刘东明老师受聘中国互联网金融大会组委会专家

  

       主 题:新金融 新经济 新发展---互联网时代的金融创新

  时 间:2013年11月12日

  地 点:北京• 万达铂尔曼大酒店


  一、组织机构:

  主办单位:新传媒产业联盟 中国互联网金融大会组委会

  联合主办:和讯网 金融时报 中关村石景山园管委会

  支持单位:国家互联网与金融有关部门、北京市有关部门等

  承办单位:新媒联盟 互联网金融圈

  协办单位:中关村数字媒体产业联盟 新媒体天使会等

  媒体支持:百家新闻媒体、财经媒体、知名新媒体等

  二、大会背景

  互联网金融是借助互联网技术、移动通信技术为基础,以大数据及新媒体为手段,实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融产业模式。当前,以互联网为代表的现代信息科技,特别是移动互联网、移动支付、社交网络、大数据挖掘、新媒体营销、搜索引擎和云计算等带来的互联网金融革命正在悄然发生。

  为促进互联网金融产业的健康发展,由新传媒产业联盟、新媒体节组委会、中关村石景山园北京互联网金融产业基地等联合主办的“首届中国互联网金融大会”将于11月在北京隆重举行。

  届时组委会将邀请国家互联网与金融有关部门领导、北京市及中关村有关领导、行业协会、互联网金融企业、金融机构、领军新媒体及新闻媒体代表参会,针对互联网与金融发展与创新、互联网金融发展趋势、互联网金融风险与控制、大数据与新媒体营销等议题进行深入交流研讨。大会期间将举办开幕式主论坛、互联网金融CEO高峰会、金融行业互联网创新论坛、互联网金融产品对接合作洽谈会等。

  为树立推广互联网金融领域先进经验及典型,组委会还将举行《2013中国互联网金融领军榜》推选活动,通过活动盘点2013中国互联网金融的发展与现状,推选出2013中国互联网金融十大领军人物与品牌等,并为获奖代表在大会上举行隆重的颁奖典礼,组委会及参会媒体还将对获奖代表进行广泛深入的宣传报道。

  三、大会拟定议程

  1、开幕式及主题报告会 10:00-11:10

  A.开幕式

  嘉宾主持:水皮 华夏时报总编辑

  领导致辞 国家有关部门领导

  领导致辞 北京市及石景山区领导

  领导致辞 金融机构有关部门领导

  B.主题报告会

  互联网金融创新发展与趋势 国家有关部门领导

  互联网金融产业集群区探讨 北京互联网金融产业基地领导

  传统金融与互联网创新发展 知名金融机构、互联网企业

  互联网金融与新媒体 新传媒产业联盟

  C.2013中国互联网金融领军榜颁奖典礼

  l 2013中国互联网金融十大领军品牌

  l 2013中国互联网金融十大领军人物

  l 2013中国互联网金融创新品牌

  3、互联网金融CEO高峰论坛 14:00—15:00

  嘉宾主持:陈剑峰 和讯网 首席执行官

  互联网金融的创新模式(p2p、移动支付、网络信贷)

  互联网金融风险控制

  移动支付与电子商务

  大数据及新媒体环境下的互联网金融

  4、金融行业互联网创新论坛 15:00-16:00

  嘉宾主持:宋辅良 金融时报总编辑

  主要议题:

  互联网金融,颠覆还是融合

  金融机构如何利用新媒体拓展金融渠道

  移动互联网技术与金融服务创新

  变革,互联网金融新思路

  5、互联网金融产品对接合作洽谈会 16:00-17:00

  互联网金融产品发布

  互联网金融创新项目发布

  互联网金融技术发布

  银行及金融机构与互联网企业合作对接

  签约仪式

  四、拟邀嘉宾

  工业和信息化部领导

  中国人民银行领导

  徐 愈 工业和信息化部信息化推进司司长

  张承惠 国务院发展研究中心金融所所长

  王 红 北京市金融工作局局长

  夏林茂 北京石景山区区长

  郭 洪 中关村管委会主任

  高新民 中国互联网协会副理事长

  何加正 新传媒产业联盟主席、人民网前总裁

  江艾云 中国电子金融产业联盟秘书长

  水 皮 华夏时报总编辑

  宋辅良 金融时报总编辑

  陈剑峰 和讯网首席运营官

  刘兴亮 著名互联网专家、新媒体天使会常务副会长

  王 斌 新媒联盟创始人、中国互联网金融大会秘书长

  刘东明 中国银行、建设银行授课专家、艾菲国际奖评委

  邓庆旭 新浪网副总裁

  胡晓明 阿里金融事业群总裁

  吴静芳 新金融观察报总经理

  李欣贺 人人贷创始合伙人、CEO

  李明顺 好贷网创始人CEO

  盛 佳 网信金融公司CEO

  知名互联网金融企业CEO

  领军新媒体CEO

  金融机构负责人

  [注:大会议题及参会嘉宾以当日安排为准]

  五、联系方式

  首届中国互联网金融大会组委会

  (大会承办单位:新媒联盟)

  地址:北京海淀区北三环西路43号青云当代大厦1008室

  咨询电话:010-62127299 4008891123

  专题网站:和讯网 新传媒网

  官方微博:@中国互联网金融大会

  联系人:齐子拓

  E-mail:2806471874@qq.com

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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