语音识别算法主要涉及特征提取、统计建模和识别技术等几个关键方面。在此使用MFCC+DTW算法的方式给出语音识别的代码，首先进行简单介绍。 参考我的博客： https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/132922642?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22132922642%22%2C%22source%22%3A%22weixin_44584198%22%7D

网易2.2.8滑块识别算法（坐标识别）

这是一个可以识别DTMF信号的识别的程序。能够输出想要DTMF的输出强度

1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680

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为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字 调制方式识别算法 .该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分 类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判 决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力 .仿真结果表明,在具有加性带限高斯 噪声的环境下,信噪比大于等于10 dB时,识别正确率大于90%.

在高信噪比处理域构造新的用于调制识别的高阶统计量幅值特征,与传统特征相比保留了更多的分类信息，适合干扰较大多种调制模式并存的环境。基于联合特征向量有效提高了识别性能，用窗口平滑抑制截获信号中的噪声，对识别器输入特征向量样本规范化以提高处理速度。分别基于欧氏距离分类方法和改进算法的神经网络识别器进行仿真实验，证明了采用联合特征向量和优化方法在低信噪比干扰更大的信道条件下能区分更多的调制类型(MASK、MPSK、MFSK、MQAM)，且平均调制识别率提高200%，算法效率也得到明显提高。

为了提高语音情感识别系统的识别准确率，在传统支持向量机（SVM）方法的基础上，提出了一种基于主成分分析法（PCA）的多级SVM情感分类算法。首先将容易区分的情感分开，针对混淆度大且不能再利用多级分类策略直接进行区分的情感，采用PCA进行特征降维，然后逐级地判断出输入语音所属的情感类型。与传统基于SVM分类算法的语音情感识别相比，本方法可将七种情感的平均识别率提高5.05%，并且特征维度可降低58.3%，从而证明了所提出方法的正确性与有效性。

高精度光学玻璃折射率是保证光学设计和成像质量的重要条件，主要由V 棱镜折射仪进行检测。在图像对准式V 棱镜折射仪中，用于对准的平行光管所成狭缝中的单线图像质量，直接影响折射率测量中的对准精度，尤其当单线与背景对比度不高时，会大大影响仪器的测量精度。提出一种自适应灰度拉伸和垂直投影相结合的图像增强算法,该方法能快速提取低对比度的单线图像。通过对比实验证明了本算法的有效性，将测角精度提高到了±1"，算法稳定测量重复性优于1×10-6，对提高测量光学玻璃折射率的精度有实际意义。

基于特征提取模型和BPNN的鲁棒车牌检测与字符识别算法