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首尔离边境那么近,韩国为什么不迁都呢?

????原名:首尔离边境那么近,为什么不重新安置韩国首都呢?

????首尔是韩国的首都,但地理位置上,首尔离北朝鲜边境太近。鉴于南北之间长期的紧张关系,韩国政府和反对派一直存在着安全隐患。许多人想知道,面对如此严重的安全压力,韩国为什么不应该将其资本直接转移到其他地方?事实上,韩国人并没有做过类似的尝试,但受到各方的制约,最终没有结果。

????韩国西部是黄海,东部是日本海。南面是马祖海峡。它的领土很小,多山,在大城市的建设地区非常有限。历史上,平壤和开城是朝鲜半岛的中心城市。在李承贵之后,首尔只是一颗冉冉升起的新星。由于汉江的湿润和山区的环境保护,首尔(今天的首尔)逐渐成为与平壤的南北方向呼应的南部中心。

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????冷战爆发后,南北双方在半岛上的对峙也开始了。尽管在美国的保护下,韩国最终拯救了自己的领土,但来自朝鲜的军事威胁总是像达摩克利斯之剑一样悬在头上。从远处看,首尔离边境线不到40公里,普通的远程火炮可以覆盖它。从经济上讲,大韩民国的全部人口集中在首尔和釜山两个主要都市区,韩国无论如何也承受不起这样的损失。

????二十一世纪初,卢武铉总统提出迁都计划,将中清路与江源路交界处作为新的首都。为了表达人们对这座新城市的良好期望,提名委员会最终决定以石宗命名新都。计划一出台,就有几代穷人投票支持卢武铉,但问题是搬迁与搬迁不一样。说起来容易,做起来难。

????尽管卢武铉相信,到2015年,石宗的人口将达到15万,但在一张纸的倡导下,习惯首尔生活的居民正在将他们的家庭迁移到120公里以外。首尔当地的富豪们公开表示,这座城市的搬迁将严重打击和影响首尔的国民经济。反对党向国会提出抗议,声称现代战争早已远离了边疆和后方。即使它移动了一百公里,它仍然是无用的。相反,它浪费了无数纳税人的钱,只是为了取悦中部地区的一些选民。

????有一段时间,公众的意见是喧闹的,韩国陷入了困境,所以它不得不引入关于行政中心城市的特别法,这将世宗重新定义为一个共享首都职能的城市。经过一场比赛,最孤独的是师宗市的当地居民,他们以为自己明天会成为首都居民,但转眼间,这个计划就白费了。虽然与卢武铉的初衷相比,《行政中心城市特别法》无疑是一个注水方案,为了保证石宗市的正常启动,只能是暂时的。

????2012年,韩国总理府等部门率先迁至世宗市,使世宗市常任公务员达到1万人,但核心总统府、国会和国防外交部仍留在首尔。对于韩国人来说,世宗城已经变成了鸡肋。如果工作立即停止,中部地区的选票将急剧下降。如果要维持下去,不仅每年要投入巨额资金,而且两地的官员都必须赶时间。

????世宗,韩国历史上着名的“世宗王”,如果天堂的精神看到后人的尴尬,我不知道该如何感受。

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Interspeech 20周年,ASR和SD相关论文预告

????机心创意

????作者:努尔哈丘

????编辑:H4O

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????本文从本次会议的论文列表中选出了一些具有代表性的作品。它们主要包括以下几个方向或主题:鸡尾酒问题、语音eeg编码、低资源语音识别和多模态/大规模语音分割。这五份文件是:

????面向说话人的鸡尾酒会语音识别模型

????2。说出你的想法!面向分层深度学习的想象语音识别基于分层深度学习的想象语音识别

????三。基于语料库相关抽样的多语种语音识别(基于语料库相关抽样的多语种语音识别)

????4。是谁说的?:视听演讲者记录真实世界的会议?真实会议中的视听说话人分割

????5。广播档案的大规模说话人二值化

????论文1:面向说话人的鸡尾酒会视听模型

????论文:https://arxiv.org/pdf/1906.05962.pdf

????关键词:语音识别/鸡尾酒问题/多模态

????1。作者简介和论文摘要

????本文第一作者关林超是国立台湾大学本科生。他目前正在攻读芝加哥大学电子与计算机工程系的博士学位。针对语音识别领域中的鸡尾酒问题,提出了利用听觉-视觉模态融合构建针对说话人的声学模型的思想。在有两个扬声器的模拟“鸡尾酒”环境中,取得了显着的性能改进。在引入说话人身份信息后,视听模型将错误率从基线的26.3%降低到4.4%,进一步降低到3.6%。

????2。方法

????解决“鸡尾酒”问题的传统方法是盲信号分离,但这种方法只在声音模式下进行。在这个问题上,采用多模态的方法,目前的重点还是要做好模态的对齐和融合。语音信号与人脸有着天然的联系,而阿里巴巴此前在抗噪语音识别中使用的是口宽图像信息。本文用它来解决两个演讲者的鸡尾酒问题。本文选取31位说话人的语音/人脸数据作为网格数据集的研究对象。在每个目标扬声器的模拟数据附近酒店预订_366行业365bet被封了_365bet官网登陆_365bet官网网址多少中,从其他扬声器的数据中随机选择另一个扬声器。因此,也可以认为,本文实际上把非目标说话人的声音看作是“噪声”。

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????2.2声学模型的结构分析

????如文中所述,最终模型仍然是声学模型,因为它用于预测音素标签。如图2所示,说话人目标模型(包括单模和多模)由5个隐藏层组成,每个隐藏层包含2048个节点,每个隐藏层的激活函数为relu。输出层是soft max层,用于预测2371个音素标签。预测标号与实际标号的交叉熵是待优化的损失函数。很明显,这个