你對新一季的《最強大腦》有什麼期待

2022-01-14 23:10:32 字數 3342 閱讀 7637

1樓:星期一中年

我期待在節目當中能看到更燒腦的節目,期待能更深刻的感受到自己的渺小。

《最強大腦》每一季的節目,都是異常的精彩,都讓人能夠在節目當中感受到自己的智商被碾壓。只是在這種逆天腦力的碾壓之下,反而讓我更期待在最新一期節目當中能出現腦力界的新王者。

我希望能看到更多的腦力界的強者,這讓我感覺與有榮焉。

《最強大腦》這個節目當中,我真的看到過了太多厲害的人,厲害的讓我都無法想象。不論是一開始作為評委的魏坤琳,還是鮑橒、王峰、王昱珩 等等,都讓我看到了人類的天才一面。

我期望能看到更多這樣的人,因為這會讓我覺得我的智商還有可開發的餘地。雖然我從來都看不懂他們在節目當中到底是怎樣做到的,可是這並不妨礙我為他們的腦力喝彩。

我期待中國隊依舊能取得最後的勝利,或許這是心中最期待的事。

作為一個從小在紅旗下長大的年輕人,我雖然已經脫離了中二青年的年紀,可是我依然願意在各種比賽當中看到,我們能夠取得最後的勝利。

或許是因為這能夠激發我一點點的民族榮譽感,或許是因為我更期待看到中國人在節目中更精彩的表現,在每一次的國際賽當中,我都非常希望中國隊能夠取得勝利。

對於最新一季的《最強大腦》,我依然期待我們能夠站在最後的領獎臺上。在以前的節目當中,已經取得的輝煌會讓又一次的勝利,變得更加奪目。

其實作為一個工作忙碌的人,我基本上是沒有時間看直播的,可是每週我都會抽出時間來看這個節目。我希望自己能夠在節目中得到啟發,能夠讓我更理性的看待我自己的生活。

生活總要有些期待,我期待看到更精彩的《最強大腦》。

2樓:瓶子尷聊

我期待新一季的《最強大腦》能夠更加公平公正,上一期《最強大腦》傳出來不好的“醜聞”,觀眾們對《最強大腦》的公平公正產生了懷疑,也表示對《最強大腦》很失望。

3樓:ljt蜻

期待挺大的,節目帶著百位智商非常高的天才,重新徵戰,新一季導師也全換了,這次節目組選了三個女藝人作為導師,他們分別是戚薇,韓雪和郭采潔!

4樓:生活達人嫻姐兒

首先就是期待《最強大腦》原班人馬的迴歸,同時對劇情的發展和內容也有很大的期待,希望新一季的能夠再次帶給我們震撼。

5樓:時尚達人曉玉啊

希望新一期的最強大腦能夠讓更多年輕的人去參賽,同時也希望成立的團隊強大幹掉外國隊。

6樓:閒時聊社會百態

期待新一季的《最強大腦》可以出現那些選手,因為新的選手可以說是最強大腦當中的新鞋血液並且也能夠讓我們意識到知識的力量。

7樓:庭泥根

希望綜藝的部分,內定的部分能少一點,再少一點,最重要的是崇尚科學,吸引大眾去追求科學,而不是譁眾取寵。

最強大腦小度識別電影聲紋是哪期

8樓:幸福囀角見

本次最強大腦人機挑戰的專案是聽聲識人,背後的技術背景是聲紋識別技術。實際上聲紋識別是一種行為識別技術,是通過測試、採集聲音的波形和變化,與登記過的聲音模板進行匹配。該項技術最早由40年代末的貝爾實驗室開發,主要用於軍事情報領域。

隨著技術發展,逐步在法醫鑑定、法庭證據等領域得到廣泛使用。 聲紋識別的理論基礎 每一個聲音都具有獨特的特徵,通過該特徵能將不同人的聲音進行有效的區分。 這種特徵主要由兩個因素決定,第一個是聲腔的尺寸,具體包括咽喉、鼻腔和口腔等,這些器官的形狀、尺寸和位置決定了聲帶張力的大小和聲音訊率的範圍。

