书籍，介绍wfst在语音识别中的应用教程。讲得十分详细，值得一读。
2019-12-21 19:42:16
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Springer-Handbook-of-Speech-Processing
2019-12-21 19:36:54
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c# 用SAPI实现语音识别及文本转换的详细教程 每一步都特别详细 相信看完之后 语音识别这快就没问题了 翻译的可能有些问题
2019-12-21 19:34:37
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在IT行业中，语音播报系统和叫号系统是常见的服务型应用，主要应用于银行、医院、政府机构等公共场所，用于提高服务质量，减少客户等待时的焦虑感。这些系统的核心功能是将数字或文字信息转化为可听的语音输出，方便人群接收。在本案例中，我们关注的是如何使用C#编程语言配合speech技术来实现这一功能。
让我们深入了解一下C#中的语音合成（Text-to-Speech，TTS）技术。这是通过计算机软件将文本转换为自然语言语音的过程。在C#中，我们可以利用.NET Framework或.NET Core提供的System.Speech库来实现这个功能。该库包含了SpeechSynthesizer类，它是实现TTS的主要工具。
以下是一个简单的C#代码示例，演示如何使用SpeechSynthesizer将文本转换为语音：
```csharp
using System;
using System.Speech.Synthesis;
class Program
{
static void Main()
{
// 创建SpeechSynthesizer对象
SpeechSynthesizer synth = new SpeechSynthesizer();
// 设置发音人的属性，例如语言
synth.SelectVoice("Microsoft Anna"); // 这里可以根据系统支持的语音进行选择
// 要转换的文本
string text = "你好，欢迎来到服务中心。请听播报：现在为您服务的是001号窗口。";
// 开始合成并播放语音
synth.Speak(text);
// 等待用户按键后退出程序
Console.ReadKey();
}
}
```
在这个例子中，我们首先创建了一个SpeechSynthesizer对象，然后选择一个语音引擎（如"Microsoft Anna"），接着设置要播报的文本，并调用Speak方法来播放语音。请注意，可供选择的语音引擎可能因操作系统和地区设置的不同而不同。
除了基本的文本转语音功能，SpeechSynthesizer还提供了许多高级特性，如调整语速、音调、音量，以及添加语音效果等。例如，你可以通过设置Synthesizer.Rate属性来改变语速，设置Synthesizer.Volume来调整音量。
在叫号系统中，通常会有一个后台服务持续监听队列中的下一个号码，当有新的号码需要播报时，系统会自动调用上述代码将号码转化为语音，并通过扬声器播放出来。同时，系统可能还需要与其他模块（如数据库、显示屏等）进行交互，以同步显示当前的叫号信息。
在实际开发中，为了保证语音播报的质量和用户体验，我们还需要考虑一些其他因素，比如错误处理、多线程操作、资源管理等。例如，确保在语音播放过程中不被其他操作打断，或者在系统资源紧张时合理调度播放任务。
语音播报系统和叫号系统的实现依赖于C#的speech技术，通过Text-to-Speech功能将文本转化为自然语言语音。开发这样的系统不仅可以提高服务效率，也能提升用户体验。在实际项目中，开发者需要根据具体需求，结合System.Speech库的功能，实现定制化的语音播报解决方案。
2019-12-21 19:26:08
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FUNDAMENTALS OF SPEECH RECOGNITION(语音识别基本原理)》(英文)
2019-12-21 19:25:04
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Springer Handbook of Speech Processing.pdf
非常不错的语音信号处理文档
2019-12-21 19:24:25
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在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现语音识别算法，这一技术在现代通信、智能家居、自动驾驶等领域有着广泛应用。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据可视化平台，为语音处理提供了丰富的工具箱和函数，使得开发这样的系统变得相对容易。
我们要理解语音识别的基本流程。它通常包括以下几个步骤：
1. 预处理：这部分涉及到语音信号的采集，噪声去除，预加重（Preemphasis）等。预加重是一种提升高频成分的技术，有助于消除人声的频率响应不平坦现象。
2. 分帧与窗函数：将连续的语音信号切分成固定长度的帧，并应用窗函数（如汉明窗或海明窗）以减少帧间干扰。
3. 声谱分析：通过快速傅里叶变换（FFT）对每帧进行分析，得到频域表示，即梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC是一种模拟人类听觉特性的特征提取方法，能有效压缩频谱信息。
4. 特征提取：从声谱图中提取关键特征，如MFCC系数、delta和delta-delta系数，这些特征将作为识别模型的输入。
5. 训练模型：利用机器学习算法（如隐马尔可夫模型HMM，支持向量机SVM，深度神经网络DNN等）训练模型，建立语音到文本的映射关系。
6. 匹配与识别：将待识别语音的特征与训练好的模型进行比较，找出最匹配的标签，完成识别过程。
在MATLAB中，可以使用Signal Processing Toolbox和Audio Toolbox来完成上述任务。例如，`audioread`用于读取音频文件，`preemph`进行预加重，`hamming`生成窗函数，`melFilterBank`计算MFCC，`hmmtrain`训练HMM模型，`viterbi`进行HMM的维特比解码。
在提供的压缩包中，"speech recognition"可能包含了以下文件：
- `training.m`: 这个文件可能包含了训练部分的代码，用于构建识别模型。可能涵盖了特征提取和模型训练的过程。
- `matching.m`: 匹配部分的代码，用于将新语音样本与训练好的模型进行匹配，输出识别结果。
- `demo.m`: 演示部分，通常会调用上述两个函数，用户可以通过运行此文件来体验整个语音识别系统。
通过理解并实践这些MATLAB代码，你可以深入掌握语音识别的核心算法和技术，为自己的项目或研究打下坚实的基础。不过，需要注意的是，实际应用中的语音识别可能还需要考虑到更多的因素，如发音多样性、背景噪声、说话速度等，这需要在模型训练和参数调整中不断优化。
2019-12-21 19:23:33
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经典教材，不用多说：）
Speech and Language Processing: An introduction to natural language processing,
computational linguistics, and speech recognition. Daniel Jurafsky & James H. Martin.
Copyright c 2006, All rights reserved. Draft of June 25, 2007. Do not cite without permission.
2019-12-21 18:51:55
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