口语情感识别数据集：语音中情感识别/检测目的的数据集的集合。 该表按时间顺序排列，并包含每个数据集内容的描述以及所包含的情感。 数据集 年 内容 情绪化 格式 尺寸 语 纸 使用权 执照 2021年 40小时，由70多位讲英语的人提供6,000多个25,000多个句子的6,000多个录音（有关详细信息，请参见数据库链接）。 以价，唤醒和可信赖为特征的连续情感维度。 音频，视频，文字 15 GB 英语 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 超过100位演讲者提供了100小时的服务（有关详情，请参见数据库链接）。 该语料库使用基于属性的描述符（激活，支配和价）和分类标签（愤怒，幸福，悲伤，厌恶，惊讶，恐惧，鄙视，中立等）用情感标签进行注释。 声音的 -- -- 禁止进入 根据学术许可和商业许可提供 2020年 各种各样的发言人录制的唱片及其相关的录音作品。 4种情

口语数字识别 :studio_microphone: LSTM语音数字识别 内容 概述 语音数字识别是一个隔离的单词识别系统，可转录0-9之间的各个语音号码。 数据集 使用免费语音数字数据集（FSDD）来训练该模型，该模型具有来自3位讲英语且带有重音的扬声器的1,500张录音。 该模型接受了1,470张唱片的训练，并在30张唱片上进行了测试。 模型与训练 该模型包括： LSTM层 全连接层 损失函数：分类交叉熵 优化算法：亚当 模型在300个时代进行了训练。 改进和要添加的功能 数据集需要更多不同类型的发言人，包括不同性别和不同口音的人，以便该系统在世界范围内正常运行 模型本身可以改进 使用更好的培训/测试策略 具有使用自己的声音来测试模型的界面，使前端易于与模型进行交互 改善模型性能 基本上，这是我的实验，旨在了解如何构建仅检测语音数字的语音识别系统。 用法 python spoke_digit.py为了运行

Speech enhancement based on adaptive wavelet denoising on multitaper spectrum matlab

NLP领域经典《自然语言处理综论》英文版第三版更新，与之前的版本相比，重写了5、6、7、8、17、18、19、23、24、25章节的大部分内容和并新增了第9章节“递归神经网络中的序列处理（Sequence Processing with Recurrent Networks）”的草稿；调整了神经网络及其训练的教学顺序，从逻辑回归开始，到（词）嵌入，前馈网络以及递归神经网络；新增或者加大了BPE处理、tf-idf、柱搜索解码、隐马尔可夫模型、词典推理、阅读理解、自动问答等内容；一些旧的章节被移到附录。

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java的简单的文字转语音Speech的简单使用教程. 内附资源下载地址.

TTS朗读软件调用Microsoft Speech Platform Runtime和Languages

关于幸福主题的，内含演讲稿和ppt,大约3分钟.

《Adaptive Multi-Rate (AMR) speech codec frame structure》

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