导语写作

摘要： 新闻导语是一篇消息重要部分,好的导语,往往浓缩了新闻最精华、最核心的事实,达到吸引受众进一步深入了解的目的.本文结合工作实践,介绍了电视新闻导语写作的一些技巧与方法.

摘要： 导语在新闻稿件中起到"画龙点睛"的作用,导语写得好,新闻写作也就成功了一半.所以说,精彩的导语决定电视新闻的品质,一段高品质的导语,将使一篇电视新闻稿件锦上添花;一段精彩的导语,将会提升单条电视新闻的点击率和收视率.在电视新闻采访报道中,从前期策划、采访素材,到后期写作、图像剪辑等环节,记者都要构思很多细节,其中"导语写作"这一环节尤为重要.导语是总结一条新闻内容的精华,是新闻消息的"中心思想",也是整篇稿件的"门面",具有导读作用.一段引人入胜的导语,需要记者精心提炼、反复推敲,最终构思出最重要的、最有价值的、最真实的、最准确、最新颖的新闻事实,吸引观众的注意力,并且让观众的注意力一直保持下去.为此,本文就如何提炼电视新闻导语这一话题做一些浅显的论述.

摘要： 导语是一则新闻的导读之语,具有凝练要旨、概览全篇、吸引受众的作用.因中西方受众在语言、文化、思维习惯等方面存在一定的差异,中英新闻导语势必呈现出不同的语言特征和建构方式.文章通过比较中英新闻导语的异同,运用"新修辞"理论,从事实呈现、受众认同、话语方式及美学手段四个方面探讨在中国对外新闻导语写作中所需做出的修辞构建.

摘要： 2017年8月22日至27日，第27届“中国新闻奖”评选会在北京举行，会议评选出中国新闻奖获奖作品300件，其中特别奖4件，一等奖52件，二等奖92件，三等奖152件。“中国新闻奖”是经中央批准的常设的全国优秀新闻作品最高奖，由中华全国新闻工作者协会（简称“中国记协”）组织评选，每年评选一次，自1991年开始，至今已评选27届。

摘要： 导语在新闻中起着＂一锤定音＂＂一叶知秋＂的作用,担负着提示主题和吸引读者的重要任务。导语的优劣决定着新闻稿的好坏。而在新闻实践中,真正能把导语写好的并不多见,记者往往会在写作中犯这样或那样的错误。本文通过归纳导语写作常见的三种错误,对导语写作中应注意的事项作了简要的说明,对导语写作进行了探讨。

摘要： 新闻的导语，新闻学家称其为新闻的眼睛，新闻的生命所在。导语写得如何，决定一篇新闻报道的成败。也就是说，导语像戏剧中的人物“亮相”一样，亮得好就会使观众喝彩，否则会使观众兴趣锐减。笔者认为，寻找临近点是写好导语的关键所在。

摘要： 本文主要对广播电视新闻导语的写作特点做了一些理论与实践相结合的分析探讨,主要包括广播电视新闻导语写作特点,并针对如何构筑广播电视新闻语特色的策略给出了相应的建议,希望对广播电视新闻的从业者写作水平的提高有一个良好的促进作用。

摘要： 本文主要对广播电视新闻导语的写作特点做了一些理论与实践相结合的分析探讨,主要包括广播电视新闻导语写作特点,并针对如何构筑广播电视新闻语特色的策略给出了相应的建议,希望对广播电视新闻的从业者写作水平的提高有一个良好的促进作用.

摘要： 本文针对广播电视新闻导语写作特点做了一些理论和实践的探讨,包括广播电视新闻导语写作特点,并对构筑广播电视新闻导语特色的策略提出了建议.

摘要： 本发明公开了一种基于WaveNet的骨导语音增强波形生成方法。该方法在基于BLSTM模型的骨导语音幅度谱增强基础上，采用WaveNet模型生成高质量语音。首先构建BLSTM模型和WaveNet模型，WaveNet模型中引入了跨采样率的上采样模块，并对两个模型分别进行训练；然后将待增强的低采样率下骨导语音幅度谱送入训练好的BLSTM模型中得到增强的幅度谱，再联合骨导语音相位信息送入训练好的WaveNet模型中，得到增强的高采样率下语音波形。本发明有效利用了骨导语音相位信息并且拥有频谱扩展功能，能够从增强的骨导语音幅度谱以及骨导语音相位信息直接生成增强的高采样率语音波形，显著提升了骨导语音的质量。

摘要： 本申请提供一种引导语推荐方法、装置及电子设备，该方法包括：基于用户当前交互行为对应的交互行为数据，确定第一关键词集合；基于第一关键词集合、第二关键词集合和第三关键词集合，生成引导语候选集合；使用预期价值函数计算所述引导语候选集合中每一条引导语的预期价值；将预期价值高于预设价值阈值的至少一条引导语确定为待推荐引导语。本申请的技术方案可以提高交互过程的转化率，提升用户的点击率和转化率。

