幸福是一种能力——《幸福的方法》的读后感作文1900字

这篇读后感探讨了《幸福的方法》中的观点,强调幸福是一种能力而非状态。作者通过书中四个生活状态象限的介绍,阐述了如何从忍辱负重和享乐主义中寻找真正的幸福,并指出幸福可以通过训练感知力来提升。实验表明,关注生活中的正面事物能增加幸福感,挑战了人们普遍的“一......就......”思维模式。

幸福是一种能力——《幸福的方法》的读后感作文1900字:
今天是3·20国际幸福日,写这样一篇读书笔记是最合适不过的。中午和我超级喜欢的几个小伙伴一起吃饭,我享受着和他们在一起的每一秒钟,嘴角不自觉地上扬,哪怕不说话的时刻,我也能感觉到自己的那份喜悦,我觉得和我最近读的这本《幸福的方法》多少有点关系。
作者泰勒·本·沙哈尔是一位以色列人,他特别追求成为壁球冠军,终于他16岁那年,沙哈尔获得了以色列的壁球冠军,可是过了一段时间他觉得人生似乎再没有了什么追求,他突然感觉很空虚,感到迷茫还有恐惧。
冠军的目标并没有带给他所期望的幸福,而是一切归于平淡。从那一刻起,沙哈尔打算研究如何才能让人更加幸福的问题,直到他成为了哈佛大学积极心理学的教授。并且他将自己的研究成果昭告天下,与所有人共享。
沙哈尔将我们的生活状态分成了四个象限:
第一:享乐主义型,及时行乐,逃避痛苦。比如吸毒的人,有网瘾的人,或者是混日子的员工,他们不管以后的生活会怎样,他们只管现在,现在舒服了,现在快活了,以后的生活会怎样,不管那么多。

幸福是一种能力——《幸福的方法》的读后感作文1900字

第二:忍辱负重,忙碌奔波。这种人认为,只要怎么怎么样就会过上快乐的生活,还有累到死的企业家,或者是你不断追求权利的官员。
第三:丧失意义,烦恼无助型,我现在不幸福,未来也依旧不会幸福。这一类人很多是处于抑郁状态的,他们的生活很绝望,看不到希望,我们若是遇到这样的朋友,首先要排除是不是有病理上的问题,尽最大努力帮助ta。
第四:我现在过的很幸福,我未来也依旧的会幸福下去。这种人才是真正幸福型的人,这种人既为未来努力,也懂得享受当下的人。
《幸福的方法》中最震撼的一句话就是:
幸福是一种能力,而非一种状态。
大部分人会把幸福看成一个状态问题。把事业、房子、车、金钱看作刺激自己幸福的理想对象。比如——“拥有一所大别墅”就等于“我很幸福了”。

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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