入门级，一个JSP+Servlet的项目，通过一步一步细致的操作，教你如何建立一个Web项目。

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matlab说话代码使用matlab中的MFCC算法进行说话人语音识别 根据他的声音检测说话者。 在这个项目中，我们主要处理文本相关的说话人识别系统，即说话人必须说出特定的单词来检测他的声音。 笔记： 文件mfcc.m，vec2frames.m，trifbank.m的版权归Kamil Wojcicki所有。 Kamil Wojcicki版权所有（c）2011，保留所有权利。 如果满足以下条件，则允许以源代码和二进制形式进行重新分发和使用，无论是否经过修改，都可以： 重新分发源代码必须保留上述版权声明，此条件列表和以下免责声明。 二进制形式的重新分发必须在分发随附的文档和/或其他材料中复制上述版权声明，此条件列表以及以下免责声明 未经事先特别书面许可，不得使用德克萨斯大学达拉斯分校的名称或其贡献者的名称来认可或促销从该软件衍生的产品。 版权持有者和贡献者按“原样”提供此软件，不提供任何明示或暗示的担保，包括但不限于针对特定目的的适销性和适用性的暗示担保。 版权拥有者或贡献者在任何情况下均不对任何直接，间接，偶发，特殊，专有或后果性的损害（包括但不限于，替代商品或服务的购买，使用，数据，或

matlab说话代码语音识别系统 这是关于使用MATLAB实现信号分析和语音识别系统。 特征 Speech_recognition_1.m 音频信号图 语音起点和终点检测 离散傅立叶变换 信号预加重 信号压缩（线性预测编码） Speech_recognition_2.m 特征提取（MFCC） 使用失真矩阵和动态规划的语音识别 数据 该项目中使用的数据是通过人工记录的。 “ 1、2、4、5、6”的声音分别录制了两次，分为2组。 重复录音主要用于语音识别部分，一组已知，用于测试以对语音进行分类。 结果 输出保存在./result目录中。 包括：信号波，DFT波，梅尔倒谱，点检测结果，识别结果。

inaSpeechSegmenter inaSpeechSegmenter是一个基于CNN的音频分段工具包。 它将音频信号分成语音，音乐和噪音的均匀区域。 语音区域分为使用说话者性别（男性或女性）标记的片段。 男性和女性分类模型针对法语进行了优化，因为他们是使用法语说者进行培训的（说话者性别的声学相关性取决于语言）。 对应于音乐之上的语音或噪声之上的语音的区域被标记为语音。 设计inaSpeechSegmenter的目的是基于男女语音时间百分比估计来执行。 安装 inaSpeechSegmenter是python 3中的框架。仅支持大于或等于3.6的python版本。 可以使用以下过程进行安装： 先决条件 inaSpeechSegmenter需要ffmpeg才能解码任何类型的格式。 可以使用以下命令行完成ffmpeg for ubuntu的安装： $ sudo apt-get in

matlab说话代码 SpeedBumps-Detection 数据集： YOLO v3：./images/dataset/xqqds-0620-train/和./images/dataset/xqqds-0620-val/ CNN Classifier：./classifier/bbox/ 模型文件和权重： 上传到 运行： 下载darknet，把python-numpy一起编译进去，见 下载模型文件和权重 检测视频，运行./detector/detect2-2.py；检测图片，运行./detector/detect0-2.py 目录结构： ./ |----darknet/ | |----darknet.py | |----final.weights | |----cfg/ | |----model.cfg |----detect2-2.py |----detect0-2.py |----bump.mov |----test.jpg |----model.json |----weights.h5 运行环境： 见 配置说明 python3 + keras + tensoflow-gpu

第1课-提升幽默：拒绝尴尬，做有趣的灵魂 第2课-即兴表达：随机应变，和人灵活打交道 第3课-学会赞美：脱单必备，撩妹撩汉的黄金法则 第4课-说出你的故事：用好的故事推销自己 打动他人 第5课-从0开始设计演讲 第6课 - 当众发言克服紧张 第7课-头头是道介绍产品：逻辑结构决定你的KPI 第8课-说服谈判游刃有余：如何在双赢的情况下获得更多 第9课-如何更好听，增加印象分 第10课-肢体语言：举手投足皆文章，变身气场之王 第11课-口音口吃口头禅：一课消除，告别尴尬 第12课-轻松get主持技能：hold住全场，你就是焦点

GMM_speaker_identification 使用 GMM 分类器识别说话人

在说话人识别中，当存在两个或多个发声类似的说话人时，会导致错误识别。为了提高在这种情况下的识别准确率，在音素层次上找出说话人特有的特征，将这些特征的子集构成一个该说话人特有的特征集，然后在这些特征集的基础上用GMM和i-矢量的方法对说话人进行识别。在实验室环境下收集了50个说话人的声音，分别在不同信噪比的环境下进行测试。实验结果表明提出的方法能够提高当存在发声类似的说话人时的识别准确率。

基于matlab的的说话人识别系统，加入了添加噪声的选项，测试准确率 读取文件路径方便修改，数据库文件夹格式：speaker\speech_1,speech_2... speaker2\speech_1,speech_2... 对各文件名无要求，程序为顺序读取 具有很高的识别率，欢迎大家使用