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。

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。

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。

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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。

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基于百度AI，在C#中实现图像识别、语音识别和语音合成的操作。软件一共三个界面，主界面，图像识别界面，语音处理界面。其中图像识别界面功能包括通用、植物、动物、车型、logo商标、菜品识别。语音识别界面功能包括录音、语音识别和语音合成。

基于语音信息的MFCC_dtw算法的语音特征分类系统 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）

阿里语音识别模块1.0.rar 阿里YunOS语音识别技术就是把语音转换成文本，也称为自动语音识别。语音识别是人工智能领域极为重要的前沿技术。阿里IDST语音团队还把智能语音交互技术赋能给YunOS， [1] 联合海尔U+实验室实现智能行业内全新的便捷操作模式。该技术能够使所有智能电视产品实现快速、高效、准确的语音识别及控制。

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