深度学习方法及应用——深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著.rar 深度学习方法及应用——深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著.rar 深度学习方法及应用——深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著.rar

鲁棒语音识别是为了解决噪声环境所引起的语音识别系统识别和训练不匹配的情况. 依据噪声对语音识别系统的影响,从信号空间、特征空间及模型空间3 个层面上分别对语音增强技术、特征增强技术及语音模型补偿、增强技术进行了总结,并分析了不同方法的特点、实现及应用.

语音信号处理 第二章 语音信号处理的基础知识 §2.2 语音和语言 §2.3 汉语语音学 §2.4 语音生成系统和语音感知系统 §2.5 语音信号生成的数学模型 §2.6 语音信号的特性分析 （1）语音中各个音的排列由一些规则所控制，对这些规则及其含义的研究称为语言学(linguistics)。 （2） 语音中各个音的物理特性和分类的研究称为语音学（phonetics） 。它考虑的是语音产生、语音感知等过程和各个音的特征和分类。 人类的说话交流是通过联结说话人和听话人的一连串心理、生理和物理的转换过程实现的。

从视频中提取音频 安装 moviepy pip install moviepy 相关代码： audio_file = work_path + '\\out.wav' video = VideoFileClip(video_file) video.audio.write_audiofile(audio_file,ffmpeg_params=['-ar','16000','-ac','1']) 根据静音对音频分段 使用音频库 pydub，安装： pip install pydub 第一种方法： # 这里silence_thresh是认定小于-70dBFS以下的为silence，发现小于 s

AVSpeech是一个新的，大规模的视听数据集，包括语音视频剪辑没有干扰的背景噪声。视频片段长3-10秒，每个片段中可听到的声音都属于一个说话的人，在视频中可以看到。总的来说，这个数据集包含了大约4700个小时的视频片段，来自于YouTube上总共290k个视频，涵盖了各种人、语言和面部姿势。

【语音识别】拨号语音识别含Matlab源码

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》语音工具包 经常会调用的一些函数(自编函数或取自其他应用工具箱中的函数)已集中在basic_tbx工具箱中，在运行本书的程序前请把该工具箱设置(用set path设置)在工作路径下； 当要运行EMD处理时，要把emd工具箱设置在工作路径下; 当要运行主体延伸基音检测时，要把Pitch_ztlib工具箱设置在工作路径下; 当要进行时域基音同步叠加语音合成时，要把psola_lib工具箱设置在工作路径下; 当要应用本书提供的语音数据时，最好把speech_signal设置在工作路径下。

在Linux环境下，C语言编写服务器，完成的功能是利用v4l2技术采集usb摄像头视频，传输到Qt客户端显示。其中还有百度语音识别的动能。

科技在进步，残疾人想使用电脑，键盘这种输入装置对于残疾人来说不够方便，于是在跟一些资深玩家们头脑激荡时，想到了可以用头部输入的方式，就是这个头戴式肌电鼠标！ 用该设备采用运动感应、肌电传感、语音识别等技术，可以实现: 1. 用陀螺仪将头部运动转化为鼠标运动，从而解放双手，帮助双手行动不便及单/双臂缺失的人。 2. 肌肉电传感器检测牙齿咀嚼肌的咬合，实现鼠标单击双击。 3. 语音可选控制/输入模式，控制模式可实现命令控制，如“复制”“粘贴”等；输入模式可将语音转换为文字。从而实现快速控制与输入。 4. 运动感应器，实现坐姿检测、颈椎病预防等功能； 硬件列表: 视频展示: 详细制作过程详见附件！ 【转载自DF社区】