1 oled显示屏 2 LD3320语言识别 3 红外测温模块 4 语音播报模块 5 步进电机驱动 6 舵机控制

PyTorch + Catalyst实现的“ 。 该存储库处理培训过程。 为了进行推断，请检出GUI包装器：PyQT中的 。 该储存库已与合并为。 目录 要求 计算方式 我们在1050 Mobile和Tesla V100的两个GPU上运行了该程序。 我们没有进行任何基准测试，但是V100的速度大约提高了400倍。 它还取决于您下载的数据量。 因此，任何服务器级GPU都是可行的。 贮存 该程序确实会生成很多文件（下载和其他方式）。 每个音频文件的大小为96kiB。 对于7k独特的音频剪辑，并以70/30的比例进行火车和验证拆分，它占用了约120GiB的存储空间。 因此，如果您下载更多音频片段，则至少为1TB 。 记忆 至少需要4GB VRAM 。 它可以处理2个批处理大小。在20个批处理大小下，在两个GPU上，每个GPU占用16GiB VRAM。 设置 如果您使用的是Docker，则

语音质量评价matlab代码深度转换 深度卷积神经网络用于音乐源分离 该存储库包含用于数据生成，预处理和特征计算的类，可用于训练具有不适合内存的大型数据集的神经网络。 此外，您可以从中找到用于查询乐器声音样本的类。 在“示例”文件夹中，您可以找到上述类的使用案例，以了解音乐源分离的情况。 我们提供用于特征计算（STFT）和用于训练卷积神经网络以进行音乐源分离的代码：使用数据集iKala数据集唱歌语音源分离，使用DSD100数据集进行语音，低音，鼓分离，用于大鼓，单簧管，萨克斯风和小提琴的编码。 当原始分数可用时，后面的例子是使用RWC乐器声音数据库中的乐器样本训练神经网络的好例子。 在“评估”文件夹中，您可以找到基于Matlab的代码来评估分离质量。 为了训练神经网络，我们使用和。 我们使用已经训练有素的模型来完成不同任务，提供分离代码。 在examples / dsd100 / separate_dsd.py中将音乐分离为人声，贝斯，鼓和伴奏： python separate_dsd.py -i -o -m <path_to_model

本转语音，一般会用在无障碍开发。下面介绍如何使用Python实现将文本文件转换成语音输出。跟着小编一起来看看吧。

MATLAB口罩穿戴检测系统（未戴预警，语音播报，GUI界面，多过程图）仿真

android高仿微信聊天界面，语音，表情，拍照及本地图片选择功能

CASR-DEMO（中文自动语音识别演示系统） 关于本项目的一些说明 首先，欢迎大家关注项目，进行学习研究。收到一些小伙伴的问题我就集中回答下，这里是demo的源码，有两个版本其一是称为speech_env，这是一个简单的语音识别功能，界面如下面的效果图一；还有一个是V2.0的目录，这个版本功能比较齐全，界面如效果图二。有一点项目只在win10平台上测试过，其他不保证能不能运行。由于月久失更，有些依赖包可能需要修改，不过应该都是小问题，根据实际过程的报错信息修复就行。再次感谢大家的关注！ 最新整理了两个版本的发布版 speech_env（效果图一） speechV2.0基于第三方接口实现语音识别和语音合成，说话人识别功能（效果图二） 微信：LHH754086474 于2019年12月25日更新。

制作的是一个机器人，能够识别任意人的说话语音，而且能够自己修改识别的语音而进行二次开发。

凌阳 语音小车 程序，可以简单实现声控小车的前进，转弯，后退以及停止

1分钟搞定配音，免费短视频配音，文字转语音，语音合成，自媒体、软件集成都可以用！