试论从听众注意角度谈广播播音主持技巧的提高

随着电视和电脑在生活中的普及,曾经使用最为广泛的广播逐渐被更为先进的电视和电脑所取代,但是广播依然没有从人们的生活中离去,汽车上广播一直都存在着,电视机也有具有广播功能,收音机依然在很多人家里放置,所以广播还有着数量庞大的受众。不过广播本身的特点决定了它只有声音没有图像,而且广播基本上是单方面的交流,所以作为广播播音主持承担着吸引听众的重担,必须要提高播音主持的主持技巧。本文尝试着从听众注意度探究如何提高播音主持技巧,希望对广大播音主持能够有所帮助。

试论从听众注意角度论播音主持技巧

作为一名播音主持人,其基本播音技巧就是掌握听众的注意力。如果给注意力赋予一个准确的定义,那么注意力就是听众对一件事物的集中程度的表现,并且在集中的过程中,一直保持着持续不变的心理状态,并最后引起听众对这件事物的思考和理解。本文对听众的注意力进行分析,并探讨播音主持人如何从听众注意角度提升播音主持技巧,以供参考。

从听众注意角度探讨广播播音主持技巧提高对策

所谓注意就是听众在接收、听取广播时形成的联想、思考、回忆与感知等诸多心理变化的开始,而且在后续的收听过程中心理反应会随着节目的不断深入而发生改变。本次研究是把听众注意作为着眼点,对他们的注意心理进行分析,从而对如何提升播音主持的主持技能展开研究。

融合位置编码的多角度注意力知识图谱问答

知识图谱问答是自然语言处理应用领域的研究热点之一,现今的解决方案通常是将问题与知识图谱分开研究,没有关注知识图谱与问题之间的相关性。对此,本文提出了一种融合位置编码的多角度注意力知识图谱问答方法,通过多角度注意力机制对问题与知识图谱之间的交互进行建模,依据知识图谱来关注问句中重要组成部分,利用注意力机制来计算问句信息与知识图谱的相关程度,提取问题中与知识图谱最相关的信息。在WebQuestions数据集上进行了相关实验及对比测试,实验结果表明,提出的模型相比于现有主流模型有一定的优势,取得了53.2%的Macro-F1分数。

结合生成对抗网络及多角度注意力的图像翻译模型

本文提出一个新的无监督图像翻译模型,该模型结合了生成对抗网络和多角度注意力,称为MAGAN.多角度注意力引导翻译模型将注意力集中在不同域间最具有判别性的区域.与现存的注意力方法不同的是,空间激活映射一方面捕获通道间的依赖,减少翻译图像的特征扭曲;另一方面决定网络对最具判别性区域的空间位置的关注程度,使翻译的图像更具有目标域风格.在空间激活映射的基础上,结合类激活映射,可以获得图像的全局语义信息.此外,根据空间激活程度对图像特征信息的影响,设计不同的注意力结构分别训练生成器和判别器.实验结果表明,本文模型在selfie2anime、cat2dog、horse2zebra和vangogh2photo这4个数据集上的KID分数分别达到9.48、6.32、6.42和4.28,性能优于大部分主流模型,并且与基线模型UGATIT相比,在selfie2anime、cat2dog和horse2zebra这3个数据集上的距离值分别减少了2.13、0.75和0.64,具有明显的性能优势.

论新闻播音主持技巧

告别青春,步入中年,面对众多80后甚至90后的靓丽面孔,许多年长的播音员主持人现多在幕后播新闻。在幕后,主持人不能与受众面对面交流,只能通过对语言、语调、音色、情感等控制策略实现信息传递。因此,运用播音主持技巧来打动受众,提高节目的收视率是这些幕后播音员主持人的提升之道。