变种异煞

——When life is difficult and when everything turns bad ,always remember that even  a turtle can finish a race as long as he never give up。

 

    很多人可能跟我一样,看到这部电影的名字时以为是科幻恐怖片,其实它是一部励志电影,在我看来它是科幻电影中最好的励志电影,没有之一,它还有另一个名字叫千钧一发,英文名是Gattaca 

 

 

 

     第一看到这部电影的时候,还是在中央六套(电影频道,虽然现在在电脑上可以随意的看电影,但我还是喜欢在电视看,特别是夜晚非常有感觉),当是看到这个名字,我以为是科幻恐怖片,我对科幻片还是蛮感兴趣的,所以就看了下去。虽然这部电影是1997年拍的,但是拍的非常的好,就是现在来看也感觉不出来是十几年前的电影。

电影的大概故事是这样的:

在这个未来的世界,一个生命刚刚诞生,人们用基因可以预测着每个人的未来发展,每个人的人生路径就已基本确定

从基因的角度来说,文生是个不幸的人。他一出生就被宣布带有一定的基因缺陷,长大后的他将是近视和心脏病患者,更可怕的是:根据基因推断,他只有30年的生命。文生的父母非常想要一个优秀的儿子,因此用基因优选法为他生了一个弟弟。尽管文生在成长的过程中事事努力,但仍受到不公正的基因歧视。

文生痴迷于太空,为了实现飞上天去的梦想,就算他的身体有病,他每一天他都很努力的去锻炼身体,因为他知道宇航员对身体要求很高这。其实时他明白进太空中心需要检查基因,来判断你合不合适,他毫无希望。最后,他离家出走,历尽人间风雨,终于在太空中心找到了一份清洁工的工作。连他自己也不知道,这是否意味着他缩短了离自己梦想的距离。

   这时,他结识了具有优秀基因但却因意外事故而下身瘫痪的杰罗姆。杰罗姆同意与他交换身份,杰罗姆的工作就是每天为他准备应付太空中心严密基因核查的用品,如尿样、血样,甚至毛发、皮屑(都是他自己身上的)。而文则每天都要在进入太空中心前进行繁琐细致的全身清洗,以免将自己的毛发、皮屑遗落在太空中心。这些不起眼的东西会使他暴露

真实身份。最终实现了梦想,电影里面还有很多其它情节~~~

 

 

其中我最喜欢的是这一段:

   哥哥文森和弟弟安东从小就喜欢在大海里游泳,他们有着自己的比赛规则。但是文森因为身体原因,总是输。

   就在时隔很多年后,文森和安东再次相遇,二人发生争执,所以决定再比赛一次就这样两人来到了大海边都向着大海深处游去,看谁支持不住先要求回来,就算输。

两人游了很久,无法辨别出在什么地方了,安东出现了一些恐慌和害怕,他大声的问道:“文森,文森,岸边在哪里?我们游的太远了。”

文森只是大声的回答:“你想放弃吗?”

弟弟重复道:“我们游的太远了!”

文森还是冷冷的说:“你想放弃吗?”

安东不想就此认输,大声的回答:“不。”

然后两人继续的游着,又过的很久,安东坚持不住了,他感到无法有体力回到岸边,会死在大海里

这时,安东对文森说:“你是怎么做到的,文森?  这一切你是怎么办到的?我们必须回头!”

文森说:“不,太晚了,我们离对岸更近。”

安东困惑的问道:“什么对岸,你要我们淹死吗?”

文森这时说:“你想知道我是怎么做到的吗? 这就是我的方法,安东,我从来不为回游去保存体力。”

 

             ——只有你拼尽全力的努力,才能有机会追逐到你的梦想。

 

 

                                                                                                                                                                                                                            ——Dave.Sun

 

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。 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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