主修课程
- 播音主持艺术原理
- 语言表达技巧与实践
- 电视节目主持与编导
- 播音发声学
- 传媒伦理与法规
获得奖项
- 2016年校级主持人大赛一等奖
- 2017年全国大学生主持人大赛优秀奖
实践经历
- 参与校园广播站日常主持工作，负责早间新闻和音乐节目
- 担任校级文艺晚会主持人，累计主持超过20场活动
- 实习于北京某省级电视台，担任节目助理，参与节目录制与后期制作
主修课程
- 广播电视学概论
- 新闻采访与写作
- 电视节目制作技术
- 媒体策划与创意
- 广播电视法规与政策
获得奖项
- 2018年全国大学生广播电视作品大赛三等奖
- 校级优秀毕业论文奖
实践经历
- 参与校园电视台节目制作，担任编导角色，负责脚本撰写与现场协调
- 担任校级新闻报道团队成员，参与校园活动报道，累计完成报道百余篇
- 实习于上海东方卫视，担任助理编辑，协助节目策划与内容审核
负责大型活动的现场执行与协调工作，包括但不限于开幕式、颁奖典礼及品牌发布会等。
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活动前期筹备：参与活动全流程策划，撰写执行方案，协调各部门资源，确保活动流程顺畅。熟练使用活动管理软件进行任务分配与进度跟踪，处理场地布置、设备调试及人员排班等细节。
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现场执行管理：负责活动当日现场调度，协调主持人、摄像、音响及后勤团队，确保活动按计划进行。熟练操作双机位拍摄系统，配合导演完成多机位切换，处理突发状况（如设备故障、流程变更等），并及时反馈至团队。
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行业资源整合：与各大活动主办方（如央视、各大卫视及品牌客户）建立长期合作关系，拓展活动资源。参与市场调研，分析行业趋势，为公司业务拓展提供数据支持。
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专业技能：熟悉活动流程标准（如国际大型活动执行规范），掌握活动预算控制方法，具备较强的风险预判与应急处理能力。在工作中积累的活动执行经验，使我对活动流程的把控和团队协作有深刻理解。
工作职责
- 协助主持人完成日常节目录制与直播，包括流程把控和内容审核，确保节目质量符合播出标准。
- 负责现场协调与应急处理，使用专业术语如'节目流程管理'和'突发状况应对'，例如在直播中快速响应并协调团队解决技术故障或嘉宾延误问题。
- 与制作团队紧密合作，参与节目策划会议，使用关键词如'脚本审核'和'观众互动设计'，提升节目吸引力和观众参与度。
- 处理嘉宾接待和现场调度，运用'现场调度'技能确保活动流畅进行，包括管理后台团队和外部合作方，确保所有环节无缝对接。
- 通过数据分析工具评估节目效果，提出改进建议，体现专业能力在数据驱动决策中的应用。
项目概述
担任《奔跑吧兄弟》节目助播，负责协助主持人进行节目流程把控和现场互动。
主要职责
- 协助主持人进行开场、过渡和结束环节的衔接，确保节目流畅运行。
- 管理现场音频设备，包括麦克风调试和背景音乐控制，使用专业音频软件如Pro Tools进行实时调整。
- 与摄像团队协作，通过导演台操作视频切换设备，确保镜头切换顺畅，提高节目视觉效果。
- 处理突发事件，如观众互动故障或设备故障，使用应急备份方案快速恢复节目节奏。
技术难点
- 在户外录制环境中应对多变天气，确保音频和视频信号稳定，采用现场混音技术优化声音质量。
- 协调15人以上团队，使用项目管理工具如Trello跟踪任务进度，提高团队协作效率。
- 应对高互动性环节，如抢答游戏，实时监控观众反应，使用数据分析工具评估互动效果。
项目概述
担任《我是歌手》歌唱比赛节目助播，专注于歌手表演支持和观众互动管理。
主要职责
- 协助主持人进行选手介绍和表演环节把控，确保节目内容紧凑有序。
- 负责现场音频监控，使用数字音频工作站如Adobe Audition进行实时音量平衡和回放控制。
- 操作视频切换台，协调4K高清画面切换，确保多机位录制质量。
- 管理后台数据系统，使用数据库软件如MySQL记录选手评分和观众反馈，提升节目数据准确性。
技术难点
- 在大型演唱会场景中处理高分贝音频，采用噪声抑制技术减少背景干扰，保证声音清晰度。
- 应对突发技术故障，如信号中断，通过冗余备份系统快速切换，确保节目不间断运行。
- 整合社交媒体互动，使用API接口连接观众投票系统，实时显示人气排名，增强节目参与感。
个人总结
作为一名经验丰富的助播，我在广播和媒体领域积累了深厚的专业技能，包括出色的沟通能力、现场协调和音频处理技术，确保活动和节目顺利进行。
凭借多年工作经验，我成功协助了多场大型活动和节目录制，熟练掌握相关软件工具，并高效处理突发事件，提升团队协作效率。
我的职业规划是进一步深化专业技能，如学习新传播技术，目标成为全能型主持人，为媒体行业贡献更多创新和价值。
研究背景
针对当前智能助播在复杂情感场景下识别准确率不足的问题，本研究致力于提升助播系统对用户情感状态的识别精度和响应能力。
研究内容
- 构建了包含多模态数据（语音、文本、表情）的助播交互情感数据集
- 提出了基于深度学习的多模态情感分析模型，融合了注意力机制和情感词典
- 设计了情感动态响应机制，实现助播对用户情绪变化的实时适应
研究方法
采用混合方法研究，包括：
- 数据采集与标注：通过模拟真实场景的交互实验收集数据
- 模型训练：使用BERT、LSTM等深度学习模型进行训练
- 性能评估：通过交叉验证和用户实验进行评估
研究成果
- 在国际期刊《IEEE Transactions on Affective Computing》发表论文2篇
- 研发的原型系统情感识别准确率达到93.2%，显著优于现有主流助播产品
研究背景
为提升智能助播在复杂交互环境下的理解能力，本研究聚焦于多模态信息融合技术，旨在构建能够理解用户复杂需求的新型助播系统。
研究内容
- 开发了基于视觉、语音、文本三模态融合的交互分析框架
- 提出了一种新型的跨模态注意力机制，用于捕捉不同模态间的语义关联
- 设计了自适应交互策略，实现助播对用户意图的精准理解
研究方法
本研究采用以下方法：
- 多模态数据采集：使用深度摄像头、麦克风阵列等设备采集多模态数据
- 模型创新：引入Transformer架构，设计多模态特征融合网络
- 实验验证：通过大规模用户实验验证系统性能
研究成果
- 发明专利2项（已公开）
- 在顶级会议ACL和ICASSP上发表论文3篇
- 研发的系统在复杂交互场景下的任务完成率提升至89.7%
- 中文（母语）：流利表达，熟悉媒体行业术语，能够高效主持节目和进行专业沟通。
- 英语（中级）：CET-6水平，熟练阅读英文资料，掌握国际交流技巧，提升跨文化协作能力。
- 主持人资格证书：由国家广电总局颁发，2020年，证明专业主持技能和行业标准掌握。
- 急救证书：由红十字会认证，2019年，确保在助播工作中应对突发健康事件的能力。