英国评论员荧屏前张口吞下苍蝇 坚持播报被赞敬业

英国天空电视台的政治评论员亚当-博尔顿在直播中意外吞下一只苍蝇,但他淡定继续解说。这不是他首次在直播中发生趣事,之前还有过令人啼笑皆非的表现。

老哥哥干嘛吃下去呢,吐出来也是扭曲几秒的事啊!做这行也不容易,甭说挂着鼻涕解说的,还得遭受飞蝇攻击,英伦这条件也太艰苦了…


据英国《独立报》报道,英国天空电视台15日的直播节目正在播出:“谈到内阁改组的情况,咳……咳……”政治评论员亚当-博尔顿说到这里时面容突然扭曲了,他突兀地停顿了几秒。“亚当,亚当,需要暂停一下吗?”当他在镜头前明显吞了什么东西之后,一位演播室工作人员的声音突然插入到节目中,“你还好吗?”


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这戏剧性的一幕发生在英国天空电视台15日的一档直播节目上,正在播报的是英国天空新闻的大牌评论员亚当-博尔顿,他正在对内阁改组开展高谈阔论,然而非常不巧,一只小动物飞进了他的嘴巴,他顺势咽了下去。只见他面不改色,数秒后竟对着荧幕说了句:“我刚刚吞了一只苍蝇,不过没事了,我现在好了。”随即,便又继续开始他的高谈阔论。


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据说这已经不是亚当第一次在直播时让人啼笑皆非了,除了这次吞蝇事件,这位坚强而又敬业的评论家还有两次惊人之举。一次是在2010年英国大选之后连线采访首相府新闻主管阿拉斯泰尔-坎贝尔时,他不顾现场直播,对着坎贝尔大哭着喊道:“我受够了你总是揣测我在想什么!”另一次则是在采访中不断激怒前首相戈登-布朗,害得布朗不得不当着亿万观众的面,对他怒目相向愤而离席。


小道消息:今年1月时,亚当曾透露将告别25年的评论员生涯,但他会继续留在天空台,主持一档夜间节目。

本文转载自奇艺事:http://www.71shi.net/?p=27719

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,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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