就像指紋一樣,每個人的聲音也就有獨特的特徵。第二個因素是發聲器官被操縱的方式,發聲器官之間相互作用就會產生清晰的語音。人在學習說話的過程中,通過模擬周圍不同人的說話方式,就會逐漸形成自己的聲紋特徵。

理論上來說,聲紋就像指紋一樣,很少會有兩個人具有相同的聲紋特徵。 ? 小度聲紋識別技術解析 最強大腦中,小度機器人擁有的聲紋識別技術,實際上屬於動態聲音實時檢測技術,同時還包括vad、降噪、去混響等(vad的目的是檢測是不是人的聲音,降噪和去混響是排除環境干擾)。????

考慮到挑戰場景是從合唱團中找到特點的人聲,難點在於如何對語音訊號中說話人相關的資訊提取和表示,以及如何去區分類似人聲的細微差異。一般而言對一段語音說話人相關特徵的提取主要是按照如圖所示的流程進行: 對於收集到的語音,首先會進行有效語音檢測(vad),將收集到的語音中非有效部分的語音進行切除,然後進行聲學特徵提取。

由於語音訊號是一種短時非平穩不定長的訊號,因此一般提取特徵都是採取加窗得到以幀為單位的特徵。目前採用的聲學特徵普遍為經典的梅爾頻率倒譜系數mfcc、感知現行**係數plp,以及目前火熱的基於深度學習的特徵deep feature。在得到聲學特徵之後,就是說話人資訊的進一步提取。

這裡採用的建模方法主要採用ivector演算法以及帶殘差處理的深度卷積神經中國絡演算法。通過建模後,我們就能夠對語音進行更深層次的特徵表示,使得說話人相關的資訊進一步被呈現。最後得到的模型,就能夠將特徵提取階段得到的特徵進一步轉化為能夠表徵說話人特性的樣本。

這樣,我們就能夠將特定說話人的語音徹底轉換為能夠表徵該說話人特性的模型。(在實際的比賽過程中,21個合唱隊員在進行唱歌時,我們通過分別將這21個隊員的唱歌聲音送入到該模型中,最後得到21個能夠表徵這些隊員資訊的模型)。 識別匹配階段就相對容易理解了,在採集到測試語音之後,進行相應的特徵提取操作,然後通過與模版庫裡面的所有模板樣本進行相似距離計算,然後選擇距離最近的一個作為最後的判決結果。

(在實際比賽過程中,這就相當於三次測試,每次測試,我們將線人的暗號語音送入到模型中,提取特徵,然後再分別與21個模型進行打分比較,得分最高者即是機器認為的最有可能的線人)。整個過程如下圖所示: 本次聲紋識別的難度 可能大家最感興趣的是,最強人工智慧的小度和我們的小選手小寶3題只對了1題。

這裡我簡單說下影響大家發揮的因素,如下: 1、噪音問題 2、多人唱歌 3、聲音記憶遺忘 4、特徵遷移 排名第一的是噪音問題,包括現場噪音和**噪音,這個比上場人臉識別的影響更大(上期存在著光線的影響),**本身也會影響機器和選手的判斷;第二是多人唱歌,眾所周知,聲紋的識別主要靠頻譜特徵,而多人會出現頻譜混疊的現象,使得特徵分離和識別難度較大;第三,主要是對人類選手的影響,一般的人記憶時間的序列會比空間的要難,尤其是在記憶三串聲音序列後,容易出現混淆,這也是為什麼doctorwei一再希望小寶多聽幾遍的原因;最後說下特徵遷移,挑戰中是通過記憶說話,到辨識唱歌。而往往人們說話和唱歌聲紋是不同的,這就存在一個特徵遷移的問題,對應到我們的兩位選手需要一定的歸納推理能力。

以上4個因素使得最終結果不是那麼完美,但是也正是這些不完美才會讓我們在技術上不斷進步,不斷超越過去的自己

一部電影名 四個字 我只記得有“腦”好像是最強大腦 還是什麼的,記不清了

9樓:lsc嬋

親,最強大腦是綜藝節目啊,江蘇衛視剛開始的啊..................超級好看哦,你可以去看看哦