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语音信号测试,针对声母和韵母的评估。

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简介:
本资源精心设计了一系列针对声母和韵母的测试题,旨在帮助用户巩固相关知识。为了更好地辅助学习,建议您同时配合我撰写的博客进行使用,并可参考该博客提供的更深入的讲解和练习:https://blog..net/qq_42839007/article/details/105506306。

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客服
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  • 优质
    本研究探讨了汉语中声母与韵母的语音识别技术,通过设计特定的语音信号测试来分析不同音素在听觉感知中的特点及区分度。 本资源为声母和韵母的测试资源,建议搭配相关博客内容使用。详情请参阅我的博客文章。
  • ——WAV文件录制
    优质
    本项目专注于通过录制高质量的WAV格式音频文件来评估和优化汉语中声母、韵母以及各类音源在语音信号中的表现,推动语音技术的进步。 21个声母 /b/p/m/f/d/t/n/l/g/k/h/j/q/x/z/c/s/zh/ch/sh/r/ 中除了 m、d、n 和 r 之外的其他 17 个声母在时域波形上均为非周期性。而在韵母中,有 /a/o/e/i/u/ü/ao/ai/ei/ou/ie/an/en/in/ang/eng/ong/ing 这些,在时域波形上均表现为周期性的特性。 具体来说: - 无周期性声母包括:b.wav, p.wav, f.wav, t.wav, l.wav, g.wav, k.wav, h.wav, j.wav, q.wav, x.wav, z.wav, c.wav, s.wav, zh.wav,ch.wav和sh.wav。 - 周期性的韵母有 /a/o/e/i/u/ü/ao/ai/ei/ou/ie/an/en/in/ang/eng/ong/ing,但未提供具体文件名。 此外,在声母中 m、d、n 和 r 的时域波形为周期性。
  • 及数字字盲文照表.rar
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    本资源提供了详细的声母、韵母与数字、字母对应的盲文表格,便于视障人士学习和使用盲文。 盲文是一种专为视力障碍者设计的文字系统,通过触觉来识读文字。对于参与网络安全竞赛(CTF:Capture The Flag)的初学者来说,声母韵母数字字母盲文对照表是一个非常实用的资源,在解题过程中可能会用到这些知识。在CTF比赛中,有时会出现利用特殊编码或隐藏信息的挑战,而使用盲文对照表可以帮助参赛者解析这类问题。 汉语拼音中的声母包括b、p、m、f等17个基础单元,它们代表不同的发音初始部分。每个声母都有对应的点阵图案,在盲文中通过触摸这些点的位置和组合来识别特定的声母。例如,“b”在盲文中的表示是一个单独的点位于顶部,而“p”的位置则是在“b”的基础上多一个后方的点。 韵母是构成汉语拼音的另一部分,如a、o、e等单音节及ai、ei、ui等复元音。这些韵母与声母结合形成完整的音节,在盲文中通过不同数量和布局的点来区分不同的符号。“a”的表示方式是在左上角有两个点,“o”则在右上角有同样的两个点。 数字0到9也有特定的六点阵图对应,每个数字都有自己独特的图案。例如,零(0)是中间两行各有两个被按下的点;而一(1)则是第一行最左边的一个单独的点。 英文字母表中的26个大写和小写字母在盲文中也各有其表示方法。比如,“A”是由第一行和第三行各自有一个点构成,而“a”的图案则是在第二行和第四行各有一点。 综上所述,掌握声母韵母数字字母的盲文对照表对于视力障碍者及CTF比赛中的参赛者来说都非常重要。这不仅有助于提高信息安全领域的竞争力,还能促进无障碍设计的理解与尊重,在日常生活中推动包容性社会的发展。
  • 质量
    优质
    《语音测试质量评估》是一篇专注于分析和改进语音产品测试过程中的质量和用户体验的文章。通过系统的方法论探讨如何有效评价语音交互系统的性能、准确性和可靠性,旨在为开发者提供优化建议,提升用户满意度。 PESQ.exe文件用于测试语音质量。下载后,在命令行输入相应的命令即可使用。
  • 汉字转换为拼(含调、无调、首字及首字大写)
    优质
    本工具提供便捷的中文汉字到拼音的转换服务,支持带声调和不带声调的格式,并可生成首字母及其大写形式。 功能:1. 转成带有声调的汉语拼音;2. 转成带无声调的汉语拼音;3. 转成汉语拼音首字母。
  • C言程序源码:将小写字转为大写应字
    优质
    本资源提供一个用C语言编写的程序及完整源代码,用于实现字符串中所有小写字母转换为其对应的大写字母的功能。 这个C语言程序的作用是提示用户输入一个小写字母,并将其转换为对应的大写字母。通过使用ASCII码来实现字母的转换,在完成转换后将结果显示在计算机屏幕上。
  • 基于Matlab盲混响时间计:混响源代码...
