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越南琴匠“知音故里”遇知音******

　　中新社武汉2月1日电 题：越南琴匠“知音故里”遇知音

　　作者 武一力

　　踏入武汉东湖大李村，丝丝缕缕琴声不绝于耳，时而清脆，时而雄浑。在一座名为“南天坊”的古朴院落内，主人阮延俊抚琴而歌，三五宾客围炉而坐，听琴品茗。

　　“古琴，是我在武汉遇到的‘知音’。”阮延俊近日接受中新社记者采访时说。

　　阮延俊来自越南广治省，是一名古琴演奏家、斫琴师。18年前，热爱中国文化的他来到华中师范大学研习中国古代文学，成为文学博士。毕业后，阮延俊留在武汉，传授古琴演奏和斫琴技艺。

　　中国传统乐器古琴，至今已有3000多年历史。而武汉是“知音故里”，伯牙抚琴遇知音子期的故事就发生在这里。

　　学好中国乐器绝非易事。起初，阮延俊一有空就泡在图书馆查阅古琴文献，从北宋《碧落子斫琴法》，到中国现存最早的琴曲专集《神奇秘谱》，一本本“啃”，一曲曲练。“许多古籍都是竖排繁体，晦涩难懂，我要花大功夫查资料、请教师长，以便了解其中的历史文化。”阮延俊说。

　　比读古籍更难的，是认琴谱。阮延俊家中有一面刻满字的墙，看似汉字，却非汉字。他介绍，这是古琴减字谱，用汉字中某一字或偏旁减笔来表示弹奏的弦数、徽位、左右手指法，如勾、挑、抹等，是五线谱无法取代的。作为演奏者，必须将减字谱熟记于心。

　　“善琴者善斫。”斫琴，即制琴，学会了演奏，阮延俊开始自学斫琴。古琴制作皆沿古法，要经过涂生漆、刮灰胎、上弦调音等百余道工序，制作一床琴平均耗时三年。

　　“槽腹是斫琴关键的一步，决定古琴的音质。”阮延俊一手按着古琴面板，一手拿着铲刀，顺着木纹反复将槽腹打磨至适宜的厚度。他时不时用食指叩击面板，侧耳倾听低音是否纯粹浑厚，高音是否清亮通透。

　　以琴为伴，亦以琴会友。阮延俊还记得多年前亲手制作的第一床古琴，那时还在上学的他囊中羞涩，只能在网上买便宜的材料制琴。当老板得知这位外国小伙痴迷中国乐器，豪爽地将材料免费寄给他。如今，两人已成了无话不谈的“琴友”。

　　扎根中国18年，阮延俊踏遍中国名山大川，朋友遍及南北各地。他和自己的博士生导师戴建业不仅成了知音，更是情同父子，每天打电话分享生活见闻、交流学习心得。今年春节，阮延俊照例邀请师长、好友来家里小聚，弹弹琴、聊聊天。

　　阮延俊还收养了小狗“巍巍”和流浪猫“洋洋”，分别取自俞伯牙钟子期“高山流水”故事中的“巍巍乎若泰山”和“洋洋乎若江河”。“从某种意义上说，它们也是我的知音。”他笑道。

　　阮延俊心中一直有个愿望：将古琴带回家乡。“音乐无国界，我计划在家乡建设一个以古琴为主的中国传统文化传播基地。”(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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）