本系统是基于C#和Socket的即时语音通信系统，有客户端和服务器构成，可以支持多人在线，可以直接使用，也可以下载研究学习

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实现了android端实时语音通话，可以本机自连也可以和别的端连接通话，默认的模式是外连模式，要想自连测试需要把Global.java中的sendToSelf静态变量改为true。本例子实现的是局域网的实时语音。

百度实时语音识别Demo,长按说话识别文字,并获取文字 可以在项目中直接使用,亲测无bug.减少不必要的麻烦.

实时上传语音arraybuffer by websocket.io 支持采样率和声道数量配置 支持Blob和arraybuffer以及file方式上传 录音支持WAV和PCM语音文件，并支持下载 客户端实现思路 客户端使用HTML5的getUserMedia接口和AudioContext对象。 首先，通过AudioContext.createMediaStreamSource方法创建一个MediaStreamAudioSourceNode, 用于接受本地计算机麦克风的音频输入。 再通过AudioContext的createScriptProcessor方法创建一个ScriptProcessorNode，用于处理音频采集操作。 然后，通过connect方法将麦克风的音频输入和音频采集链接。通过监听audioprocess事件，将采集的音频数据保存在配置的固定长度的数组内。客户端不能直接发送数

主要介绍了微信小程序通过websocket实时语音识别，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

本资源 可以实现在linux下进行udp的音频传输

基于浏览器的一个h5即时通讯，可以实现websocket的长连接，连接成功以后可以实现类似客服系统的通讯。实现语音转文字

双信号转换LSTM网络 Tensorflow 2.x实施的堆叠式双信号转换LSTM网络（DTLN）用于实时噪声抑制。 该存储库提供了用于在python中训练，推断和服务DTLN模型的代码。 它还提供了SavedModel，TF-lite和ONNX格式的预训练模型，可用作您自己的项目的基准。 该模型能够在RaspberryPi上运行实时音频。 如果您正在使用此仓库做一些有趣的事情，请告诉我。 我总是对您使用此代码或该模型所做的事情感到好奇。 DTLN模型已提交给深度噪声抑制挑战（ ），并在INTERSPEech 2020上发表。 这种方法在少于一百万个参数的堆叠网络方法中结合了短时傅立