京台社区民众连线举行京剧艺术展演交流******

　　中新社北京2月1日电 (记者 李雪峰)两岸京剧艺术展演暨第二十届“椿树杯”颁奖典礼2月1日晚在北京西城区和台湾高雄举办。两岸戏剧名家、获奖票友等200余人参加活动。

　　展演主题为“‘椿’华秋实二十载，京台携手谱新篇”，分为“百年风华，传承经典”“恪守初心，继往开来”“不负韶华，共谱新篇”三部分。展演在京剧传统选段《定军山》中拉开序幕，《贵妃醉酒》《沙家浜》等经典剧目依次上演，青少年原创作品《霸王印象》等让人耳目一新。来自高雄的票友们准备了《野猪林大雪飘》、歌仔戏《定情》等节目，或诙谐幽默，或婉转婀娜，让观众领略了戏曲文化的魅力。

　　北京市西城区副区长陈朝晖在致辞中表示，优秀的传统文化是中华民族的根和魂。自2003年以来，北京市西城区“椿树杯”社区京剧票友大赛已成功举办二十届，成为西城区打造“京剧艺术发祥地”和京台基层交流活动的重要文化品牌。未来还将不断深化京台两地各领域交流合作、融合发展。

　　高雄市民意代表陈丽娜在台湾活动现场致辞表示，两岸民众对京剧都不陌生，并由此产生了文化共鸣。希望两岸民众多多走动与交流。

　　北京市西城区椿树街道社区工作人员亚然受访透露，此次展演活动受到海峡两岸票友的热情参与。在海选环节收到的百余件视频作品中，不乏来自台湾票友的精品之作。

　　“高雄的民众太热情、太亲切了。”72岁的大陆票友尹树昌曾到台湾访问演出，他在接受中新社记者采访时回忆道，当时晚上找不到回酒店的路，陌生的台湾乡亲骑自行车一直把他送上出租车才回家。参加演出时，台湾民众也表现出对戏曲的极大热情。“两岸文化同根同源，与台湾乡亲交流起来都很坦诚、亲切，希望未来能有机会多多走动。”他说。(完)

让“无声世界”感受赛场魅力！带你看看冬奥手语数字人有哪些奥秘******

　　2022年2月4日，第24届冬季奥林匹克运动会在北京举行，让世界目光再次聚焦中国。本届北京冬奥会秉持绿色、共享、开放、廉洁的办赛理念，凝聚中国科技力量，面向世界、面向未来，向全球奉献了一场精彩、非凡、卓越的奥运盛会。

　　本届冬奥会运用最新科技手段，为全世界观众提供了惊艳的现场转播和全方位覆盖报道，北京冬奥会也成一场上科技含量高的奥运会。赛事活动期间，为了让各类人群都能平等地享受本届冬奥盛会，北京电视台上线了智能手语播报数字人，在《北京新闻》和《北京您早》等节目中进行冬奥专题手语播报，为听障人士带来精彩赛事报道。

　　最新数据显示，我国听障人群超过2700万，这部分人群与健听人一样，他们对教育、社交、娱乐等信息获取都有巨大的需求。但长期以来，传统人工手语翻译工作量大，且主持人和手语主持人配合难度极高。手语动作表情复杂，语序与正常语序差异大，正常情况下想要熟练掌握手语大约需要2年左右的时间，还要结合语境进行猜测。

　　受北京市科委科技冬奥专班委托，北京电视台联合凌云光、智谱AI等业内科技公司，在北京市残疾人联合会和市残联聋人协会等支持下，用3个多月时间，让手语播报数字人完成了近10万条手语语料学习，且翻译准确率高达90%。

　　在如此短的时间内实现这项高难度动作，智能手语数字人是如何做到，在这背后又有哪些技术创新难点？

　　在多位业内人士看来，近年来人工智能体系建设重点布局在算法层和应用层，数据层建设远远不足，并且针对数字人相关产业，底层数据库的数量、质量和开源程度还明显不足。尤其是国内现有的手语语料数据库数量少，且多以图像、视频等二维平面为主，无法满足AI（人工智能）训练的需求。

　　同时，因手语语序与中文语序差异大，方言分化更加复杂，且需要通过表情、口型、动作等方式来传达信息。除了传统的二维平面图像、视频采集，三维肢体运动、表情信息数据采集及结构化参数表达外，手语语料数据库建设对三维运动信息捕捉也十分重要。

　　凌云光手语数字人产品相关负责人介绍，在建设高质量手语语料库的同时，他们充分调研了2022北京冬奥专用手语术语，并联合北京市残联、聋人协会等相关组织机构，进行数据标注，建设手语语义映射关系，不仅完善了国内手语数据库的建设，也为手语推广和AI研究留下了宝贵的数据资产。

　　该负责人举例说，基于“悟道2.0”超大规模人工智能模型的技术支撑，手语数字脑用计算机模仿听障人士的大脑，将看到的中文文本信息转换成手语词汇序列，包括中文语义蒸馏模型和AI手语分词快编算法的研究。中文语义蒸馏模型用于从输入的文稿或文本中提取出关键的语义信息，将中文文本语义提炼和精简，形成精准匹配适合手语表达的文本；AI手语分词快编算法则用于将蒸馏得到的中文文本，根据冬奥手语语料库划分成相应的手语词汇序列，供数字人做表达输入。

　　该负责人还提到，数字人是冬奥手语播报的载体和展现形式，通过高精度写实数字人全流程制作方案，可实现一键数字建模，高度还原真人发肤，重新毛孔等细节，更加真实亲切。同时，通过跨模态拟人生成算法，还可以将手语词汇序列，生成相应的动作信息，驱动数字人模型做出相应的动作、手势和表情。（姚坤森）