习近平讲话

摘要： 党的十八大以来,习近平话语成为学界研究热点.本文以国家主席习近平抗击新冠疫情国际讲话为研究对象,运用评价理论分析其话语态度是否有效地传达.结果表明,原文的态度、立场等大多完整地再现于译文中,个别偏离案例主要表现为评价类型或评价力度的变化,且多为有意改写以弥合语言以及文化差异,译文整体未改变原文中的评价意义,实现了评价等效.本研究对外交话语的态度传译具有参考价值,并为外宣翻译研究与实践提供镜鉴.

摘要： 文题阅读下面的文字,根据要求作文。1.底线思维是一种思维技巧,拥有这种技巧的思想者会认真计算风险,估算可能出现的最坏情况,并且接受这种情况。——百度百科2.面对严峻复杂的国际疫情和世界经济形势,我们要坚持底线思维,做好较长时间应对外部环境变化的思想准备和工作准备。——2020年4月13日习近平讲话3.备豫不虞,为国常道。

摘要： 【背景材料】2020年9月22日,国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表重要讲话,展现中国作为负责任大国的历史担当,向处在十字路口的世界传递信心、决心与希望。国家主席习近平讲话指出:1.病毒肆虐全球,疫情不断反复。——面对疫情,我们要践行人民至上、生命至上理念。要调集一切资源,科学防治,精准施策,不遗漏一个感染者,不放弃一位患者,坚决遏制疫情蔓延。

摘要： 要把传统宗教文化置于中华优秀传统文化的整体中进行传承.把坚持马克思主义宗教观与坚持和发展中国特色社会主义宗教理论结合起来;把共产党员要做坚定的马克思主义无神论者与各级干部加强对宗教基本知识的学习结合起来;把阐释宗教教义、宗教文化对社会的深刻影响与社会主义社会相适应、同中华文化相融合结合起来;把坚守中华文化立场、支持我国宗教坚持中国化方向同坚决抵御境外利用宗教进行渗透结合起来.

摘要： 中国共产党立志于中华民族千秋伟业,百年恰是风华正茂!7月1日,庆祝中国共产党成立100周年大会隆重举行,中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平发表重要讲话。人民网·中国共产党新闻网为您梳理讲话重点。

摘要： “习近平民生论述”把增进民生福祉、提高民生保障作为民生工作的指导思想。在社会保障课程中引入课程思政则是顺应习近平新时代发展、深化社会保障教学改革的必然要求。本文主要通过对“习近平系列重要讲话数据库”中关于民生工作相关论述资料进行梳理,探讨习近平民生工作重要论述的特点,同时对我国社会保障课程中的思政元素进行了相关列举,并在此基础上从发展与保障和以人民为中心等方面深入挖掘习近平民生论述与社会保障课程思政内生逻辑所在。

摘要： 2021年7月1日,庆祝中国共产党成立100周年大会在北京天安门广场隆重举行。中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平讲话指出,十月革命一声炮响,给中国送来了马克思列宁主义。在中国人民和中华民族的伟大觉醒中,在马克思列宁主义同中国工人运动的紧密结合中,中国共产党应运而生。中国产生了共产党,这是开天辟地的大事变,深刻改变了近代以后中华民族发展的方向和进程,深刻改变了中国人民和中华民族的前途和命运,深刻改变了世界发展的趋势和格局。

摘要： 习近平总书记高度重视青年工作,党的十八大以来他先后视察了北京大学、北京师范大学等国内近二十所高校,发表了一系列重要讲话.这些讲话从立志筑梦、崇德修身、勤学苦练、开拓进取等方面对大学生提出了成才要求,其核心要义是期待青年厚植爱国情怀,勇担时代责任!高校要贯彻习总书记讲话精神,教育大学生认清复杂多变的国际形势,认识新时代艰巨光荣的强国使命,以强大的民族自信鼓舞青年人在社会主义现代化建设的实践中砥砺新担当,奋进新时代!

摘要： 将习总书记2018年的关于生态环境保护的讲话作为研究对象,以语域理论为指导,进行生态话语分析.从语域理论中的语场、语旨、语式三个方面入手,来研究演讲稿的生态话语.研究发现:讲稿中的生态话语符合当今中国发展的大方向;话语多是节奏短促有力的短语词组;有较多贴近老百姓生活的形象比喻;融入了习近平总书记独特的生态文明思想.

摘要： 为了有效地翻译古诗词中的模糊语言,以习近平讲话中引用的古诗词英译为例,总结了古诗词中模糊语言表达翻译的三个基本策略:语义直译、意译和意象直译.古诗词中模糊语言的翻译策略选择不是简单的三选一,而是需经过一个较为复杂的认知选择过程:理解原诗—语义直译—意译—意象直译—生成译文,译者会在这一过程中对最佳翻译策略进行充分思考、审慎选择.

