为了识别两路频谱混叠语音信号，多采用盲信号分离的方法。但是该方法在工程实践中实现较困难。因此给出了一种利用盲源信号分离的原理及特点的实现方法，具体说明了用FastICA算法在ADSP_BF533平台上实现盲源信号分离时的具体流程。该设计方案所需时间短，效率高，而且占用内存较少。

一、说明 程序已支持ChatGPT4.0、Midjourney绘画、GPT3.5 API绘画、Prompt角色预设功能（后台自定义添加，用户也可自定义添加）、语音识别输入、用户会员套餐、用户邀请分销功能、用户每日签到功能、系统后台管理、一键更新版本。支持手机电脑不同布局页面自适应。 新增自定义选择GPT3/4模型(已更新为openai6月14日最新发布的gpt-3.5-turbo-0613模型 二、安装教程 1、环境要求（推荐）： 服务器：CentOS 7 64 Bit、宝塔控制面板 环境：Nginx、MySQL 5.7、PHP-7.3 2、开始： 一台VPS服务器 搭建宝塔 解析绑定域名 上传程序至根目录（将"chengxu.zip"上传网站更目录解压即可） 创建一个数据库 访问首页在线安装配置数据库 PHP版本选择:7.3 安装完成后访问网站首页即可！ 配置APIKEY，登录网站后台自定义配置，不然网站无法使用！ 网站后台地址/admin 默认账号:admin 密码:123456 【本文只写到2023年6月19日的更新，系统持续更新，系统搭建好后登录管理页面，点击一键更新】

Android整合SherpaNcnn实现离线语音识别（支持中文，手把手带你从编译动态库开始）示例Demo及动态库

dataset：文件夹为手势 0~9 的图片文件 train.csv 和 test.csv：手势 0~9 的 csv 文件 代码压缩包中三个文件： CNN.m：卷积神经网络代码 cnn.mat：保存的卷积神经网络 gesture_recognition.m：手势识别代码（通过修改文件路径对测试数据集中的手势图片进行识别） 该资源的使用请参考本人博客：MATLAB基于卷积神经网络的手势识别

使用stm32f103c8t6实现动态语音指纹密码锁，实现功能有密码解锁，密码修改，指纹解锁；指纹录取与删除；语音提醒；sim短信提醒；动态码解锁，验证码通过短信发送至手机解锁。内有AD接线原理图，也可自己布线画PCB

参与度识别模型 :hugging_face: TensorFlow和TFLearn实现： 敬业度是学习体验质量的关键指标，并且在开发智能教育界面中起着重要作用。 任何此类界面都需要具有识别参与程度的能力，以便做出适当的响应； 但是，现有数据非常少，新数据昂贵且难以获取。 这项工作提出了一种深度学习模型，可通过在进行专门的参与数据训练之前，通过对容易获得的基本面部表情数据进行预训练来改善图像的参与识别，从而克服数据稀疏性挑战。 在两个步骤的第一步中，使用深度学习训练面部表情识别模型以提供丰富的面部表情。 在第二步中，我们使用模型的权重初始化基于深度学习的模型以识别参与度。 我们称其为参与模型。 我们在新的参与度识别数据集上训练了该模型，其中包含4627个参与度和脱离度的样本。 我们发现参与模型优于我们首次应用于参与识别的有效深度学习架构，以及优于使用定向梯度直方图和支持向量机的方法。 参考 :hugging_face: 如果您使用我们的

内容概要： 使用Python实现光学字符识别（OCR）。需要下载pytesseract库，下载对应软件并配置环境变量。 使用人群： Python-OCR实战入门 使用场景及目标： 1. 使用模型识别图像中的文字（中文，英文，中英文）； 2. 可以对代码进一步优化，例如裁剪、增强、旋转……； 3. 可以对导入部分进行优化，例如从摄像头获取照片。

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