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语音识别（Speech Recognition）- 附件资源

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简介：
语音识别技术，也称为声纹识别，是一种能够将人类口语转换为计算机可理解的文本的技术。该资源包包含与语音识别相关的附件材料，旨在提供更全面的信息和实践指导。通过学习这些附件资源，用户可以深入了解语音识别的原理、应用以及相关工具和方法。 附件内容将帮助读者更好地掌握这一重要的技术领域。

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  • 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
     
  • Unity插件：Speech Recognition System（语音识别）
    优质
    Speech Recognition System是一款基于Unity引擎开发的高效语音识别插件，适用于多种平台，为游戏和应用提供流畅自然的人机交互体验。 Speech Recognition System是一款语音识别插件，无需互联网连接；具有高质量、快速的语音识别功能；支持24种语言；适用于多个平台（Windows, iOS, Android, macOS, Linux）；易于集成。支持的语言包括：英语、印度英语、中文、俄语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、希腊语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、波斯语（即伊朗的官方语言）、菲律宾语言（如塔加洛语）、哈萨克斯坦语言（主要为哈萨克族的语言，也有俄语使用者）、瑞典语、日语、乌克兰语、捷克语、印地语和波兰语。
     
  • 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。
     
  • 中文离线语音识别库 - speech-recognition
    优质
    speech-recognition是一款专为中文设计的离线语音识别库，支持多种音频格式，适用于开发者构建智能语音应用，提供简便易用的API接口。 浅谈使用 Python 的 speech-recognition 库进行脱机语音识别。
     
  • 说话人语音识别-Speech Recognition MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的说话人语音识别系统代码，适用于研究和学习语音信号处理及机器学习算法在语音识别中的应用。 基于MATLAB的说话人语音识别系统利用了mfcc、train、test数据以及主程序进行开发。
     
  • 语音识别 - 附件资源
    优质
    本资料集涵盖了语音识别技术的相关信息和应用案例，旨在帮助用户了解并掌握如何利用语音识别进行智能化的人机交互。 语音识别 - 附件资源
     
  • React-Speech-Recognition：为React应用提供的语音识别功能
    优质
    React-Speech-Recognition 是一个专为React应用程序设计的库，它提供了强大的语音识别功能。通过简单的集成，开发者可以轻松地为其应用添加实时语音转文字的能力。 React语音识别是一个利用React钩子的工具，能够将从麦克风采集的声音转换为文本，并提供给相关的React组件使用。useSpeechRecognition这个挂钩允许组件访问通过用户麦克风获取到的音频数据。它管理Web Speech API的状态，在后台操作打开或关闭麦克风的功能。 值得注意的是，当前对于此API的支持在浏览器中是有限制的，而Chrome提供了最佳体验。该工具需要至少版本为16.8的React来支持钩子功能。如果您之前使用过2.x版的react-speech-recognition或者正在用较低版本的React开发，则可以查看旧版文档。 如果从以前版本升级到3.x，请参考相应的迁移指南以顺利完成更新过程。 Type声明文件可以在DefinitelyTyped中找到。 安装说明： 请按照指示进行安装。
     
  • speech recognition.zip_MATLAB语音识别_基于MATLAB的语音识别工具
    优质
    本项目为基于MATLAB开发的语音识别工具包，能够实现高效的语音信号处理与模式识别。用户可利用该工具进行语音数据采集、预处理及特征提取，并训练模型以提高识别准确性。此资源适用于学术研究和工程应用。 在MATLAB里进行语音识别训练程序的运行过程。
     
  • 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
     
  • 语音识别处理 spoken language recognition processing
    优质
    语音识别处理（Spoken Language Recognition Processing）涉及自动检测和辨识口语中的语言类型或说话人身份的技术。这一领域结合了信号处理、机器学习及自然语言理解等多个学科的知识，旨在提高跨语言交流的效率与准确度。 语音识别（spoken language processing）是指将人类的口语转换为计算机可处理的文字或命令的技术。这项技术在人机交互、智能助手以及自动翻译等领域中发挥着重要作用。通过不断的发展和完善，语音识别系统已经能够实现高准确率的实时转录，并支持多种语言和方言。