Advertisement

Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0是一款离线语音识别软件，它允许用户在无网络环境下通过声音进行游戏控制，提升操作便捷性和私密性。 游戏语音控制插件具备离线识别多种语言的语音命令功能。 特点包括： - 不需要互联网连接； - 支持九种不同语言； - 能够识别虚构单词（如“FUS RO DAH”）； - 可用于Oculus Quest设备上； - 通过关键字激活语音识别，类似于「Ok Google！」或「Siri」的触发方式； - 允许调整语音活动检测级别以适应不同的使用场景； - 支持多平台运行； - 集成简便。 支持的语言有： - 英语 - 俄语 - 德语 - 法语 - 西班牙语 - 意大利语 - 印地语 - 葡萄牙语 - 荷兰语 兼容的平台包括： - Windows 10 和 Windows 7 Service Pack 1； - 安卓系统（支持 arm64-v8a 或 armeabi-v7a 架构）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0
    优质
    Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0是一款离线语音识别软件，它允许用户在无网络环境下通过声音进行游戏控制，提升操作便捷性和私密性。 游戏语音控制插件具备离线识别多种语言的语音命令功能。 特点包括： - 不需要互联网连接； - 支持九种不同语言； - 能够识别虚构单词（如“FUS RO DAH”）； - 可用于Oculus Quest设备上； - 通过关键字激活语音识别，类似于「Ok Google！」或「Siri」的触发方式； - 允许调整语音活动检测级别以适应不同的使用场景； - 支持多平台运行； - 集成简便。 支持的语言有： - 英语 - 俄语 - 德语 - 法语 - 西班牙语 - 意大利语 - 印地语 - 葡萄牙语 - 荷兰语 兼容的平台包括： - Windows 10 和 Windows 7 Service Pack 1； - 安卓系统（支持 arm64-v8a 或 armeabi-v7a 架构）。
     
  • Speech Recognition System Version 1.0.4.rar
    优质
    Speech Recognition System Version 1.0.4 是一个语音识别软件的压缩文件版本，包含最新的功能更新和错误修复。下载并解压以获取完整安装包及文档。 Unity Speech Recognition System
     
  • Speech Recognition System Version 1.0.4.rar
    优质
    Speech Recognition System Version 1.0.4 是一个包含语音识别软件最新更新版本的压缩文件，内含安装包及相关文档。 Unity Speech Recognition System
     
  • Unity语音识别 Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1
    优质
    Unity语音识别Offline Whisper AI Voice Recognition v1.3.1是一款在本地运行的高效语音转文本插件，采用Whisper AI模型，支持多种语言，在保证隐私安全的同时提供快速准确的语音识别服务。 Undertone 支持 99 种语言的模型文件，使您的游戏能够面向全球玩家。该软件体积小巧仅77MB，在不牺牲性能的前提下非常高效，并且可以在电脑或手机上完全离线运行，确保语音识别功能在任何情况下都能使用而无需依赖互联网连接。 Undertone 提供一流的语音识别准确度，以实现更好的用户交互体验。它采用 C++ 编写，具有出色的执行效率和快速响应能力。此外，它可以翻译成英文来帮助您更好地适应内容需求，并通过时间戳和标点符号增强对话质量，使您的对话更加生动有趣。 无论是在何种平台或设备上使用，Undertone 都能提供无缝的工作体验。
     
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
    优质
    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征，该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后，识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下： - `models/`：模型实现目录 - `common.py`：所有模型的基类 - `dnn/`： - `dnn.py`：神经网络模型的基类 - `cnn.py`：CNN模型 - `lstm.py`：LSTM模型 - `ml.py` 环境要求： - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
     
  • Matlab Speech Recognition
    优质
    本项目运用MATLAB平台进行语音识别技术的研究与开发，结合信号处理和机器学习方法，旨在提高语音命令识别的准确性和效率。 语音识别技术是人工智能领域的重要分支之一，它融合了信号处理、模式识别、概率论及统计学等多个学科的知识。在本次实验里，我们将重点探讨如何利用Matlab平台结合隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）进行语音识别的研究方法。作为一款强大的科学计算工具，Matlab为语音处理提供了丰富的函数库和便捷的编程环境。 首先需要理解HMM的基本原理：这是一种统计建模的方法，常用于序列数据的分析，例如文本或音频信号等。在语音识别领域中，每个单词或音素都被视为一个状态，并且这些状态之间的转移构成了模型的基础结构。通过观察序列（即语音波形），HMM可以估计隐藏的状态序列并最终确定对应的词汇。 接下来，在Matlab环境下，我们可以使用`speechrecog`工具箱来进行一系列的语音识别操作。此工具箱提供了一系列用于训练、评估和应用HMM的功能函数。 实验流程包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：对原始音频信号进行如预加重、分帧、加窗以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取等必要的准备工作，以便更好地捕捉语音的特征。 2. **模型构建**：定义HMM的状态结构和初始化参数。例如可以使用三状态左到右模型作为初始设定。 3. **训练HMM**：利用Baum-Welch算法更新模型中的关键参数如转移概率及观测概率等信息，以优化识别效果。 4. **特征提取**：对新的语音输入执行与之前相同的预处理步骤和特征抽取操作。 5. **识别过程**：通过维特比算法找到最有可能对应给定音频序列的状态序列，并据此完成词汇的辨识工作。在Matlab中可以使用`hmmdecode`函数来实现这一目标，该函数会输出预测出的结果词串。 6. **结果评估**：比较实际语音内容与系统识别出来的文本之间的差异性，以此衡量整个系统的性能指标如准确率、误报率和漏检概率等。 通过这项实验的学习过程，参与者将能够深入了解HMM在语音识别中的具体应用，并掌握如何利用Matlab平台实现这一技术。这对于后续深入研究更复杂的模型（比如基于深度学习的方法）或直接应用于实际项目都具有重要的意义和支持作用。
     
  • speech recognition using DTW.rar_dtw_dtw algorithm_matlab_speech recognition
    优质
    本资源为使用DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的MATLAB实现代码包。适用于研究和学习语音信号处理与模式匹配技术的学生及研究人员。 基于DTW算法实现孤立数字及连续数字语句的识别，其识别率表现良好（内含语音数据集）。
     
  • Speech Recognition：中文语音识别
    优质
    中文语音识别致力于研究将人类的口语信息转化为文本的技术。该领域结合了信号处理、模式识别及人工智能等多学科知识，旨在提高机器对于汉语的理解和转换能力，使人机交互更加自然流畅。 中文语音识别 1. 环境设置：Python 3.5, TensorFlow 1.5.0 2. 训练数据下载清华大学中文语料库（thchs30） 3. 在conf目录下的conf.ini文件中进行训练配置，然后运行python train.py开始训练。也可以在终端运行python test.py进行测试或者使用PyCharm打开项目。 4. 测试效果
     
  • Mifare Offline Cracker GUI (mfocGUI) Version 2.9
    优质
    Mifare Offline Cracker GUI (mfocGUI) 是一款用于破解 Mifare Classic 卡片的工具，版本2.9提供了一个用户友好的图形界面，方便卡片安全测试和研究。 Mifare offline cracker GUI (mfocGUI) v2.9是一款工具软件。
     
  • 语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition
    优质
    《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。