摘要： 讲话区间检测装置包括：第1嘴唇形状估计部，基于包括讲话者的声音的声响数据估计讲话者的第1嘴唇形状；第2嘴唇形状估计部，基于至少拍摄到讲话者的面部的图像数据估计讲话者的第2嘴唇形状；和讲话区间检测部，基于第1嘴唇形状的变化和所述第2嘴唇形状的变化，在声响数据中检测讲话者发出声音的讲话区间。

摘要： 本公开的讲话者识别装置是对示出识别对象的讲话声音的讲话数据所对应的讲话者进行识别的讲话者识别装置(11)，具备：情感推测器(12)，利用进行了学习的DNN(Deep Neural Network：深度神经网络)，根据从讲话数据算出的声学特征量，对讲话数据所示的讲话声音中包含的情感进行推测；以及讲话者识别处理部(13)，利用情感推测器(12)的推测结果，根据从所述讲话数据算出的所述声学特征量，对用于识别该讲话数据所对应的讲话者的分数进行输出。

摘要： 提供从说话者的会议的生产率不高的状态促进成为生产率高的状态的讲话辅助装置、讲话辅助方法及记录介质。讲话辅助装置具有执行程序的处理器和存储上述程序的存储设备，其特征在于，上述处理器执行：计算处理，计算多个说话者各自的讲话时间的累计值，将上述累计值达到规定值的说话者的上述累计值清零；以及显示处理，在按每个上述说话者分配的显示区域群中的、被分配给上述累计值达到上述规定值的说话者的显示区域中，显示第1图形。

摘要： 本文描述的技术改进了使计算设备能够在与讲话者无关的多讲话者场景中进行自动语音识别(“ASR”)的方法。在一些示例中，深度学习模型的置换不变训练可以用于与讲话者无关的多个讲话者场景。在一些示例中，该技术可以确定模型对源信号的估计与源信号之间的置换考虑的分配。在一些示例中，该技术可以包括训练生成估计的模型以最小化置换考虑的分配的偏差。这些技术可以实现为神经网络的结构本身，解决了标签置换问题，标签置换问题阻碍了基于深度学习的语音分离技术的进步。这里讨论的技术还可以包括源追踪以在混合信号的帧中追踪源自相同源的流。

摘要： 目的是提供对于任意的人物根据声音和并不一定在讲话中被摄像的人物的图像进行讲话者推定的讲话者推定方法及讲话者推定装置。一种根据声音和图像推定讲话者的讲话者推定方法，具有：输入声音的步骤；从输入的声音中提取表示音质的特征量的步骤；输入图像的步骤；根据输入的图像进行各人物的人物区域的检测的步骤；根据检测出的各个人物区域推定表示音质的特征量的步骤；在没有检测到人物的情况下进行变更以输入来自其他的位置或角度的图像的步骤；计算从声音中提取的表示音质的特征量和根据图像的人物区域推定出的表示音质的特征量的类似度的步骤；以及根据该计算出的类似度推定讲话者的步骤。

摘要： 处理音频数据的声学特征以生成所述声学特征的一个或多个修正版本，其中所述声学特征的每一个修正版本隔离单个相应的人类讲话者的一个或多个话语。各种实现方式通过使用自动语音识别系统的部分处理音频数据来生成声学特征。各种实现方式通过使用遮罩处理声学特征来生成修正声学特征，其中所述遮罩是使用经训练的话音滤波器模型来处理声学特征以及针对单个人类讲话者的讲话者嵌入而生成的。在经训练的话音滤波器模型上生成的输出使用自动语音识别系统来处理，以在不用重构音频数据的情况下生成单个人类讲话者的话语的预测文本表示。

摘要： 一种计算机实现的方法处理由多个分布式设备在会议期间记录的音频流。操作包括：由对应的语音识别系统对每个音频流执行语音识别，以生成话语级后验概率作为每个音频流的假设；对准假设，并且将其格式化为具有关联的词语级后验概率的词语混淆网络；由生成讲话者归属词语假设流的讲话者标识算法，对每个音频流执行讲话者识别；将具有关联的讲话者标签后验概率的讲话者假设和每个音频流的讲话者归属假设格式化为讲话者混淆网络；将来自所有音频流的词语和讲话者混淆网络彼此对准，以合并后验概率并且对准词语和讲话者标签；以及通过选择具有最高后验概率的词语和讲话者标签序列，创建最佳的讲话者归属的文字记录稿。

摘要： 本公开提供了用于确定背景噪声水平的系统和方法。所述设备可以从两个或多个麦克风接收音频。所述音频可以包括第一信号和第二信号，使得每个麦克风接收其自身的信号。可以比较第一信号和第二信号的时间、响度、频率以确定音频的源，诸如音频是用户的声音还是背景噪声。基于音频的源，可以在计算背景噪声水平时抑制音频以减少错误估计。

摘要： 用于从视听数据(204)转录语音的单一视听自动语音识别(AV‑ASR)模型(200)包括编码器前端(260)和解码器(280)。编码器前端包括注意力机制(270)，该注意力机制被配置成接收视听数据的音频轨迹(210)和视频部分(220)。视频部分包括多个视频面部轨迹(230)，每个视频面部轨迹与相应人的面部相关联。对于每个视频面部轨迹，注意力机制被配置成确定以下置信度分数，该置信度分数指示与视频面部轨迹相关联的相应人的面部包括音频轨迹的讲话面部的可能性。解码器被配置成处理音频轨迹和多个视频面部轨迹中的与最高置信度分数相关联的视频面部轨迹以确定音频轨迹的语音识别结果(248)。

摘要： 用于执行语音分离的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。