e vídeo de conversação em inglês e para
11:26
audio and video lessons and to
314
686890
120
11:27
audio and video lessons and to get fluent in English faster
315
687010
1280
aulas de áudio e vídeo e para aulas de áudio e vídeo e para ficar fluente em inglês mais rápido
11:28
get fluent in English faster
316
688290
400
11:28
get fluent in English faster with our free newsletter and
317
688690
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ficar fluente em inglês mais rápido
fique fluente em inglês mais rápido com nosso boletim gratuito e
11:30
with our free newsletter and
318
690450
400
11:30
with our free newsletter and email video course for students
319
690850
1700
comnosso boletim gratuito e
com nosso boletim gratuito e curso em vídeo por e-mail para alunos
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email video course for students
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