播音、普通话和唱歌

                                                                                 发音,就是一种口腔状态

一、用气

1.呼吸控制

吸气:吸气要吸到肺底,不过不要吸的过满,若要体会吸到肺底的感觉可使用如下方法

慢慢地把气全呼出去,保持,用力叹一口气,保持,再叹一口气,接着自然的把气吸进肺底

呼气:呼气的时候要对气体进行控制,不要一次性把气体全呼出去,在呼气的同时保持吸气的感觉。这样有利于气息的持久和对气息的控制。下面有几个进行呼气控制的训练,主要原则就是——托气断音

(1)发“ha”音:一口气断开,勤换气

(2)发“hei”音:换气要迅速、隐蔽

         声音不要过实

        要让小腹弹起来

(3)唇打“嘟噜”

最后,练气要和表达、咬字结合上,咬字了,就是用气了。

2.口腔控制

    提颧肌    #脸上的那两块笑起来的肌肉 但(提颧肌≠微笑)
    打牙关    #两颗大槽牙要打开   
    挺软腭    #用鼻子呼气,气体冲击的地方即软腭
    收下巴    #仿佛嘴里含了一口冰凉冰凉的水

提颧肌会让声音变暖

挺软腭相当于关闭了鼻腔的通路,让非鼻音更清晰

收下巴:忘记下巴,不用下巴发音

 

咬字器官的配合要领:唇 的1/3处进行咬字控制(即发“嘘”这音时,两根手指头在唇上的位置)

 

遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重阈值,从而提高网络的学习效率预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案转化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性稳定性 。
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