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将 Windows10/Windows8 中自带的语音库 Microsoft Desktop Huihui 安装到 XP 的方法。 Win8语音库MS-Huihui转XP，这个是语音库，安装后无界面，可用微软提供的免费的TTSApp 这个工具选安装的语音库播音。Windows10/Windows8 里面自带了一个优质tts语音库叫 Microsoft Desktop Huihui 发音很好，但是xp自带的 Sam 发音很一般，如何才能将 Microsoft Desktop Huihui 移植到 XP？ 微软本身并没提供方法，但是方法是有的。现在我已经将此方法打包成一个安装包，方便有需要的人下载安装。 安装后的语音库在WIN7下的名字叫“Microsoft Server Speech Text to Speech Voice (zh-CN, HuiHui)”。

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类.7zBP神经网络的数据分类——语音特征信号分类.7z

matlab语音信号处理函数 PCM编码

电脑面前的你，是否也希望能让电脑听命于你？   当你累的时候，只需说一声“我累了”，电脑就会放着优雅的轻音乐来让你放松。 或许你希望你在百忙之中，能让电脑郎读最新的NBA比分赛况….一切都是那么惬意。 在此告诉你，不要灰心，我们真的可以做一个。做一个语音识别？ 我相信很多人到这里会有两个心态，一是好奇，二是避之千里。 其实不然，你可以不用懂太多的编程技能，你甚至也可以不用懂自然语言处理技术，这篇文章虽然实现了语音操控但是绝没有你们想象的那么复杂。 如果仅仅把语音识别作为一个实现了的接口的话，剩下的逻辑就仅仅是IF-ELSE这些简单的元素了。 实现语音操控的原理 语音操控分为 语音识别和语音朗读

base64码的语音文件，转码后成为文件后在页面中arm正常播放的js插件的使用

Android平台使用PocketSphinx做离线语音识别，小范围语音99%识别率.zip

基于python的中文语音识别系统. 包含声学模型和语言模型两个部分组成，两个模型都是基于神经网络。 声学模型 - acoustic_model文件夹下 该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，所有代码都在gru_ctc_am.py中，包括： 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型cnn_ctc_am.py，与GRU相比，对网络结构进行了稍加改造。 完全使用DFCNN框架搭建声学模型，稍加改动，将部分卷积层改为inception，使用时频图作为输入，cnn_with_fbank.py。 新增使用pluse版数据集的模型，cnn_with_full.py，建议直接训练这个模型。 语言模型 - language_model文件夹下 新增基于CBHG结构的语言模型language_model\CBHG_lm.py，该模型之前用于谷歌声音合成，移植到该项目中作为基于神经网络的语言模型。 数据集 增加stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集，整理为相同格式，放于acoustic_model\data中,调用四个数据集的脚本

PM60 系列智能语音集成电路.doc

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，