Speech Enhancement Techniques for Digital Hearing Aids

消费税 再现：样式标记：端到端语音合成中的无监督样式建模，控制和传输（ ） Python和工具包版本 Python: '3.5.2' numpy: '1.13.1' tensorflow: '1.4' 样本和预训练模型 在可以找到样本，进行了两种实验： 参考音频条件： BZ_440K.wav是在Blizzard2013上训练的模型的推理结果，为440K步长（batch_size = 16），调节的参考音频是从其测试集中选取的。 LJ_448K.wav是在LJ_Speech上训练的模型的另一个推论结果，为448K步长（batch_size = 16），调节的参考音频也从其测试集中选取。 消费税的组合： normal.wav和slow.wav是在LJ_Speech上训练的模型的两个推断结果，两者之间的区别是通过选择不同的样式标记进行样式嵌入。 high.w

用Python和Flask进行语音识别 于2021年2月22日对语音识别应用进行编码以进行机器学习。 此应用程序是Web低音机器学习系统，可将wav格式的口语单词转换为文本格式

【论文：麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源

中文阅读软件必需的语音包。 相比微软语音包中的Sam发音，它可以朗读中文，虽然也很机械。

Text to Speech with delphi

MATLAB結合HTK的特徵擷取應用SVM函式 的實際範例 並且可達到即時錄音辨識 輸出 前三個語音辨識的機率

Speech2Text 在这里使用ffmpeg / flac / Google和ruby的功能是一个简单的界面，可以将语音转换为文本。 在本文的帮助下，使用来自Google的新的未记录语音API： / 我们能够在Ruby中提供一个非常简单的API，以将简单的音频解码为文本。 Google的API尚未公开，因此可能会更改。 它似乎也非常脆弱，因为它多次返回500，因此该库具有内置的重试代码-对于较大的音频文件，可能会在检索成功结果之前返回10多个失败… 似乎API也只喜欢较小的音频文件，因此有一个内置的分块器，使我们可以将音频分成较小的块。 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'speech2text' 然后执行： $ bundle 或将其自己安装为： $ gem install speech2text 您还必须在本地计算机上安装ffmpeg

《Springer Handbook of Speech Processing》算是语音信号处理领域的百科全书，在语音信号领域有着极其高的地位。 本书适用于学生、研究者以及从事语音信号处理工作的人员。 本书有9部分组成： Part A: Production, Perception, and Modeling of Speech Part B: Signal Processing for Speech Part C: Speech Coding Part D: Text-to-Speech Synthesis Part E: Speech Recognition Part F: Speaker Recognition Part G: Language Recognition Part H: Speech Enhancement Part I: Multichannel Speech Processing

语音去混响一直都是会议场景、临境通信中的重要问题。混响的存在使得语音质量、语音的可懂度大大降低，因此需要特定的算法去对存在混响的室内语音信号进行处理。 《Speech Dereverberation 》本书描述了语音去混响的各种处理方法 第一章：本书内容综述 第二章：混响模型、评价指标 第三章：基于统计模型语音去混响算法 第四章：基于LPC模型语音去混响算法 第五章：基于多麦克风特征值分解语音去混响算法 第六章：自适应盲多通道系统辨识 第七章：多通道声学系统的子代逆矩阵 第八章：移动目标语音的贝叶斯单通道盲去混响 第九章：不使用房间声学信息的语音去混响逆滤波 第十章：用于语音和音频信号去混响的TRINICON 本书适用于学生、研究者或产品开发的工作人员 本书版权为作者所有。