使用Delphi开发的安卓下中文语音合成，一个可以朗读中文的APP就那么简单。资源内包括开发源码。同时，还演示了动态申请权限、沉浸模式、Toast显示内容。

TTS Text-to-speech（文字转语音）服务C#源码

Speech Recognition System 语音识别插件，不需要互联网连接; 语音识别质量高、速度快; 支持24种语言; 跨平台(Windows, iOS, Android, macOS, Linux); 易于整合。支持语言: 英语、印度英语、中国、俄罗斯、法国、德国、西班牙、葡萄牙、希腊、土耳其、越南、意大利、荷兰、加泰罗尼亚、阿拉伯语、波斯语、菲律宾、哈萨克斯坦、瑞典、日本、乌克兰、捷克、印地语、波兰

Kaldi GStreamer服务器 这是基于Kaldi工具包和GStreamer框架并以Python实现的实时全双工实时语音识别服务器。 广告 塔林工业大学正在寻找一名从事语音识别的博士生，重点是轻度代码转换的语音（例如，芬兰语包含很多英语技术术语）。 。 注意！ 该职位仍然开放！ 特征 基于websocket的全双工通信：语音进入，出现部分假设（考虑Android的语音输入） 高度可扩展：服务器由主组件和工作程序组成； 每个并发识别会话需要一名工作人员； 可以独立于远程计算机上的主机启动和停止工作程序 可以进行语音分割，即，基于静音，将长语音信号分为较短的片段 支持任意长的语音输入（例如，您可以将实时语音流式传输到其中） 支持Kaldi的GMM​​和“在线DNN”模型 支持使用大型语言模型对识别格进行记录 支持在请求之间保留声学模型自适应状态 支持无限制的音频编解码器集（实际上

Title: Speech Enhancement: Theory and Practice, 2nd Edition Author: Philipos C. Loizou Length: 711 pages Edition: 2 Language: English Publisher: CRC Press Publication Date: 2013-02-25 ISBN-10: 1466504218 ISBN-13: 9781466504219 With the proliferation of mobile devices and hearing devices, including hearing aids and cochlear implants, there is a growing and pressing need to design algorithms that can improve speech intelligibility without sacrificing quality. Responding to this need, Speech Enhancement: Theory and Practice, Second Edition introduces readers to the basic problems of speech enhancement and the various algorithms proposed to solve these problems. Updated and expanded, this second edition of the bestselling textbook broadens its scope to include evaluation measures and enhancement algorithms aimed at improving speech intelligibility. Fundamentals, Algorithms, Evaluation, and Future Steps Organized into four parts, the book begins with a review of the fundamentals needed to understand and design better speech enhancement algorithms. The second part describes all the major enhancement algorithms and, because these require an estimate of the noise spectrum, also covers noise estimation algorithms. The third part of the book looks at the measures used to assess the performance, in terms of speech quality and intelligibility, of speech enhancement methods. It also evaluates and compares several of the algorithms. The fourth part presents binary mask algorithms for improving speech intelligibility under ideal conditions. In addition, it suggests steps that can be taken to realize the full potential of these algorithms under realistic conditions. What’s New in This Edition Updates in every chapter A new chapter on objective speech intelligibility measures A new chapter on algorithms for improving speech intelligibility Real-world noise recordings (on accompanying CD) MATLAB® code for the implementation of intelligibility measures (on accompanying CD) MATLAB and C/C++ code for the implementation of algorithms to improve speech intelligibility (on accompanying CD) Valuable Insights from a Pioneer in Speech Enhancement Clear and concise, this book explores how human listeners compensate for acoustic noise in noisy environments. Written by a pioneer in speech enhancement and noise reduction in cochlear implants, it is an essential resource for anyone who wants to implement or incorporate the latest speech enhancement algorithms to improve the quality and intelligibility of speech degraded by noise. Includes a CD with Code and Recordings The accompanying CD provides MATLAB implementations of representative speech enhancement algorithms as well as speech and noise databases for the evaluation of enhancement algorithms. Table of Contents Chapter 1 Introduction Chapter 2 Discrete-Time Signal Processing and Short-Time Fourier Analysis Chapter 3 Speech Production and Perception Chapter 4 Noise Compensation by Human Listeners Chapter 5 Spectral-Subtractive Algorithms Chapter 6 Wiener Filtering Chapter 7 Statistical-Model-Based Methods Chapter 8 Subspace Algorithms Chapter 9 Noise-Estimation Algorithms Chapter 10 Evaluating Performance of Speech Enhancement Algorithms Chapter 11 Objective Quality and Intelligibility Measures Chapter 12 Comparison of Speech Enhancement Algorithms Chapter 13 Algorithms That Can Improve Speech Intelligibility Appendix A: Special Functions and Integrals Appendix B: Derivation of the MMSE Estimator Appendix C: MATLAB ® Code and Speech/Noise Databases

eSpeak NG文字转语音 eSpeak NG是一款紧凑的开源软件文本到语音合成器，适用于Linux，Windows，Android和其他操作系统。 它支持。 它基于乔纳森·达丁顿（Jonathan Duddington）创建的eSpeak引擎。 eSpeak NG使用“共振峰合成”方法。 这允许以小尺寸提供许多语言。 语音清晰，可以高速使用，但不如基于人类语音记录的大型合成器那么自然或流畅。 它还支持Klatt共振峰合成，以及使用MBROLA作为后端语音合成器的功能。 eSpeak NG的提供方式如下： 一个程序（Linux和Windows），用于说出文件或stdin中的文本。 供其他程序使用的版本。 （在Windows上，这是一个DLL）。 Windows的SAPI5版本，因此可以与屏幕阅读器和其他支持Windows SAPI5界面的程序一起使用。 eSpeak NG已被

变压器-TTS Pytorch实现 与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。 通过实验确认，每步花费约0.5秒。 我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。 要求 安装python 3 安装pytorch == 0.4.0 安装要求： pip install -r requirements.txt 数据 我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。 完整的数据集（13,100对）可在下载。 我将和用作预处理代码。 预训练模型 您可以 下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K） 在检查点/目录中找到预训练的模型。 注意图 约15k步后出现对角线对齐。 以下注意图以16

语音识别C程序（基于微软Speech SDK） 可以识别“我是学霸”，“你好你好”，“中国制造”，“欢欢喜喜”四条语句。 笔者亲写程序，在VS2010编译运行通过，要求系统为windows及以上，并且系统语言为中文。

详解Android SDK1.6中Text-To-Speech(TTS)语音朗读

用于 open_stt 数据集的 PyTorch E2E ASR 用于训练语音识别任务的语言和声学模型的最少脚本集。 训练管道包括以下阶段： 基于字符的RNN语言模型 具有 CTC 损失的 CNN-RNN 声学模型 基于字符的 RNN 语言模型和具有 RNN-T 损失的 CNN-RNN 声学模型 使用强化学习和 RNN-T 损失进行微调 结果 下表显示了。 阶段 模型 失利 更新 核证减排量 世界范围内 1 LM 行政长官 2407000 2 是 反恐委员会 216850 19.9 57.0 3 LM+AM 循环神经网络 108425 21.7 45.6 4 LM+AM 强化学习 300 19.2 43.9 要求 PyTorch >= 1.3（带有错误修复 ） 预处理 基于 log mel 滤波器组的声学模型，带有 40 个大小为 25 毫秒的滤波器，