stm32f407驱动语音模块

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

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1.领域：matlab，语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别 2.内容：语音MFCC特征提取并通过CNN深度学习训练实现语音识别+matlab操作视频 3.用处：用于语音MFCC特征提取，CNN深度学习训练实现语音识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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树莓派4B使用respeaker 4mic实现了语音控制灯的状态，跟着官方文档做但是那个文档有些旧了，随着新版本的发布，有一些地方出现了错误，还有一些地方官方文档描述不清楚，导致我犯了很多错误，我参考官方文档一步一步将问题解决并写在了这个文件里面，跟着一步一步做就可以实现简单的语音识别。

JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaScript基于语音识别的智能防诈骗预警系统的设计与实现小程序源码。JavaSc

语音识别技术的无线网络化测控技术是目前研究的一个方向,将语音识别、无线网络和测控技术融合,实现无线网络化语音控制系统,具有良好的实用价值和广阔的应用前景。