俄语和乌克兰语语音算法变音的 Rust 实现

开发环境Windows QT 适合人群：有C++和QT开发基础 借助百度AI平台完成的语音识别demo

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

深度学习基于全卷积神经网络的语音识别系统源代码。 本项目使用基于卷积神经网络实现。 通过下载复制以后，需要将datalist目录下的文件全部拷贝到dataset目录下，也就是将其跟数据集放在一起。 $ cp -rf datalist/* dataset/ 目前可用的模型有24、25和251 本项目开始训练请执行： $ python3 train_mspeech.py 本项目开始测试请执行： $ python3 test_mspeech.py iters_num （这里的iters_num为迭代的step数，可以在生成的step_dfcnn.txt文件里查看） 测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。 ASRT API服务器启动请执行： $ python3 asrserver.py Model 模型 Speech Model 语音模型 CNN + LSTM/GRU + CTC Language Model 语言模型 基于概率图的最大熵隐马尔可夫模型 About Accuracy 关于准确率

小程序口令红包源码、微信语音口令红包、全套完整版源码、PHP语言开发、带有详细安装教程。 语音口令红包小程序源码/前端+后台PHP/开源/支持二次开发，ThinkPHP3.2新版推荐微信语音 小程序口令红包,发红包的同时还可以带上自己的广告，带详细安装说明和小程序配置文档。 功能介绍： 1.发语音红包、问答红包、听语音领红包，问答红包可引导客户去公众号回复关键词获取答案或者看广告视频获取答案! 2、红包可添加广告,视频。图片、文字均可 3、可分享到红包广场,提高广告曝光度 4、可向商家收取广告费用 5、语音可识别 6、可以提现 7、客服消息正常 8、二维码生成正常 9、里面有非常详细的配置文档

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讯飞TTS主程序+语音包，整合支持安卓4.0的语音包

1.引言 　　智能大厦的通信网络是以数字程控交换机为，以语音信号为主并兼有数据信号、传真、图像资料传输的图像网络。通常，应设置数字程控交换机系统、图文及传真系统、语音邮件系统、电缆电视系统、卫星通信系统、电视会议系统等。当然也包括已与通信技术充分融合的计算机局域网、广域网在内，以便满足大厦内部和国内外互通信息，资料查询，实现信息资源共享的需要。 　　DVSI公司的AMBE2000就是这样一种高性能、低功耗的实时语音编码解码芯片，它的压缩率在2.0-9.6kbps范围内可以调节，并且，它本身具备FEC（前向纠错），VAD（语音激活检测）和DTMF信号检测功能。本次系统就是充分利用这款新品的优

本资源包适配作者文章【纯净离线环境下安装Ekho语音服务器】使用，根据博客可以很快的搭建一个语音服务器，此项目适合于内网项目使用。

语音增强技术是音频信号处理中的重要部分，频谱减法是目前在语音增强技术中最常用的方法之一。针对传统频谱减法会产生音乐噪声并无法消除音乐噪声的不足之处及高频噪声干扰比较严重的情况下频谱减法效果差的情况，采用了在频谱减法之后进行LMS滤波以降低音乐噪声对语音质量的影响和低通滤波以滤除脉冲干扰。根据仿真结果表明，改进扩展频谱减法能够有效降低音乐噪声和尖锐的高频兹兹声，从而提高信噪比，达到语音增强的目的。