本书汇集第18届全国人机语音通信会议（NCMMSC 2023）精选论文，聚焦语音识别、关键词检测、情感支持对话系统与语音合成等前沿方向。内容涵盖端到端流式可定制关键词识别、基于多模态的嵌套命名实体识别、大模型在心理辅导对话中的应用探索，以及语音吸引力的韵律因素分析。结合深度学习与心理学视角，展现中国在语音技术领域的最新研究成果与应用创新。适合语音处理、人工智能与自然语言处理领域的研究人员与工程技术人员阅读参考。

经典教材 语音信号处理 013242942X.Quatieri Th.F.(2002) Discrete Time Speech Signal Processing(781s).djvu

这是一个使用HTML5 Web Speech API实现语音识别的网页应用。主要功能包括: 开始/停止语音识别 实时显示识别结果 支持多语言切换 可调整识别灵敏度 识别结果可复制、清除 响应式布局,适配移动端 使用示例: 在支持Web Speech API的现代浏览器中打开该HTML文件 点击"开始识别"按钮,允许麦克风访问 对着麦克风说话,识别结果会实时显示在文本框中 可以随时暂停/继续识别 使用语言选择器切换识别语言 调整灵敏度滑块改变识别灵敏度 点击"复制结果"可复制识别文本 点击"清除结果"可清空识别结果

标题 "TTS基于delphi的编程开发" 涉及的是使用Delphi编程语言来实现文本转语音（TTS）技术。在这个主题中，开发者利用Speech SDK 5.1，这是一个由微软提供的软件开发工具包，用于构建语音识别和合成应用程序。让我们深入探讨这个领域的关键知识点。 1. **文本转语音(TTS)技术**：TTS是一种计算机技术，它允许机器将文本转换为可听见的语音。这对于视力障碍者、学习语言的人或在驾驶、运动等不便阅读时非常有用。Delphi作为强大的面向对象的编程环境，提供了集成TTS功能的能力。 2. **Delphi编程环境**：Delphi是一款流行的Windows应用程序开发工具，基于Object Pascal语言，以其高效、快速的编译器和丰富的组件库而闻名。开发者可以使用Delphi的VCL（Visual Component Library）框架轻松创建用户界面，并通过其强大的IDE（集成开发环境）实现TTS功能。 3. **Speech SDK 5.1**：微软的Speech SDK 5.1是实现TTS和语音识别的核心组件。这个SDK提供了一系列接口和类，开发者可以调用这些接口来创建、管理和控制语音引擎。它支持多种语音合成和识别任务，包括不同语言、音色和发音风格。 4. **SDK详细说明**：在开发过程中，开发者需要访问SDK的文档，理解如何初始化引擎、设置发音参数、加载和管理发音库以及播放合成的语音。这些详细信息通常可以在官方SDK文档或通过提供的网址找到。 5. **在Delphi中应用SDK**：集成Speech SDK到Delphi项目通常涉及以下几个步骤： - 导入SDK的动态链接库（DLL）和头文件。 - 创建语音引擎实例，配置其属性，如语言和发音样式。 - 使用SDK的接口创建语音合成会话，输入文本并生成音频流。 - 将音频流播放到扬声器或保存为WAV或其他音频文件格式。 6. **TTS使用指南Delphi版**：这个指南可能是压缩包中提供的一个详细教程，涵盖了如何在Delphi项目中使用Speech SDK 5.1的具体步骤，包括示例代码、常见问题解答和最佳实践。 7. **SAPI（Speech Application Programming Interface）**：SAPI是微软的语音API，是Speech SDK的基础。它定义了与语音引擎交互的接口，包括TTS和语音识别。开发者可以通过SAPI接口创建、管理和控制语音服务。 在开发TTS应用时，开发者不仅需要理解编程概念，还需要对语音学、发音规则和用户体验有深入的理解。通过熟练掌握Delphi和Speech SDK 5.1，开发者可以创建出高效、自定义化的TTS解决方案，满足各种应用场景的需求。

Lawrence R. Rabiner, Ronald W. Schafer - Theory and Applications of Digital Speech Processing-Pearson (2010)

