语音360（正式新版）—智能手机语音管理专家，语音360在手，手机语音服务不再是浮云！核心功能： 1.完美电话录音：部分手机支持内录、支持批量删除、支持按日历模式查看、支持自动录音、支持加密、支持多录音格式选择 2.语音助手：通过自然语言识别，用语音来与手机进行交互，解放双手，目前支持的功能有：语音拨号（说出姓名轻松实现拨号）、语音发送短信（快速的回复短信）、语音备忘（想要干啥 直接说出来，自动识别时间帮助您备忘提醒），可以快速翻动手机两次启动哦 3.语音播报：支持来电短信发件人、来电短信内容播报，遇到私密短信可翻动手机直接关闭播报 4.电话留言：智能处理漏接电话、防止陌生来电干扰、拒接快速回复短信，一切为实际场景考虑！ 5.语音备忘：可以自由切换两种模式，语音模式和识别模式，快速备忘重要内容，快速设置提醒时间

迷糊现在语音360 开始收钱了 。 本人也不小心升级到最新版本 ， 结果发现必须的安装推荐游戏才能正常使用次数。新版本有增值广告了。非常厌恶。 特意珍藏的一个稳定版本也是老版本奉献给大家。 本人手机 联想A750手机 这个是至今我用做好的电话录音软件，其他比较有用的功能是感觉短信语音播报也不错。

在IT行业中，Delphi是一种基于Pascal语言的集成开发环境（IDE），用于创建Windows桌面应用程序。这个名为"delphi开发调用系统的TTS播报和生成语音文件.7z"的压缩包显然包含了使用Delphi进行文本转语音（Text-to-Speech，简称TTS）功能开发的相关资源。TTS技术允许程序将文字信息转化为可听见的语音输出，广泛应用于无障碍应用、自动语音播报等场景。 我们看到压缩包中的`MainUnit.dfm`是Delphi项目的主要界面文件，它定义了用户界面的组件布局和属性。在这个项目中，可能包含了用于输入文本、播放语音以及设置TTS参数的控件。 `调用系统TTS.dpr`是Delphi项目的主程序文件，它包含了项目的入口点和整体构建信息。开发者在这里定义了程序的启动过程和主要逻辑，包括如何初始化TTS引擎、如何处理文本输入以及如何播放生成的语音。 `调用系统TTS.dproj`和`调用系统TTS.dproj.local`是Delphi项目的配置文件，分别存储了项目的一般设置和本地特定设置，如编译选项、库路径、依赖项等。这些文件有助于开发者管理和版本控制项目。 `调用系统TTS.exe`是编译后的可执行文件，用户可以直接运行来体验TTS功能。通过这个文件，我们可以验证程序是否能够正确调用系统内置的TTS引擎，实现文字播报。 `调用系统TTS.identcache`和`调用系统TTS.res`则是Delphi编译过程中生成的中间文件和资源文件，它们包含了编译器的缓存信息和程序的资源数据，如图标、字符串表等。 在实际的TTS实现中，Delphi开发者通常会利用Windows API或第三方库来调用系统的TTS服务。例如，Windows提供了SAPI（Speech Application Programming Interface）接口，允许开发者直接与TTS引擎交互。通过`SpVoice`对象，可以实现文本的朗读和语音文件的生成。 在`MainUnit.pas`中，我们可以找到程序的核心代码。这部分代码可能包括了以下功能： 1. 初始化TTS引擎：创建`SpVoice`对象并设置相关属性。 2. 文本输入处理：接收用户的文本输入，可能是通过一个编辑框或对话框。 3. TTS播报：将接收到的文本转换为语音并播放。 4. 语音文件生成：将文本转换为语音文件，保存在本地供后续使用。 在Delphi中，TTS的使用涉及到了对WinAPI函数的调用、事件处理和线程管理等多方面知识。通过这个项目，开发者不仅可以学习到Delphi的界面设计和事件驱动编程，还能深入理解Windows的TTS机制和API的使用。对于想要开发类似应用或者提升Delphi编程技能的人员来说，这是一个非常有价值的实践案例。

