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利用stm32平台进行语音识别。

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简介：
利用STM32微控制器进行语音识别，并结合专用语音芯片LD3320，提供完整的源代码以及详尽的资料信息，以供进一步研究和应用。

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  • 利用MATLAB进行数字语音识别
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    本项目采用MATLAB平台，实现基于信号处理和机器学习技术的数字语音识别系统。通过语音特征提取、模式匹配及训练模型，以准确辨识不同语音指令。 该文档记录了本人在大三上学期课程设计期间基于MATLAB实现的数字语音识别系统的开发过程。详细代码收录于文档附录部分，希望能对从事相关研究的人士有所帮助。如遇疑问或需要进一步探讨学习，欢迎随时联系我。
     
  • 利用HMM进行语音识别的MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统MATLAB实现代码，旨在帮助学习者理解和应用HMM原理于实际语音处理任务。 使用HMM识别四种方言，每种方言有80个样本用于训练，40个样本用于识别。MATLAB代码实现这一过程。
     
  • 利用机器学习进行语音情感识别
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    本项目运用机器学习技术对语音数据进行分析，旨在准确识别和分类人类情感状态，为智能交互系统提供更自然、人性化的用户体验。 随着计算机技术的发展和人工智能的普及，语音情感识别的研究受到了学术界和工业界的广泛关注。从语音情感识别的起源到不同情感类型的分类，这一领域的研究正在不断深入和发展。
     
  • STM32利用RMS进行波形识别
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    本项目介绍如何使用STM32微控制器结合RMS算法实现对不同波形的有效识别与分析，适用于电力电子、音频处理等领域。 STM32通过RMS进行波形识别。
     
  • 【语音识别】利用BP神经网络进行语音情感识别的Matlab代码.zip
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    本资源包含基于BP（反向传播）神经网络实现的语音情感识别Matlab代码及示例数据。适用于研究与学习语音信号处理和机器学习技术。 基于BP神经网络实现语音情感识别的Matlab源码
     
  • 利用百度AI平台接口进行OCR文字识别
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    本项目通过集成百度AI平台提供的OCR接口，实现了对图像中的文本信息高效准确地提取和识别，大大提升了处理文档数字化的需求。 本段落由原创作者jyd0124撰写。 一、接入指南 若想利用百度AI开放平台进行软件开发，首先应成为百度AI开放平台的开发者。在此，以图文形式详细介绍普通开发人员如何接入百度AI开放平台。 1. 注册：请在百度官方网站注册账号。 2. 登录：请通过百度云官方网站登录账户。 3. 创建应用 二、安装接口模型 三、编写python代码 四、识别结果
     
  • 使用HTML5录音和百度语音进行语音识别
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    本项目利用HTML5技术实现网页端实时录音，并结合百度语音识别API将音频转换为文本，旨在探索Web应用中语音交互的新方式。 关于详细介绍的内容，请参考相关博客文章。该文章深入探讨了主题，并提供了详细的步骤和示例代码来帮助读者更好地理解和应用所讨论的概念和技术。通过阅读这篇文章，你可以获得全面的指导和支持。
     
  • 基于语音的说话者识别：利用语音MFCC及GMM进行说话人辨识
    优质
    本研究探讨了通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数（MFCC）并结合高斯混合模型（GMM），实现有效的说话人识别技术，以区分不同说话人的身份。 基于语音的说话人识别使用免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。该数据集中包含10位说话者（5名女性和5名男性）的话语，每位说话者的讲话大约有350种。 在理论上的语音特征提取中，我们采用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中提供最佳结果。MFCC通常通过以下步骤得出： 1. 对信号进行傅立叶变换。 2. 使用三角形重叠窗口将获得的光谱功率映射到mel尺度上。 3. 记录每个梅尔频率下的对数功率值。
     
  • 使用QT调用百度语音REST API进行语音识别
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    本项目利用QT框架与百度语音REST API结合，实现高效的语音识别功能。通过简洁的代码示例，展示如何在QT环境中集成第三方语音服务，为开发者提供便捷的语音处理解决方案。 在百度语音注册申请AppID、API Key、Secret Key并获取access_token。利用本地设备录音后，将音频文件上传到百度，接收百度识别成功的字符即可。
     
  • 基于LabVIEW平台的语音识别.vi
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    本作品为基于LabVIEW开发环境设计的一款语音识别应用程序.vi，通过集成语音处理库，实现对用户语音命令的精准识别与响应。 原程序实现了声音的采集、存储、分析与识别功能。