想去新加坡双语演讲 不能错过的是vipJr杯线上报名

2018年“vipJr杯·GoodTalk(地球村)国际青少年双语演讲大会”线上报名启动,由vipJr独家冠名并承办初赛线上赛区,旨在提升青少年英语能力及国际视野。大会吸引了六万多名6-18岁学生参与,通过在线上传英语演讲视频报名,优胜者将有机会前往新加坡参加海外交流。

中国留学低龄化现象严重,现在很多家长在孩子很小的时候就开始为孩子出国留学做准备,让孩子从小开始接触英语,为了锻炼孩子口语,上双语幼儿园。其实,这样做还不如你给孩子报个在线英语培训呢,外教老师纯英语授课,让孩子在全英文的环境下学习英语,提升的不仅是口语能力,听力,阅读和语法会全面提升的。这也是现在很多家长为孩子选择vipJr的原因,就是为了让孩子学了英语之后可以开口说,不再学习“哑巴英语”。
vipJr杯• GoodTalk(地球村)
11月1日,2018“vipJr杯• GoodTalk(地球村)国际青少年双语演讲大会”线上报名通道正式开启。本届大会由团中央学校部新媒体中心、新浪教育、国棠文化联合主办,K12在线教育领军品牌 vipJr独家冠名并承办初赛线上赛区,这是 GoodTalk国际青少年双语演讲大会举办十年来首次开启线上参赛渠道。

“地球村”国际青少年双语演讲大赛始于2009年,每年一届。除中国外,还在新加坡、澳大利亚、美国等多个国家和地区开展选拔,通过不同国家的青少年使用第二语言演讲交流,推进中英双语在全世界的普及,加深各国青少年对彼此文化的认知与理解,最终选拔出具有国际影响力的青少年外交人才。

本次大会线下初赛阶段已获得全国百所名校深度支持,吸引六万多名6-18岁学生参与,创历届之最。vipJr作为大会线上报名通道,全程免费开放,参赛选手只需在H5活动页面,上传一段1分钟的英语演讲视频,即可完成报名。所有参赛作品将接受vipJr专家评审,最终选出“最具演讲力奖”、“最具人气奖”、“最具潜力奖”以及优秀奖共计61名优秀选手。获奖者不仅能得到丰厚的奖品,还有机会获得免费前往新加坡参加海外双向双语交流大会。

vipJr相关负责人表示,演讲是最能直接展现英语能力的方式,优秀的演讲不但能给孩子带来自信,还在很大程度上影响着孩子未来的成长轨迹和职业发展。“国际青少年双语演讲大会”活动充分体现了vipJr一以贯之的英语教育理念——“用英语讲故事”,这也是vipJr与GoodTalk达成战略合作的重要原因。作为“地球村”国际青少年双语演讲大赛的官方制定英语培训机构,vipJr希望通过线上参赛的方式,让全球更多的青少年参加本次比赛,在提升国际化视野的同时,让更多的孩子在世界舞台上出彩。
vipJr英语课程
据悉,vipJr英语课程独家使用牛津大学出版社的三套全球精选教材,在教学环节中特别设置了演讲课程,重视语言教学的学以致用;同时,针对不同年龄阶段的学习需求,因材施教,循序渐进地培养孩子们的语言运用能力,最终用英语讲出自己的故事。

此前,vipJr举办过“哈佛少儿演讲交流会”、“牛津大学定制ESL英语进阶游学”等一系列演讲交流活动。众多非一线城市的优秀学员脱颖而出,获得前往世界顶尖学府演讲交流的机会,在全英文环境下锻炼自己的语言应用能力,展现“用英语讲故事”的实力和风采。vipJr隶属于iTutorGroup集团,致力于打造K12全学科在线教育平台,为学员提供英语、数学、语文、编程等真人在线互动课程。

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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