在当今的智能设备领域，语音唤醒功能已经成为一项不可或缺的技术。科大讯飞作为领先的智能语音技术提供商，其AIKit开发包为开发者们提供了强大的工具集，帮助他们轻松实现各种智能语音交互功能，其中包括语音唤醒。在安卓平台上，利用Android Studio这一流行的集成开发环境，开发者可以更加便捷地将科大讯飞AIKit的语音唤醒功能集成到各种安卓应用程序中。 要实现科大讯飞AIKit的语音唤醒功能，开发者首先需要下载并安装最新版的Android Studio。接着，根据科大讯飞官方文档进行配置，确保Android项目能够正确接入AIKit SDK。完成环境搭建后，开发者需要熟悉语音唤醒的开发流程，通常包括以下几个步骤： 1. 在Android Studio中创建新的项目或者打开现有的项目。 2. 在项目中添加AIKit SDK，这通常涉及到修改build.gradle文件，将科大讯飞的依赖项添加进去。 3. 根据AIKit的API文档，编写代码实现语音唤醒功能。这通常包括初始化语音唤醒模块，设置唤醒词，以及配置唤醒词的属性等。 4. 对于语音唤醒功能，需要确保设备的麦克风权限已经获得，否则程序将无法捕捉到用户的语音指令。 5. 在应用中测试语音唤醒功能，确保在不同的环境下唤醒效果良好，包括声音大小、距离等因素。 6. 调试可能出现的问题，如误唤醒、无法唤醒等，并进行相应的优化。 在实现的过程中，开发者还需要注意以下几个方面： - 遵守科大讯飞的API使用规则，合理地使用语音唤醒服务，避免过度调用或不当使用导致的限制或费用问题。 - 考虑到用户体验，开发者应该设计合理的交互流程，比如在用户唤醒设备后给出清晰的反馈。 - 关注和测试不同设备和安卓版本的兼容性，确保语音唤醒功能在多数设备上都能正常工作。 - 考虑到隐私和安全问题，开发者在使用语音唤醒功能时应当合理处理用户的语音数据，避免泄露用户隐私。 此外，由于语音唤醒功能的实现涉及到声音处理技术，因此开发者需要对声音信号处理有一定的了解。这包括了解声音信号的基本特征，如何进行声音的采集、转换、增强等处理，以及如何设计有效的语音特征用于唤醒词的识别。 科大讯飞AIKit还提供了多样化的定制选项，比如可以设定不同的唤醒词，调整识别阈值等，以便在不同的场景和应用中提供最佳的用户体验。开发者可以利用这些定制选项来满足特定的业务需求。 通过Android Studio结合科大讯飞的AIKit开发包，开发者能够有效地实现高效的语音唤醒功能，并将其应用于各种安卓应用和设备中，极大地提升用户的交互体验和产品的智能化水平。随着人工智能和移动设备的不断发展，这类技术的应用前景将越来越广泛，开发者也应当持续学习最新的技术动态，不断提升自身的技术水平。

粤语语言包非常难找，这里补充一个资源，粤语NextUp-Nuance-Scansoft-TTS-Chinese-Cantonese-F-Sin-Ji.exe.baiduyun 把后缀扩展名删除 粤语NextUp-Nuance-Scansoft-TTS-Chinese-Cantonese-F-Sin-Ji.exe， 然后解压后 直接运行。运行时候建议关闭杀毒软件，杀毒软件会误杀删除该软件。

在这篇文章中，介绍了如何使用Jquery和HTML5技术结合开发一款具有语音提醒功能的时钟特效。这项技术允许用户设定闹钟，并且在设定的时间到达时，通过语音提醒用户。这不仅是一款具有趣味性的特效代码，而且具有一定的实用性，适用于多种场景，如个人备忘提醒、网站功能增强等。 ### HTML5技术 HTML5是目前主流的网页技术之一，它在HTML的基础上增加了许多新的元素和属性，如``元素，这使得开发者可以使用JavaScript在网页上绘制图形和动画，从而制作出更加丰富和互动的网页效果。 ### Jquery技术 Jquery是一个快速、小巧且功能丰富的JavaScript库。它通过封装了DOM操作、事件处理、动画和Ajax交互等功能，极大地简化了JavaScript编程，提升了开发效率。在本例中，Jquery用于简化对HTML元素的操作以及控制时钟特效的实现逻辑。 ### 语音提醒功能实现 在实现时钟特效时，我们能够看到`

