播音创作基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京广播学院出版社

作者:张颂

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:1999-09

价格:10.00元

装帧:平装

isbn号码:9787810041812

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 播音学
• 广播电视学
• 新闻传播学
• 口语表达
• 写作技巧
• 语音训练
• 主持技巧
• 传媒
• 文化艺术
• 教材

好的，以下是一份关于《播音创作基础》之外的图书简介，重点突出其他领域的知识和深度，力求详细、自然，避免任何模板化或AI痕迹。 --- 书籍名称：《深度学习的数学原理与实践：从线性代数到张量网络》 内容提要 本书并非聚焦于声音的艺术与技巧，而是深入探索当前人工智能领域的核心驱动力——深度学习的底层数学架构与前沿算法实现。它旨在为那些希望超越“调用API”层面，真正理解、设计和优化复杂神经网络模型的工程师、研究人员和资深爱好者提供一份坚实的理论基石与实战指南。 本书的叙事结构严谨而逻辑清晰，从最基础的数学工具箱开始构建知识体系，逐步攀升至复杂的深度学习模型结构。我们认为，缺乏坚实的数学基础，对深度学习的“黑箱”操作只会停留在表面，无法应对模型收敛性、泛化能力和高维数据处理中的真正挑战。 第一部分：数学基石的重构——从微积分到概率统计 本部分将对深度学习中频繁出现的数学概念进行一次彻底且面向应用的复习与深化。我们不会停留在中学课本的定义层面，而是着重于这些概念在优化算法和模型构建中的实际作用。 1. 线性代数与高维空间几何： 详细阐述向量空间、特征值分解（Eigendecomposition）和奇异值分解（SVD）在数据降维（如PCA）和矩阵近似中的核心地位。重点解析张量（Tensor）作为高维数据容器的本质，以及其在GPU并行计算中的内存布局优化。我们将探讨如何用矩阵运算的角度理解全连接层（Dense Layers）的本质，以及它们如何通过变换将输入空间映射到特征空间。 2. 微积分与最优化理论： 深入剖析多变量微积分中的梯度、Hessian矩阵（二阶导数信息）及其在牛顿法和拟牛顿法中的应用潜力。本书将耗费大量篇幅讲解随机梯度下降（SGD）及其变种（Adam, RMSProp）的收敛性分析，解释学习率调度策略背后的数学原理，并讨论如何利用一阶信息高效地探索高维非凸优化地形。 3. 概率论与信息论： 这部分是理解损失函数和正则化的关键。我们将细致区分最大似然估计（MLE）与最大后验概率估计（MAP）。信息论部分，重点解析熵、交叉熵和KL散度在分类任务中的角色，解释它们如何量化模型预测与真实分布之间的“距离”。此外，还将引入贝叶斯方法在模型不确定性量化中的应用。 第二部分：核心神经网络架构的解析 在数学基础夯实后，我们将进入对现代深度学习支柱架构的细致拆解，每一章都伴随着核心数学概念的回溯与应用。 1. 经典前馈网络（FNN）的深入： 探讨激活函数（如ReLU, GELU）的非线性引入机制，并深入分析梯度消失与梯度爆炸问题的数学根源，以及批标准化（Batch Normalization）如何通过规范化内部协变量转移来稳定训练过程。 2. 卷积神经网络（CNN）的几何不变性： 剖析卷积操作的参数共享机制，并从傅里叶变换的角度理解其在频域处理图像特征的优势。我们将详细介绍现代CNN架构（ResNet, DenseNet, Vision Transformers的前身）如何通过残差连接和密集连接克服深度带来的信息损失问题。 3. 循环神经网络（RNN）与序列建模的挑战： 考察标准RNN在处理长序列依赖性时的遗忘机制。重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）中“门控机制”的数学设计，即如何通过遗忘门、输入门和输出门来精确控制信息流在时间维度上的累积与遗忘。 第三部分：前沿模型与优化策略的深化 本部分关注当前研究热点中的技术深度，特别是那些对模型性能产生决定性影响的复杂组件。 1. 注意力机制与Transformer的崛起： 本章将本书的数学深度推向新的高度。我们不仅介绍“自注意力”（Self-Attention）的计算流程，更要解析其核心——Scaled Dot-Product Attention的数学含义：它如何通过度量输入序列中元素间的相似度（点积）来动态分配权重。多头注意力机制（Multi-Head Attention）的并行化和表示能力将得到充分的数学论证。 2. 生成模型（GANs与VAEs）： 探讨生成对抗网络（GANs）背后博弈论的框架，分析判别器和生成器之间的纳什均衡点追求过程。对于变分自编码器（VAEs），我们将侧重于重参数化技巧（Reparameterization Trick）的引入，解释它如何解决在反向传播过程中对随机采样操作的不可微性限制。 3. 可解释性与模型鲁棒性： 探讨如何利用二阶导数信息（如梯度流可视化）和敏感性分析来探究模型的决策路径。引入对抗性攻击的数学模型，并讨论如何通过提高损失函数的平滑度或集成方法来增强模型的泛化能力和抗干扰性。 结语 《深度学习的数学原理与实践》不是一本快速入门指南，它要求读者具备一定的分析能力和对抽象概念的接受度。全书配有大量的Python与PyTorch代码示例（这些代码是纯粹为了阐释数学原理而非展示最新框架特性），旨在将抽象的公式转化为可操作的计算流程。阅读本书，你将不再是算法的被动使用者，而是能够洞察其内部运作机制，并能自信地构建下一代复杂智能系统的理论家与实践者。

