C51单片机+HX711模块+JQ8900-16P语音模块电子体重秤设计（带语音播报）程序源码+文档资料. main() { delay(200); while(busy); SendData(0x0a); SendData(0x01); SendData(0x06);SendData(0x0b);while(!busy);while(busy); SendData(0x0a); SendData(0x01); SendData(0x05);SendData(0x0b);while(!busy);while(busy); password(); init_1602(); get_maopi(); delay(100); flag=1; while(1) { gei_weight(); if(key==0) { write_n(kg); write_kgg(shiwu); if(flag==1) bobao(); } kg++;if(kg>999)kg=0; delay(10); scankey(); }

本资源内容概要: 这是基于51单片机的温度采集数码管显示ISD1420语音播报设计,包含了电路图源文件（Altiumdesigner软件打开）、C语言程序源代码（keil软件打开） 。 本资源适合人群： 单片机爱好者、电子类专业学生、电子diy爱好者。 本资源能学到什么： 可以通过查看电路学习电路设计原理，查看代码学习代码编写原理。 本资源使用建议： 建议使用者需要具备一定电子技术基础，掌握一些常用元器件原理，例如三极管、二极管、数码管、电容、稳压器等。了解C语言基础设计原理，能看懂基础的电路图，具备一定的电路图软件使用能力。

微信小程序是一种轻量级的应用程序，旨在提供简洁、快速的用户服务和体验。与传统的手机应用相比，小程序无需下载安装，用户可以直接在微信内搜索或通过扫描二维码打开使用，极大地简化了用户获取服务的路径。 开发一个微信小程序首先需要注册并获取开发者资格，然后使用微信提供的开发工具进行编码和调试。小程序的开发框架基于JavaScript语言，同时结合了WXML（微信标记语言）和WXSS（微信样式表）来定义页面结构和样式。此外，为了方便数据处理，还可以使用基于JavaScript的逻辑层框架。 在功能设计上，小程序可以实现包括消息推送、位置定位、支付接口、数据存储等在内的多种能力。这些功能为商家提供了与用户互动的丰富手段，比如可以创建电商小程序来进行商品展示和交易，或者开发服务类小程序为用户提供预约、咨询等服务。 对于用户体验而言，小程序的界面设计要求简洁明了，操作流程须直观易理解，以确保用户可以快速上手并完成所需操作。同时，考虑到微信的社交属性，小程序往往还具备分享功能，让用户可以将内容或服务推荐给好友。 在维护方面，由于小程序运行在微信平台之上，因此开发者需要关注微信官方的更新公告，及时

语音处理指定了一个由 Lawrence Rabiner 教授（罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校）、Ronald Schafer 教授（斯坦福大学）、Kirty Vedula 和 Siva Yedithi（罗格斯大学）组成的团队。 此练习是一组语音处理练习之一，旨在补充LR Rabiner和RW Schafer编写的教科书“数字语音处理的理论和应用”中的教材。 此 MATLAB 练习实现了自适应差分脉冲编码调制 (ADPCM) 编码器，用于语音信号的波形编码。

完全免费的使用的一款小工具 1、如果系统语音引擎异常，鼠标右键报时菜单就不会出现，也就只能倒计时不能报时。 2、显示倒计时是指距离当天结束计算的时间。 3、每到整点的1分钟内字体会变红提示，30秒内字体会变红且闪烁提示。 4、拖动时间位置或者右键点击时注意一定要点在数字上。 5、要求系统安装有.Net4.8运行环境。

SIP客户端windows版，VC编写。 支持PCMA 8000语音通话。 支持通话录音和生成发出和接受的PCM采样和A律数据保存为WAV文件，便于调试。 也可以从这里下载： http://share.weiyun.com/b87215e90c16a8e7cb36efed1a0d308e

JQ8X00伴随Arduino开发相关控制实例（串口控制四线，单线控制三线），还有语音合成转MP3，WAV格式

ISD4004系列单片语音录放电路是美国ISD公司的新一代产品，同早期美国ISD公司产品一样，它采用了ISD公司的Chip-Corder专利技术：多级存储技术，既声音无须A/D转换和D/A转换，采用直接模拟量存贮技术，音质好，由于设计成和微处理器通过串行接口控制芯片的方法，使本器件引出端数减到最少，使用更加灵活，而且与前期产品ISD3000和ISI4003系列在管脚上完全兼容，对以前的产品可以在无需修改硬件的基础上升级代换，以适应用户扩容的需要，从而节约了开发成本。 　　由于4004内含大容量的闪速存储器（2840K）一片（单片）电路就能实现长达16分钟的录单或放音；外围电路简单，体积小；3V

人工智能-深度学习-tensorflow

本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。 KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。 SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。 神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。 特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。 所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。 注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！ 如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！