在数字信号处理中，滤波器设计占据着核心地位，尤其是FIR（有限冲击响应）数字滤波器和IIR（无限冲击响应）滤波器的应用非常广泛。MATLAB信号处理工具箱的使用，能够极大地简化数字滤波器的设计工作。本课程设计报告以数字信号处理为基础，通过MATLAB实现语音去噪处理，详细探讨了滤波器的设计、实现及其性能分析。 报告首先介绍了数字信号处理的相关理论，强调了滤波器设计的重要性，并阐述了基于MATLAB工具进行语音信号去噪处理的基本原理和方法。在实际操作过程中，设计者需要采集有噪音的语音信号，并对其进行时域和频域分析。通过MATLAB的信号处理工具箱，使用窗函数法设计FIR数字滤波器，而采用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换法设计IIR数字滤波器。 设计过程中，研究者通过MATLAB工具完成各种计算和图形绘制，大大提高了设计效率。通过仿真测试和频率特性分析，可以验证所设计滤波器的性能。实验结果显示，MATLAB信号处理工具箱能够高效快捷地设计出性能指标符合要求的FIR和IIR数字滤波器。 关键词部分突出了本课程设计的核心内容，包括数字滤波器、MATLAB、窗函数法、巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换。这些关键词不仅是本设计的核心，也代表了数字信号处理领域中不可或缺的重要概念和方法。 报告的绪论部分着重说明了研究的背景、目的和意义。课程设计内容则详细地描述了整个设计的流程和方法，包括语音信号的采集、时频分析、加噪与频谱分析、设计低通滤波器、对加噪语音信号进行滤波、分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化、回放语音信号以及最后的小结。每个部分都有明确的目标和详细的操作步骤。 在具体实现中，报告提到了如何采集有噪音的语音信号，以及如何利用MATLAB对采集到的信号进行时域和频域的分析。设计者通过不同的方法对语音信号进行加噪处理，并对加噪后的信号进行频谱分析，从而验证滤波器设计的有效性。 报告还详细描述了使用MATLAB中的双线性变换法设计低通滤波器的具体步骤，以及如何将设计出的滤波器应用于加噪的语音信号进行滤波处理。通过比较滤波前后的语音信号波形及频谱的变化，可以直观地观察到滤波效果，最后回放处理后的语音信号，以评估去噪效果。 课程设计的最后部分为结论，该部分对整个设计过程进行了总结，强调了MATLAB在数字信号处理中的重要作用，特别是对于设计和实现语音去噪处理的重要价值。整个设计过程充分展示了理论与实践相结合的应用，通过MATLAB工具辅助设计，不仅实现了有效的语音去噪，而且在去噪效果上达到了预期的目标。

适本科stm32入门学习，本科课设毕设参考。本系统分手动模式和语音控制模式，手动模式:通过独立按键控制风扇，循环按按键可以手动控制风扇等级，按一次蜂鸣器响一下并且风扇中速旋转，按第二次蜂鸣器响两下并且风扇高速旋转，按第三次蜂鸣器响三下并且风扇停止旋转。语音控制模式:语音输入“开启风扇”，风扇中速旋转:语音输入“风扇二档”，风扇高速旋转，语音输入“关闭风扇”，风扇停止旋转。OLED显示风扇等级，液晶显示风扇档位，0:风扇停止:1:中速:2:高速。