    优质
    本研究提出了一种基于MATLAB的算法,用于估算混响环境中的语音信号的盲混响时间。提供相关源代码以实现该技术。 该算法能够在0.2秒到1.2秒的范围内估计混响时间(RT或T60),并且假设声源与接收器不在临界距离内。此功能不进行去噪处理,需在执行前完成相关操作。所使用的算法出自Heinrich W. Löllmann、Emre Yilmaz、Marco Jeub 和 Peter Vary的论文《一种改进的盲混响时间估计算法》,该文发表于2010年8月举办的以色列特拉维夫国际声学回声和噪声控制研讨会(IWAENC)上。此版本中未实现通过直方图方法追踪快速变化RT的功能,以简化算法复杂性。程序参数设置与用于模拟示例的参数有所不同。
  • 版26个英文字频MP3
    优质
    本音频文件提供26个英文字母的标准美式发音教程,适合英语学习者尤其是女性用户练习和提高发音准确性。 26个英文字母独立发音的女声版MP3文件,声音悦耳动听,共包含26个单独的MP3文件,每个文件按照字母命名。
  • AREOD:目标检抗性鲁棒性
    优质
    AREOD是一种用于评价目标检测模型在面对对抗攻击时稳定性的方法,旨在提升模型的安全性和可靠性。 AREOD 该存储库包含 AREOD(用于对象检测的对抗鲁棒性评估)的代码,这是一个 Python 库,旨在正确地对标目标检测中的对抗性鲁棒性进行研究。此项目仍在开发阶段,并使用了三种针对对象检测模型的攻击方法来测试逆向鲁棒性。 功能概述: - 建立在 tensorFlow 上,并通过给定接口支持 TensorFlow 和 Keras 模型。 - 支持各种威胁模型中的多种攻击方式。 - 提供现成的预训练基线模型(如 faster-rcnn-inception-v2-coco,多尺度 GTRSB)。 - 为基准测试提供便利工具,并使用 printor 打印生成的对抗性样本。 我们利用三种不同的方法来生成对抗示例。稍后,我们将通过连接的打印机输出这些对抗样本来提高性能基准。
  • 重写后标题:char_featurizer:汉字字符特征提取器,支持提取字调)、字形(偏旁、部首)及四角编码等功能...
    优质
    Char_Featurizer是一款先进的汉字处理工具,能够高效地提取汉字的语音特性(包括声母、韵母和声调),字形特征(如偏旁部首)以及四角号码等信息。 char_featurizer 是一个汉字字符特征提取工具,它可以提取汉字的字音(包括声母、韵母、声调)、字形(偏旁、部首)以及四角符号等信息,并将这些特征转换为tensor格式作为模型输入。当前 char_featurizer 支持的功能如下: 1. 字形特征提取 2. 字音特征提取 3. 四角编码提取 4. tensor转换 使用方法: 安装:`pip install char_featurizer` 使用示例代码: ```python from char_featurizer import Featurizer featurizer = Featurizer() data = 明天去你家玩 result = featurizer.featurize(data) print(result) ``` 返回结果: