领导讲话

摘要： 领导讲话,是领导干部在行使领导职能及相应的政务活动时必不可少的一项工作,不仅是领导开展工作的得力工具,也成为衡量一位领导干部能力的硬性指标之一.合理、恰当在领导讲话里讲故事,能增加领导讲话的吸引力,便于让听者接受.本文从为什么要讲故事,讲什么故事,怎么讲故事三个方面阐述了领导讲话中讲故事的技巧.

摘要： 改进会议新闻的呼声虽连年不断,但收效甚微,绝大多数会议新闻依旧乏味老套。之所以如此,有其客观原因。但这并不等于记者、编辑主观上就无所作为了。实践证明,记者、编辑只要勤于思考,勇于创新,会议新闻同样能采写出受大家欢迎的佳作。会议新闻之所以不受欢迎,从写作上来说,主要原因有以下几点:一是会议材料翻改成的新闻让人生厌。如今会议大都有一大袋会议材料,不是领导讲话,就是经验材料。对广大受众来说,他们只关注会议中出现的新东西、新鲜事及与老百姓切身利益相关的热门话题。

摘要： 深度整合增效力,解决“头重”问题。整合会议,能合并的尽量合并,不能合并的尽量集中召开,能开电视电话会议的不要求集中开会,省市开到县乡的会议,县级不再作重复部署;单项业务会议不要求主要负责人参加,专项业务会议时间不超过90分钟,单项业务会议领导讲话不超过1个小时,大会发言每人不超过8分钟。压缩文件,发文数量逐年递减10%以上,政策性文件一般不超过10页。

摘要： 白董事长喜欢开会,尤其喜欢开大会,那种仪式感,那种氛围,让他很享受。通常开会,都事先打印出讲话稿,除供领导讲话使用外,与会者人手一份。领导台上讲,大家台下边听边看。领导翻页,下边跟着翻,一片哗哗声,如同器乐演奏中的和声,很美妙。不过,白董事长敏锐地发现了一个问题--听众只顾低头看稿,没人关注讲话的人。他讲这句,听众已经知道了下句,不免乏味。更有甚者,貌似看稿,实则打瞌睡。

摘要： “天空没留下翅膀的痕迹,但我已飞过。”这是印度大诗人泰戈尔的《飞鸟集》中的一句名言。可眼下,对于一些基层干部来讲,只要你“飞”过了,就必须留下“痕迹”:只要你完成一件工作,诸如上级文件、领导讲话、经验材料、宣传专栏、图板展示、统计数据、梳理情况、填写表格、上报材料、补写记录、工作总结、整理存档……一样都不能少,必须这般地把“工作”或落实在纸上,或挂在墙上,等等,如此做法甚至比工作本身重要得多。

摘要： 江苏省吴江市曾岀台过一个文件,规定:印发讲话一般不超过5000字,文件一般不超过3000字,简报一般不超过1500字,全市性工作会议每年只准开一次,每次会议只安排一位领导讲话,讲话一般不超过40分钟,大会发言控制在10分钟以内……这一规定引来无数网友点赞,说明大家那对博士买驴的做法不以为然。

摘要： 翻开工作笔记,西部某县级市一街道办党工委书记张华(化名)脸上写满无奈,本子上,密密麻麻记载的都是他参加的各类大小会议。内容上,除了街道办机关例会安排布置的工作较为具体外,他参加的其他上级召开的会议均大多只记载了领导讲话要点、会议精神要点,具体内容少。

摘要： 6月10日,黑龙江省台联组织机关全体干部职工传达学习中央、黑龙江省委关于开展“不忘初心、牢记使命”主题教育有关文件和领导讲话精神。

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。