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我必须承认，我在阅读此书之前，对“口语表达”的理解非常肤浅，总觉得无非就是把字念清楚、声音洪亮就行了。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它深入剖析了语言背后的文化土壤、听者心理学，甚至涉及了少量神经科学的知识，来解释为什么某些声音能瞬间抓住听众的注意力。我最欣赏的是作者对于“情感共鸣”的层次划分，从浅层的模仿，到深层的理解和代入，每一步的进阶都有清晰的路径指导。特别是书中关于“非语言信息”在声音传播中的作用的分析，让我醍醐灌顶。原来，我们听到的声音，其实只是冰山一角，水面下隐藏的那些停顿、呼吸的细微变化，才是真正传递信息和情感的关键。这种从宏观到微观，由表及里层层递进的讲解方式，极大地拓宽了我的视野，让我意识到播音和演讲是一门包含多重学科交叉的复杂艺术。

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这本书最让我赞叹的一点，在于其超强的实用性和前瞻性相结合的独特气质。它没有沉溺于对经典播音腔的复古和模仿，而是大胆地探讨了在新媒体时代，声音如何适应快速变化的传播环境。作者对于“适应性表达”的探讨，简直是为我们这些身处信息洪流中的学习者拨开了迷雾。书中不仅有大量的练习建议，更重要的是，它教会了我们如何“思考”播音，而不是仅仅“操作”播音。我尝试按照书中的“场景化训练法”去练习了几次，发现效果立竿见影。比如，在模拟直播带货的语境下，如何快速切换情绪和语速，书中提供的框架非常具有操作性。它没有提供固定的“标准答案”，而是提供了一套可以应对任何突发情况的“思维工具箱”。这对于任何想在声音领域有所建树的人来说，都是极其宝贵的财富，因为它培养的是一种动态的、与时俱进的专业素养，而非僵化的过时技巧。

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这本书真是让人耳目一新，我原本以为它会是那种枯燥乏味的理论堆砌，结果完全出乎意料。从翻开第一页开始，就被作者那种娓娓道来的叙事风格深深吸引住了。它不像传统教材那样生硬地灌输概念，而是通过一系列生动的案例和深入浅出的分析，将复杂的原理变得清晰易懂。尤其是关于声音的物理特性和心理影响那几章，作者的阐述角度非常独特，既有科学的严谨性，又不失人文关怀，让人在阅读中不仅学到了知识，更获得了对声音艺术的全新理解。我特别喜欢作者在描述“语调变化”那一节时所使用的比喻，它瞬间打破了我对传统播音技巧的刻板印象，让我意识到声音的表现力远比我想象的要丰富和微妙。这本书不仅仅是一本技能指南，更像是一本心灵鸡汤，引导读者去倾听世界，倾听自己内心的声音，这种深度和广度，在同类书籍中是极其罕见的。读完之后，我感觉自己对语言的驾驭能力似乎都有了潜移默化的提升，那种由内而外的自信和对表达的掌控感，是任何死记硬背都无法获得的宝贵财富。

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这本书的价值远超其定价，我甚至觉得它应该被列为所有语言艺术爱好者的案头必备。它最大的成功之处，或许在于其构建了一个完整的、自洽的学习体系。它不像市面上很多教人快速上手的“速成手册”，而是脚踏实地地带你走完从基础理论到高级技巧的全过程。书中对“发声器官的维护与科学使用”的那部分内容，简直可以看作是一份专业的健康指南，这种对学习者整体福祉的关怀，是许多只关注技巧的书籍所不具备的。我个人感觉，通过系统学习这本书所倡导的理念，我的声音状态变得更加稳定和持久，不再容易疲劳，这对我日常工作带来的积极影响是巨大的。它不是教你成为一个“播音员”，而是帮助你成为一个更懂得如何有效、健康地运用自己声音的“沟通者”。这种高屋建瓴的指导思想，使得这本书的价值具有长期的生命力。

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这本书的装帧设计和排版布局也称得上是一绝，每一个细节都透露出一种对阅读体验的极致追求。我常常在想，一本技术类书籍能做到如此赏心悦目，实属不易。字体选择适中，行距和页边距都经过精心考量，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。更值得称赞的是，书中穿插的插图和图表设计，它们不仅仅是装饰品，更是对文字内容的有力补充和视觉化解读。举个例子，书中用来解释“气息支撑”原理的那个流程图，简洁明了，一目了然，比起长篇累牍的文字描述，其效率高出太多。作者似乎非常懂得读者的“痛点”，总能在关键时刻提供一个直观的参照物。我是一个非常注重阅读体验的人，很多工具书因为排版粗糙而被我束之高阁，但这本书却让我忍不住一再翻阅。这种对细节的把控，无疑体现了作者或编者对于内容呈现的高度专业性和匠人精神，让学习过程本身也成了一种享受，而非负担。

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教材不是这个颜色滴...偶滴创作基础哇..眼泪....对象感

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