【第98期】游戏策划:给@我有一个本子的应聘攻略

一位动物科学专业的大学生渴望转型成为游戏策划,通过自学C#和Unity,以及深入研究历史和游戏,他寻求行业前辈的建议,以增强竞争力。本文分析了他的优势和误区,提供了宝贵的职场洞察。

我是酱油,这是第98期文章

昨夜10点多,后台收到网友@我有一个本子的留言:

前辈你好,究极恳请您给我一些建议,我先介绍一下自己的情况,我想做一名游戏策划,普通本科,专业动物科学,今年大四也就是20年6月份就毕业。

首先呢,我个人没有任何实习经验,唯一还算是特长就是我从大二开始写作 ,什么都写过不过也是写着玩,没有什么能拿的出手的作品,但文字功底还是有的。所以我待选职业是文案和剧情策划,但是,这个文案能力它又不可视,无法向别人证明我会,所以我想了办法,第一从网上买了一些成品的游戏策划案,然后照着它的格式套上自己设想的游戏。还有就是因为游戏策划需要和兄弟部门之间描述自己的想法,需要一些编程基础,所以我趁着寒假放假在家自学了c#和unity,前者再有一个月就能完事,但是后面我自学完了基础 ,现在正在跟着网上的教程照葫芦画瓢做游戏。可是这样真的够吗,请前辈指点我怎样才可以让自己变得更有竞争力。

而其他非技能型的经历。一个是我特别喜欢历史,大学期间我把百家讲坛看完了,尤其是三国基本每年看一遍。再有就是我从小学四年级开始玩游戏,对游戏有这十二分的热爱和1400%的设想 ,想象力比较丰富,这也是为什么想成为一名游戏策划的原因之一,玩的游戏多了,在系统和玩法上也有一些自己的想法。正是因为如此,看了你公众号发的各种游戏职场介绍后有些迷茫,到底应该是文案剧情还是系统玩法,而这二者是否可以兼得。

这位网友的留言写的很详细,这样很好。

很多未入行的朋友,其实自身都很优秀,但对行业的不了解,导致往往忽略自身的优点,而在平淡的地方大作文章,结果屡屡碰壁。以这位网友来分析:

1、不需要买游戏策划案,意义不大

每个策划团队都有一套策划案写法,是主策在自己职场生涯里中沉淀下来的,并以此作为内部书写规范。

有没有通用的策划案格式?没有。

策划案格式存在的目的只是因为主策他习惯了这一套,看起文档更快些。

2、学C#和unity,学着教程做游戏够不够?

够!

做个十款八款的,跟计算机同学虽然没法比,但比起其他小白,至少知道两条消息是不会同时抵达服务器的。

3、想象力丰富,有自己的想法

这一条是应聘游戏策划的大忌。很多刚毕业的同学,经常提一些不切实际的想法。策划的重点不在于想象力,它跟很多传统职业一样,在羽翼还不丰满的时候,更重要的是会接纳、会打杂、会忍耐。

丰富的想象力,更多的时候,带来的只是沟通成本的增加。

4、优势是文字功底,但其实不是!

就如留言里写道:这个文案能力它又不可视,无法向别人证明我会。

其实不然。

文案能力是可以具象化的。如果说《盗墓笔记》是出自你笔下,那我相信你已经不需要向别人证明什么了。

再者,这个逻辑是职场的减分项。对于主策,他想要的答案是“如何可行”,而不是“这个不可行”。

策划职场里,在推进策划案落实的路上,会遇到数不尽的挫折,程序说做不了或美术说没办法,策划的能力高低就在于:能把多少“不可行的事”变成“可行”。

那你真正的优点是什么呢?文化底蕴!

这个远远比文字功底更加重要!策划的技能大多无法速成,需要在工作中调动自己几年甚至十几年沉淀下来的积累,比如审美能力、比如沟通口才、还有这个文化底蕴。

以设计角色“司马懿”为例子,当他被使用嘲讽技能时,不明白的策划可能就忽略这个细节,让他跟其他英雄一样获得减益效果。但有人就会说不对呀,以司马懿的个性,他应该能免疫这个效果。瞧,这就是知识底蕴。

三国也是一部职场剧,有的人看到诸葛亮拒绝刘备三次,最后出山担任要职,然后就想象着如果某天被器重,自己也学学诸葛亮那套。但看过三国的人就不会,因为司马懿当年拒绝了曹操,结果还真把曹操给劝退了,浪费了自己好几年时间。

喜欢历史,看完百家讲坛,每年看一遍三国,先不说有多少人能做到,但最起码的,你的对手里就没几个能做到。所以,你要考虑的是:如何把文化底蕴展示出来。

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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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