黔南州委常委、统战部部长潘选一行领导莅临迦太利华调研

黔南州领导考察迦太利华,该公司在灵活用工和技术服务领域成绩显著,贡献贵州数字经济。潘部长强调州政府将优化政策,打造数字经济发展创新区,助力企业发展并提出更多政策激励措施。

为贯彻《关于深入开展2022年服务工业企业专项行动促进营商环境大提升的通知》文件精神,5月19日,黔南州委常委、统战部部长潘选,黔南州大数据局党组成员、副局长杨通勇,惠水县副县长莫凡,惠水县经开区管委会副主任、县工信局局长龙青俊等领导一行莅临迦太利华走访调研,公司副总裁兼首席财务执行官王朝龙等领导现场接待。

会议现场

调研会上,公司副总裁兼首席财务执行官王朝龙向到访领导汇报企业基本情况、经营业务及未来发展规划。王总讲到,迦太利华运用新平台、新生态、新技术、新模式的业务架构,持续深耕高端灵活用工领域和技术服务领域,公司在贵州灵活用工平台经济规模中稳居行业前二,总计为贵州数字经济贡献超32亿,累计纳税超2亿。公司的发展离不开政策的扶持,在政府强有力的政策支持下业务也得以快速发展,此次潘部长下企业调研,切实助企纾难解困,公司表示由衷的感谢。公司在面临困难和政策建议方面还希望政府能再加大支持力度,并能在研发后补助、国家级证书荣誉等方面增加政策奖励点,让企业有更多的动力去加强技术创新去开拓全国市场。

王总介绍迦太利华情况

会议期间,潘部长一行详细听取汇报,深入了解迦太利华面临的困难和政策诉求。潘部长指出,过去十年,在州委、州政府的领导下,黔南州深入实施大数据战略行动,以“智慧黔南”建设为主线,不断深化大数据应用,历经了从无到有,从有到优。州政府将围绕新国发2号文件提出的“全力打造数字经济发展创新区”的目标,按照州委“走前列、开新局、作贡献”的要求,打造数字经济“三区一高地,在人才、政策、要素保障方面做实做好。百鸟河数字小镇已获批全省软件名园培育园区称号,影响力不断增强,在数字经济发展中具备很大潜力。下一步州委将继续围绕数字经济发展持续发力,营造良好的营商环境,让政策能匹配企业,企业能找到政策,切实解决企业困难与诉求,为打造省级平台经济创新发展示范区奠定基础。

潘部长讲解政策

会上,黔南州大数据局党组成员、副局长杨通勇,惠水县副县长莫凡,惠水县经开区管委会副主任、县工信局局长龙青俊相继发言。

黔南州大数据局党组成员、副局长杨通勇讲话

惠水县副县长莫凡讲话

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声道音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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