摘要： 本发明公开了一种基于图像边界知识迁移的引导语义分割方法包括如下步骤：S1，引导分割模块构建，S2构建约束条件，具体分为三个部分，分别是有限样本的监督、表示一致性约束、以及边界一致性约束；S3，边界知识迁移模块构建，其中主要包括伪三元组判别数据生成、边界对抗学习；通过上述步骤建立的基于图像边界知识迁移的引导语意分割方法，能够仅通过数十张有标签样本以及大量任务无关图像数据，利用图像边界知识，通过指定语义相关图像，利用语义空间特征约束，实现特定种类样本目标的语义分割。

摘要： 本发明涉及人工智能、医疗康复器械领域，为提出端到端骨导语音增强方法，解决骨导语音高频成分缺失，听觉感观不佳及强噪声背景下的通讯等问题，本发明公开了一种空洞因果卷积生成对抗网络端到端骨导语音盲增强方法，该方法以骨导原始音频采样点作为输入数据，纯净气导原始音频作为训练的输出目标，将骨导语音输入训练好的空洞因果卷积生成对抗增强网络，所述空洞因果卷积生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器采用空洞因果卷积，输出增强后的样本；判别器则是输入原始音频数据和生成器生成好的增强后语音样本，利用判别器中的卷积层提取深层次非线性特征，从而进行样本的深层相似性判断。本发明主要应用于骨导语音增强设备的设计制造场合。

摘要： 本发明公开了一种端到端的骨气导语音联合识别方法，首先获取同步的气导和骨传导语音数据构建数据集，输出为对应的文本；再对气导和骨传导语音信号进行数据增强和提取声学特征；然后搭建基于Conformer的端到端深度神经网络模型，由三部分构成，分别为处理气导和骨传导语音的两个分支网络，以及基于多模态Transducer的融合网络；接下来训练神经网络，最终通过训练完成的网络得到对应的识别结果。本发明相比传统的只利用气导语音信号进行语音识别，联合识别的方法可以使得语音识别的错误率显著下降，提升了系统整体的识别性能。

摘要： 本发明涉及一种骨导语音信号修正方法，通过对采集的骨导信号S进行峰值处理得到特征频率ω

摘要： 本发明涉及语音信号处理、深度学习领域，为在消防、特勤、矿山开采、紧急救援等极端强噪音行业中使得骨导设备获得更好的效果，在强噪声背景下取得良好的语音通信质量。为此，本发明采取的技术方案是，基于生成对抗网络的骨传导语音增强方法，对采集到的骨传导、气传导语音进行包括短时傅里叶变换和裁剪的预处理；其次，将预处理得到的语音数据输入构建好的对抗生成网络进行训练；最后，将需要增强的骨导语音输入训练好的所述对抗生成网络的生成器G，得到的输出结果再进行逆短时傅里叶变换重构生成增强的骨传导语音。本发明主要应用于骨导语音信号处理场合。

摘要： 本发明公开了一种基于图像边界知识迁移的引导语义分割方法包括如下步骤：S1，引导分割模块构建，S2构建约束条件，具体分为三个部分，分别是有限样本的监督、表示一致性约束、以及边界一致性约束；S3，边界知识迁移模块构建，其中主要包括伪三元组判别数据生成、边界对抗学习；通过上述步骤建立的基于图像边界知识迁移的引导语意分割方法，能够仅通过数十张有标签样本以及大量任务无关图像数据，利用图像边界知识，通过指定语义相关图像，利用语义空间特征约束，实现特定种类样本目标的语义分割。

摘要： 本发明公开了一种端到端的骨气导语音联合增强方法，首先同步录制气导语音和骨导语音，添加环境噪声后构造数据集；接下来构建端到端的神经网络模型，包括编码器、掩膜估计器和解码器；通过神经网络模型将带噪声的气导语音和骨导语音转化为一个单通道的语音信号；使用训练集和验证集的数据用Adam优化器对端到端的神经网络模型进行训练，直到SI‑SNR的值不再增大时，停止训练，得到最终端到端的神经网络模型。本方法相比传统的只利用气导的语音信号或者单纯骨导语音进行增强，联合增强的语音质量和可懂度都有大幅的提升，同时语音识别的错误率也显著下降。

摘要： 本发明提供一种基于差分运算和联合字典学习的骨导语音增强方法。训练阶段，在室内无噪环境中，用骨导麦克风和气导麦克风组成的双麦克风阵列同步采集训练语音；对骨导语音和气导语音的训练信号做短时傅里叶变换得到时频谱幅度，计算它们的差分时频谱幅度；在时频谱上学习骨导语音时频谱幅度和差分时频谱幅度的联合语音字典。检测阶段，对于骨导语音进行短时傅里叶变换得到时频谱幅度和相位，将幅度在联合语音字典的骨导语音子字典上进行投影，用得到的最优稀疏表示系数与联合语音字典的差分时频谱幅度子字典一起重建差分语音时频谱幅度，用于补偿骨导语音时频谱，最后做短时傅里叶逆变换，得到增强后的骨导语音时域信号。