如何搭建自己的写作素材库,快来学,方法高效简单

文章介绍了搭建个人写作素材库的重要性,并提供了分类方法,包括第一手素材、书籍杂志、影视剧、金句和整合类素材。建议使用WPS、石墨文档、手机备忘录、讯飞语记等工具进行记录,以及利用多御浏览器的读刊看报功能免费阅读《读者》等杂志。

我们平时看过的书,做过的事,不及时记下来,很可能过几天就忘记了。由此看来,搭建自己的写作素材库非常有必要。尤其是写作者,写稿的速度取决于自己写作素材的储备量,你储备的素材越多,写作时便可以拿来即用,不用再费尽心思找个好几天。

我们该如何搭建自己的素材库呢?好了,不浪费大家的时间了,直接进入正题。

 

我把素材分为5个分类

1、第一手素材

比如看人物访谈,视频类新闻播报,以及自己平时生活中经历的事情,这些都是第一手素材,是最真实可靠的

这一类素材可以直接用,写文章时用自己的话表达出来。我们的记录素材的软件可以用WPS、石墨文档以及手机备忘录。

平时外出时,手机备忘录是特别好用的一个记录素材的方式,等回家后可以再整理在自己的文件夹里。

如果觉得打字太麻烦,也可以语音记录,用“讯飞语记”这个软件,可以直接把语言转化为文字,准确性很高。

2、书籍杂志收获的素材

我通常看纸质书籍,就直接拍照丢进素材群,用一个关键词来做标记,这样搜索的时候可以快速找到。当然了,现在很少人专门买书籍回来看,通常看电子书的比较多。

 之前我看《读者》还经常去买回来看,因为看过《读者》的人应该都发现了这本杂志的特点,真的很适合找写作素材,包括热议话题,优美文段,经典哲论等不仅适合绝大多数应试作文,也可以作为提高人文素养的好材料。

如果总是要买《读者》回来看,钱包也顶不住啊!本着能省则省的原则,在前辈的指点下,终于找到了免费看《读者》的方法。

打开多御浏览器,点击左侧工具栏的展开,然后找到【读刊看报】并点击进去。就可以看免费的《读者》《意林》了,包括过往期刊,全部免费看。

 

如果看到好句好短,可以直接复制下来,分类放到WPS文档里面,简单省事。想省钱,又想免费读一些相关期刊文章,如《读者》、《意林》的,快去试试吧~

3、影视剧素材

这一类是你看电影、电视剧、纪录片、综艺收的素材,这个需要自己做笔记,存进文档里。

如果觉得做笔记太费时间,可以直接截几张图丢进文件夹里,将图片命名为自己能够看懂的素材种类,这样日后自己看截图就可以想起来是哪个素材。

4、金句类素材

这个需要自己每天坚持积累,从看过的文章以及看过的书籍当中摘取。

我的做法是在微信建立一个只有自己的群,看到一句金句,直接复制粘贴,丢进金句群里。

以后用的时候可以按照关键词检索,非常快。

5、整合类素材

比如你平时浏览各个平台上的文章,公众号、知乎、头条等,那都是别人整理出来的文章,素材已经被二次加工过了。

这时你再去用,必须先考察一下这一类素材的出处以及准确性,避免出错。

并将这些素材分类归类,每一个文件夹拟一个主题。

想要学习写作的小伙伴,可以从现在开始整理自己的素材库,然后不断练习、模仿,自己的文笔才会真正得到提高。不妨可以参考我上面列举的分类方法,逐步搭建自己的写作素材库吧。

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,而深度方法如U-Net、Transformer等在多模态习中表现优异。 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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