1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-13 19:02:15
13.26MB
注意!该资料不完整。由于级别不够，只能在CSDN上传小于60MB的文件，这个项目比较复杂，涉及到的内容很多，共有有110MB，因此用WinRAR分卷压缩成了两个文件，要同时下载这两个文件并把它们放在同一文件夹里才能正常解压。
这只是资料的第二部分，第一部分请搜索“毕业设计 - 语音识别控制机器人.part1”。
该资源设计内容包含语音识别控制机器人的原理图，PCD，以及完整程序；
资料包括完整题目，芯片资料，以及所用到的单片机资料。
简单介绍题目内容：
主要任务简述：
制作一个语音识别控制机器人。
要求简述：
语音识别控制机器人，通过语音命令对其进行控制；可以跳两首舞曲；走步功能、转向功能、转头功能；发射飞盘功能等。
2022-06-13 11:20:35
40.14MB
1
在windows音频频设备与Matlab函数的基础上，设计了一种基于PC机的语音信号采集系统，该系统给出了数据采集、信号分解过程和MATLAB程序实验显示它具有性能稳定可靠，使用力便，适用范围的特点可用于频谱分析、语音增强、语音编码或语音识别的实验系统中。
2022-06-12 23:14:31
338KB
1
1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-12 11:06:37
18.46MB
深度学习基于全卷积神经网络的语音识别系统源代码。
本项目使用基于卷积神经网络实现。 通过下载复制以后，需要将datalist目录下的文件全部拷贝到dataset目录下，也就是将其跟数据集放在一起。
$ cp -rf datalist/* dataset/
目前可用的模型有24、25和251
本项目开始训练请执行：
$ python3 train_mspeech.py
本项目开始测试请执行：
$ python3 test_mspeech.py iters_num （这里的iters_num为迭代的step数，可以在生成的step_dfcnn.txt文件里查看）
测试之前，请确保代码中填写的模型文件路径存在。
ASRT API服务器启动请执行：
$ python3 asrserver.py
Model 模型
Speech Model 语音模型
CNN + LSTM/GRU + CTC
Language Model 语言模型
基于概率图的最大熵隐马尔可夫模型
About Accuracy 关于准确率
2022-06-12 09:08:04
36.73MB