在音频信号处理领域，Matlab是一个广泛使用的工具，它提供了强大的计算能力和丰富的库函数，使得对音频和语音信号进行分析、处理以及增强变得容易。本主题聚焦于“Matlab音频语音信号增强处理”，旨在深入探讨如何利用Matlab来改善音频质量，消除噪声，提升语音可懂度。 我们要理解什么是语音信号增强。语音信号增强是处理过程，旨在减少环境噪声，提高语音清晰度和可理解性。在Matlab中，这通常涉及以下步骤： 1. **预处理**：我们需要读取音频文件，这可以通过Matlab的`audioread`函数完成。接着，将音频数据转换为适当的格式，如单声道或双声道，以及标准化音频信号的幅值。 2. **噪声估计**：识别并量化背景噪声是增强的关键。这可以通过计算一段无语音（静音）时段的功率谱密度来实现。`pwelch`函数可用于估计功率谱。 3. **噪声抑制**：一旦噪声模型建立，就可以应用各种算法来抑制噪声。常见的方法有门控技术（如维纳滤波器）、谱减法、自适应滤波和基于深度学习的方法。例如，`wiener2`函数可实现维纳滤波器，用于减小噪声影响。 4. **回声消除**：在某些情况下，可能需要消除回声。这可以通过采用AEC（自适应回声消除）算法，如NLMS（ Normalized Least Mean Squares）算法实现。 5. **失真控制**：处理过程中可能会引入失真，因此需要保持语音自然度。可以使用质量指标，如PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）或STOI（Short-Time Objective Intelligibility）来评估并调整处理参数。 6. **后处理**：增强后的信号需要进行适当的后处理，如重采样或编码。`audiowrite`函数可用于将处理后的音频保存到文件。 压缩包中的“speech enhancement”很可能包含一系列实现这些功能的Matlab子函数。这些子函数可能包括读取和写入音频文件的函数，噪声估计与抑制的算法实现，以及回声消除和失真控制的代码片段。通过调用这些子函数，用户可以根据具体需求构建完整的语音增强流程。 在实际应用中，Matlab的可视化工具如`plot`和`spectrogram`可以帮助我们分析和调试处理过程。通过这些工具，我们可以观察原始信号、噪声模型以及处理后信号的频谱变化，以确保增强效果达到预期。 Matlab音频语音信号增强处理涉及多个环节，从噪声估计到回声消除，再到失真控制，每个步骤都对最终结果有着重要影响。通过熟练运用Matlab提供的函数和工具，开发者能够创建出高效的音频增强解决方案，提升语音在各种环境下的可听性和可理解性。

在通信工程领域，数字信号处理是核心关键技术之一，而MATLAB作为功能强大的数学计算软件，是开展相关工作的得力工具。本项目“基于MATLAB GUI的语音信号处理程序”是数字信号处理课程设计的实践项目，旨在通过MATLAB的图形用户界面（GUI）实现对语音信号的直观便捷操作。以下将对该项目的关键知识点进行阐述。 语音信号处理主要涵盖音频信号的获取、分析、变换、增强和压缩等环节。本项目涉及预处理（如降噪）、特征提取（如MFCC）、滤波变换（如傅里叶变换或小波变换）以及编码解码等内容，这些技术有助于提升语音的可听性和可传输性。借助MATLAB的GUI功能，用户可创建包含按钮、滑块、文本框等控件及回调函数的交互式界面，从而实现对程序执行流程的控制。在语音信号处理程序中，GUI能够使用户轻松选择输入语音文件、调整参数（如滤波器截止频率）并实时查看处理结果，让非编程背景的用户也能便捷地操作复杂的信号处理任务。 本项目可能包含以下部分：一是文件读写，MATLAB可读取和写入WAV、MP3等音频格式文件，这是处理语音数据的基础；二是信号预处理，可能采用Wiener滤波器或自适应滤波降噪算法；三是信号分析，通过FFT进行频域分析，或利用短时傅里叶变换（STFT）和梅尔滤波器组提取MFCC特征；四是信号增强，例如通过增益控制提升语音响度或利用均衡器调整频谱特性；五是可视化，GUI中可展示波形图、频谱图等，帮助用户直观对比处理前后的信号差异；六是用户交互，用户可通过GUI界面设置滤波器类型和参数或选择不同处理算法；七是结果保存，处理后的语音信号或提取的特征可保存为新文件，供后续分析或应用。 通过本项目，学生能够深入理解语音信号处理的基本原理，掌握MATLAB GUI开发技巧，提升解决实际问题的能力，为未来可能涉及的语音识别、语音合成等领域奠定基础。该项目是理论与实践相结合的优秀案例，有助于学习