介绍了隐马尔可夫模型的基本原理以及在说话人识别中的实现,对文本相关与文本无关进行比对,得出文本相关的识别率要高的结论及原因。
2022-03-31 12:24:14 96KB HMM 说话人识别
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matlab说话代码使用低秩近似进行快速图像去模糊 小组项目CSE / ECE 478指南,季风2018 步骤1:提交项目偏好 在您的团队中分配一个项目协调员,并请他/她填写以下表格。 注意:仅输入项目ID作为首选项,而不输入项目标题: 注意:确保为该项目提交一个表单。 例如,如果一个项目有3个团队成员,请确保只有一个项目成员提交表格-请勿3次提交表格! 否则将延迟最终项目列表的发布。 如果您打算进行上面未列出的项目,则仍需要使用偏好填写表格。 这样,如果您提出的项目不可行,那么您将有一个备份。 在这种情况下,请确保填写您建议的项目的标题。 团队的项目分配将按照先到先得的原则进行(即,如果两个团队具有相同的优先级,则平局决胜将基于提交的时间戳记)。 在不太可能的时间戳相同的情况下,平局决胜将是随机选择。 如果所有偏好都被占用(由于上述标准),则将从没有任何组选择的项目列表中随机分配一个项目。 如果您对项目及其范围有任何疑问,可以与助教/讲师讨论。 提交后,任何情况下都不能更改项目/首选项。 与您的队友讨论并仔细考虑,然后再提交表格。 项目清单:9月20日,下午5.30 提交表格的截止日
2022-03-30 16:36:31 4.72MB 系统开源
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本pdf文档主要介绍了如何利用ppt做好工作报告(汇报)的一些技巧和注意点,对商务人士来说比较实用,期待您的下载。
2022-03-22 14:17:45 3.57MB 用图表说话
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:warning: 结帐分支以查看pyannote.audio 2.0 中的内容: 一个更小更干净的代码库 Python-first API(不过,旧的pyannote-audio CLI 仍然可用) 多 GPU 和 TPU 训练 使用数据增强 模特主持 音频注释的食谱 基于在线 使用pyannote-audio神经说话者分类 pyannote.audio是一个用 Python 编写的用于说话人分类的开源工具包。 基于机器学习框架,它提供了一组可训练的端到端神经构建块,可以组合和联合优化来构建说话人分类管道: pyannote.audio还带有涵盖了语音活动检测、说话人变化检测、重叠语音检测和说话人嵌入的广泛领域: 安装 pyannote.audio在 Linux 和 macOS 上仅支持 Python 3.7(或更高版本)。 它可能适用于 Windows,但没有任何保证,也没有任何计划添加对
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课程主要是用java实现的会说话的tom猫,右侧则为滚动的新闻图片,整个功能是用来做自媒体,配合录屏软件,真的很酷啊。 代码结构: 程序运行效果:
2022-03-13 18:42:44 950B java Java 会说话的tom猫 tom猫 tom 编程语言
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说话的多功能语音计算器,真人女声发音,简单实用,再也不用一边看屏幕一边输入数字啦!
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go.m为主程序。 本算法是基于Mfcc和Gmm的说话人识别,test文件夹中的语音数据来自于实验室的陈蕴谷、梁建娟、胡业刚、熊可、颜小运的真实语音。 部分程序采用的是台湾张智星先生编写的sar和dcpr工具箱,在此表示感谢。
2022-03-08 15:44:57 1.13MB MATLA 说话人识 gm
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python包 sidekit的使用方法,包括各个函数的调用,参数的含义,样例等等
2022-02-23 19:45:38 1.45MB 说话人识别
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一年级音乐动物说话教案.pdf
2022-02-23 09:00:20 42KB 互联网