蝙蝠使用生物声呐，为夜晚在丛林中飞行导航。他们的超声波脉冲，可以比人造声呐装置更精确地对声音进行定位。为复制、驾驭这种能力，IBM学院奖获得者Rolf Müller教授协同他在弗吉尼亚理工学院（Virginia Tech）的团队，设计了一种人造蝙蝠耳。

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隐马尔科夫模型语音识别

一款用于Android设备本地语音评测的工具软件，支持中文和英文，包含SDK。使用时请严格参考Demo进行。Jar包未混淆，有需要分析代码的朋友请自行拆包。任何问题可以发邮件labuse1256@126.com

SpeechWindows.CS窗体 直接运行就好了

C#版本语音识别实例源码

使用WaveNet进行语音转文字 仍然需要弄清楚CTCLoss的南问题 基于DeepMind论文： 语音识别实现。 此实现的目的是结构合理，可重用且易于理解。 这里的流实现： 尽管WaveNet被设计为“文本到语音”模型，但该论文提到他们也在语音识别任务中对其进行了测试。 他们没有提供有关实现的具体细节，只是表明他们通过直接在TIMIT上对原始音频进行训练的模型在测试数据集上达到了18.8 PER。 我从修改了WaveNet模型，并将的语音识别实验。 下图显示了最终的体系结构。 （图片来源： ） 先决条件 系统 Linux CPU或（NVIDIA GPU + CUDA CuDNN） Python 3.6 图书馆 PyTorch = 0.4.0 librosa = 0.5.0 熊猫> = 0.19.2 == 0.11.0 数据集 我们使用了 ， 和语料库。 由上

基于Microsoft Speech SDK开发的语音识别（VC源码）

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