VoiceToDeaf Web应用程序 VoiceToDeaf是一种翻译器，可用于将语音翻译为手语命令。 应用程序的3D幽默模型负责表示与用户语音相关的手语命令。 此应用程序是为僧伽罗语语音开发的，它还根据僧伽罗语手语词典表示了手语命令。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上运行项目的注释，请参阅并遵循以下说明。 要求 此要求应添加到本地计算机上，以在本地计算机上配置和运行该应用程序。 后端： Python编程语言（Python 3.6） 烧瓶框架 Tensorflow机器学习库（CNN库） Anaconda Python发行平台（用于开发） 脾气暴躁的 Wav库 前端 React.js框架 Java脚本 Threejs框架 Node.js NPM软件包管理器 其他： 任何浏览器（用于运行和交互） 硬件：

基于51单片机，普中的89C52芯片调试，集合HX711压力传感器（电子秤）、JQ8900语音播报模块，然后将所测得的数据通过蓝牙上传到手机APP远程查看数据。 电子秤可以通过程序调试获得精准值，JQ8900可以通过合成软件或者其他格式的软件自由选择所要播放的内容、不同的音调、音速等等，都可自由选择合成。

CS229 机器学习 - 秋季 2014-15 使用脑电图对想象语音中的音节进行分类 预测：想象语音是指受试者想象在不移动任何肌肉或声音的情况下说出给定单词的过程。 理解想象语音的能力将从根本上改变我们与设备交互的方式。 我们想从想象的语音 EEG 信号中对音节“ba”、“ku”、“im”和“si”进行分类。 选择这些音节是因为它们不包含语义含义，因此将对想象的语音进行分类，而不是对想象的语音产生的语义贡献。 我们的模型能够成功地从 EEG 数据中对音节对进行分类，准确率超过 90%。 数据收集：我们利用 Takako Fujioka 教授在音乐与声学计算机研究中心 (CCRMA) 的 EEG 实验室创建了自己的数据集。 在我们的实验中，受试者想象根据预先确定的音频线索说出四个音节“ba / ku”和“im / si”，同时脑电图记录他们的脑电波活动。 音频提示对应于高音或低音。 嘟嘟

内容概要： 这是一个语音聊天机器人项目效果展示，智能化程度全网最新，对话、答题、写文章、编程序等等无所不能。请看演示 适合人群： 具备一定编程基础，学生、工作1-3年的研发人员、从事语音识别开发的工程师、科研人员 能学到什么： 1:中文文字转语音、2:英文文字转语音、3:中英文混合文字转语音、4:多音色选择、5:流式合成，支持大文本中文文本合成语音，6.chatgpt问答效果 备注: 有计算机视觉、ocr、需求的老板可以联系我。

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一款Unity可用的免费语音合成插件 RTVoicePro2022.1.2 适用Windows Android iOS平台。

用于Unity内的语音插件，用于播放语音的工具插件。可以用来播报，，机器人小助手。，SIRI语音那样。

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android 输入法,里面还集成语音输入.rar,太多无法一一验证是否可用，程序如果跑不起来需要自调，部分代码功能进行参考学习。

程序，带界面。支持按采样点 段长 文件长 时常 批处理 活动音检测 等语音检出 VAD