Speech Recognition using Google Cloud VRARMobileDesktop Pro v4.3.1.unitypackage

《构建语音到手语转换器：Python实现》 在当今技术日新月异的时代，无障碍通信已经成为社会进步的重要标志。语音到手语转换器是一种创新技术，它将语音输入转化为手语动画，为听障人士提供了更为便捷的交流方式。本项目——"Speech_to_Sign_Language_converter"正是这样一款应用，它利用Python编程语言实现了这一功能，能够将用户的语音输入转化为相应的手语单词GIF文件。 一、项目概述 "Speech_to_Sign_Language_converter"的核心在于语音识别和图像生成两部分。系统通过麦克风捕获用户的语音，然后利用语音识别技术将其转化为文字。接着，这些文字被映射到对应的手语动作序列，通过图像处理技术将这些动作生成为动态GIF图像，呈现出手语的完整过程。 二、核心技术 1. 语音识别：项目可能采用了如Google的Speech-to-Text API或Python库如`speech_recognition`来实现语音转文字的功能。这些工具能够高效地将音频流转化为可读文本，为后续的手语转换提供基础。 2. 手语映射：这部分涉及到创建一个手语词典，将文字与特定的手语动作相对应。这可能包括对手语数据库的研究，以及设计算法来匹配输入的文本与手语动作的序列。 3. 图像生成：为了将手语动作序列转化为可视化的GIF，项目可能使用了Python的图像处理库如`PIL`（Python Imaging Library）或`imageio`。这些库可以方便地创建、编辑和保存动态图像，确保手语动作流畅且易于理解。 三、项目结构 根据提供的压缩包文件名"Speech_to_Sign_Language_converter-main"，我们可以推测项目的主要代码和资源可能存储在这个主目录下。通常，项目可能包含以下几个部分： 1. `main.py`：项目的主入口，负责协调整个流程，包括录音、识别、映射和图像生成。 2. `config.py`：配置文件，用于设置API密钥、路径和其他运行时参数。 3. `models`：可能包含训练好的模型或预定义的手语动作数据结构。 4. `data`：手语词典和图像资源可能存储在此目录下。 5. `utils`：辅助函数和工具模块，例如音频处理和图像生成的函数。 四、挑战与拓展 实现这样的转换器面临诸多挑战，包括但不限于： 1. 语音识别的准确性：不同人的口音、语速和清晰度都会影响识别效果。 2. 手语多样性：手语有地域性和文化差异，同一词汇在不同地区可能有不同的手势。 3. 实时性：在实时通信场景中，快速准确的转换至关重要。 为了优化，可以考虑以下拓展方向： - 使用深度学习模型提高语音识别的精度。 - 结合自然语言处理技术，理解语境以选择更合适的手语表达。 - 引入用户反馈机制，学习和适应个人习惯和偏好。 总结，"Speech_to_Sign_Language_converter"是一个结合了语音识别、图像处理和机器学习等多领域技术的项目，旨在打破沟通障碍，为听障群体提供更友好的交互体验。通过不断迭代和优化，这种技术有望在未来的无障碍通讯领域发挥更大作用。

谷歌语音 适用于Google语音系统（ASR）的node.js模块 安装 npm install google - speech -- save 自动语音识别 获取API密钥： ： 更多文档： ： var google_speech = require ( 'google-speech' ) ; google_speech . ASR ( { developer_key : 'XXXXXXXX' , file : 'data/1.wav' , } , function ( err , httpResponse , xml ) { if ( err ) { console . log ( err ) ; } else { console . log ( httpResponse . statusCode ,

适用于 Android 的语音转文本 这是语音转文本引擎的基本实现 按开始，系统会提示您说些什么。 您所说的话将显示在屏幕上并存储在您的手机中。 要查看保存的文件，请转到名为“TranscriptionResults”的目录，其中有一个名为“result”的文件 每次使用该应用程序时，此文件都会被覆盖

Emotional-Speech-Data(ESD)数据集，我们选取数据样本0001段，一共有1500个样本，包含Fear、Sad、Netural、Happy、Angry。每种类型的样本各300个，共1500个样本。数据集包含男女老少各种年龄段的语音数据，语音语种为中文。