DeepSpeech剧本 使用DeepSpeech训练语音识别模型的速成班。 快速链接 从这里开始。 本部分将设定您对DeepSpeech手册可以实现的目标的期望，以及开始训练自己的语音识别模型所需的先决条件。 了解了DeepSpeech Playbook可以实现的功能后，本节将概述DeepSpeech本身，其组成部分以及它与您过去使用过的其他语音识别引擎的不同之处。 之前，你可以训练一个模型，你需要收集和格式化数据的语料库。 本节概述了DeepSpeech所需的数据格式，并逐步介绍了从Common Voice准备数据集的示例。 如果您正在训练使用与英语不同的字母（例如带有变音符号的语言）的模型，那么您将需要修改alphabet.txt文件。 了解得分手的工作，以及如何建立自己的得分手。 了解DeepSpeech的声学模型和语言模型之间的差异，以及它们如何组合以提供端到端语音识别。 本节

UnityWindows自带关键字语音识别演示项目,demo是 unity 2017.3.1f的

语音识别的MATLAB实现 论文 源码 用的是 DTW算法

WTK6900G-M01-P1是一款主要运用于灯具的模块，内置WTK6900G-24SS语音识别芯片，安静且无回声的环境中五米内识别率90%以上。可以通过语音指令来控制台灯的开关，调节灯的亮度以及色温的调节，并且可以通过触摸按键控制灯的开关、色温的调节以及无极调光。

语音识别的关键技术发展史，语音识别使用的关键技术介绍和基本原理解析。方便刚接触语音识别领域菜鸟学习。

基于 C5535 eZdsp的语音识别，直接移植到PC端的CCS中的项目里，能直接运行，实现语音的识别功能，需要耳麦配合使用，说话声音需要清晰

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pocketsphinx库的组件，python中语音识别功能包pocketsphinx的中文识别模块。对普通话进行解析。资源：https://wwa.lanzous.com/ibiyeqd CSDN上面的资源，下的人多了所需积分就会暴涨，屑

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一个基于Qt的简单的语音识别项目 首先，语音识别要做三件事情 1.记录用户的语音文件到本地 2.将用户语音编码 使用flac或者speex进行编码 3.使用第三方语音识别API或者SDK进行分析识别语音 目前做的比较简单就是使用flac文件对wav音频文件进行编码 基于Mac OSX和Win 7平台的 win 7下使用flac.exe，具体exe帮助，读者可以使用flac.exe --help > help.txt 重定向到一个help文件中，方便查阅. mac osx下面安装flac.dmg的安装包即可使用flac命令 我们先看音频的录入 Qt集成了音频模块