《朗读者之遇见》

卷首语

朗读者就是朗读的人,在我看来可以分为两部分来理解,朗读是传播文字,而人则是展现生命,将值得尊重的生命和值得关注的文字完美结合就是我们的《朗读者》。

你有多久没有朗读了?很久了吧。因为很多人都觉得朗读,那是学生时代的事情,或者说它只属于一小部分人。

朗读属于每一个人。

开场白

今天,是朗读者节目第一次和观众见面,所以,我们第一期节目的主题词,也特意选择了——遇见。

古往今来,有太多太多的文字,在描写着各种各样的遇见。“蒹葭苍苍,白露为霜,所谓伊人,在水一方。”这是撩动心弦的遇见;“这位妹妹,我曾经见过。”这是宝玉和黛玉之间,初初见面时欢喜的遇见;“幸会,今晚你好吗?”这是《罗马假日》里,安妮公主糊里糊涂的遇见;“遇到你之前,我没有想过结婚,遇到你之后,我结婚没有想过和别的人。”这是钱钟书和杨绛之间,决定一生的遇见。
所以说,遇见仿佛是一种神奇的安排,它是一切的开始。也希望从今天开始,《朗读者》和大家的遇见,能够让我们彼此之间,感受到更多的美好。


下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示不会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
### Edge TTS 中实现自定义朗读者 在Edge TTS中,创建或使用自定义朗读者主要依赖于所提供的API功能以及配置选项。然而,需要注意的是,Edge TTS本身并不直接提供完全意义上的“自定义朗读者”的能力,即无法让用户上传自己的声音样本并训练成新的语音模型[^2]。 但是,可以通过选择不同的预设语音来模拟不同类型的朗读效果。对于更高级的需求,如特定的声音特质或是个性化的发音习惯,则可能需要考虑其他平台的服务或者自行构建基于机器学习的解决方案。 为了更好地利用现有的资源,在Edge TTS里可以做如下操作: #### 使用预设的不同语言和地区下的多个内置语音 通过指定`voice`参数可以选择来自不同地区和语言环境中的多种预置音色。这允许开发者根据应用场景挑选最合适的语音输出形式。 ```python import asyncio from edge_tts import Communicate, VoicesManager async def main(): voices = await VoicesManager.create() selected_voice = "zh-CN-XiaoxiaoNeural" # Example of selecting a Chinese voice communicate = Communicate(text="你好,世界", voice=selected_voice) await communicate.save("output.mp3") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` 此代码片段展示了如何设置中文普通话的神经网络合成女声作为朗读者,并保存生成的音频文件到本地磁盘上。 #### 利用 SSML (Speech Synthesis Markup Language) 进行精细化控制 除了简单的文本输入外,还可以采用SSML格式来增强对最终输出质量的掌控力。比如调整语速、强调某些词语、改变语气等等。这种方式能够帮助接近更加自然流畅且具有特色的表达方式。 ```xml <speak version='1.0' xml:lang='en-US'> <voice name='zh-CN-XiaoxiaoNeural'> <prosody rate='+20%' pitch='-5%'>这是一个例子。</prosody> </voice> </speak> ``` 上述XML文档说明了怎样运用SSML标签组合来微调由选定语音发出的内容特性,从而间接实现了某种程度上的个性化定制。
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