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基于深度学习的噪声中语音活动检测-MATLAB实现（含源码、数据及项目说明）.zip

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简介：
本资源提供了一个基于深度学习技术进行噪声环境中语音活动检测的MATLAB实现。包含完整代码、测试数据以及详细的文档，旨在帮助研究者和开发者深入理解并应用该领域的先进技术。 在MATLAB中构建了一个深度学习模型，用于检测噪声中的语音活动。该项目使用了语言数据集，但由于文件大小为1.5G，项目说明文档仅提供了下载链接，需要自行下载。

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  • 基于深度学习的噪声中语音活动检测-MATLAB实现（含源码、数据及项目说明）.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习技术进行噪声环境中语音活动检测的MATLAB实现。包含完整代码、测试数据以及详细的文档，旨在帮助研究者和开发者深入理解并应用该领域的先进技术。 在MATLAB中构建了一个深度学习模型，用于检测噪声中的语音活动。该项目使用了语言数据集，但由于文件大小为1.5G，项目说明文档仅提供了下载链接，需要自行下载。
     
  • 基于TensorFlow与Vosk的深度学习声音分类及语音识别源码包（含使用说明）.zip
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    本资源提供了一个基于TensorFlow和Vosk的深度学习代码包，用于实现声音分类和语音识别功能，并附有详细的使用指南。 项目介绍：采用 TensorFlow Sound Classifier 进行声音分类识别，并在人物说话时使用 Vosk（由 alphacephei 提供）进行语音识别。经测试，在空闲状态下，该方法比全程使用 Vosk 更节省内存和电量等资源。此技术适用于需要长时间运行的语音助手或执行语音指令的服务。 项目需求： - Android Studio 4.1 - 安装在 Linux、Mac 或 Windows 计算机上的开发环境 - 具备 Android 6.0+ 系统版本的安卓设备 使用说明： 步骤一：在Android Studio中打开源代码。 选择菜单中的 Open，然后导航至项目目录并选取 Demo 源码。 步骤二：将安卓设备连接到电脑，并授权ADB调试权限。 确保你的 Android 设备已通过 USB 连接到计算机。随后，在手机上启用 ADB 调试功能以允许与开发工具进行通信和测试应用运行情况。 现在，你可以开始在Android Studio中构建并部署项目了。
     
  • 基于深度学习的图像与语音多模态深度伪造检测源码及说明文档.zip
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    本资源提供了一种基于深度学习技术的图像和语音多模态深度伪造检测方法的源代码及详细说明文档。 【项目简介】 该项目旨在开发一个用于检测深度伪造内容的程序，并涵盖图像与语音两种模态的深度伪造识别功能。项目提供了现成的深度学习模型以及参考数据集，以支持用户进行训练及测试。此项目的目的是帮助使用者有效辨识并防止由深度伪造技术引发的各种问题，如网络诈骗和隐私侵犯等。 主要功能点： - 提供图像与语音的深度伪造检测能力。 - 整理了多个公开的数据集用于模型训练的支持。 - 提供现成的深度学习模型及相关的测试代码以帮助用户进行快速上手使用。 - 介绍了深度伪造技术的发展背景及其检测的重要意义。 技术栈包括： - Python编程语言 - 深度学习框架中的各类模型，如BERT、CNN等 - 数据预处理和管理
     
  • 深度学习实践项目：基于词嵌入的文本相似度检测（附源码、数据集及说明文档）.zip
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    本资源提供一个基于词嵌入技术实现文本相似度检测的深度学习项目。包含完整源代码、测试所需的数据集以及详细的项目说明文档，便于学习与实践应用。 在自然语言处理领域，研究字不如研究词更有意义，因为在大多数语言中语义的依赖基本单位是词而非字符。因此如何表示一个词成为了关键问题。 对于词语的表示方法主要有两种：一种是一般采用整个词汇表来构建独热编码（one-hot encoding），即文本中的每个单词在对应的向量位置上置为1，其余位置为0；另一种则是通过各种形式实现的词嵌入(word embedding)，其中word2vec是一种基于预测的方法。不同于高维空间中稀疏表示的独热编码，词嵌入通常能生成低维度且语义相近词汇在向量空间中的距离较近的向量表示。
     
  • 基于MATLAB的说话人语音识别实现（含源码、项目说明、PPT及报告）.zip
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    本资源提供了一个完整的基于MATLAB的说话人语音识别系统，包含详细的源代码、项目文档以及讲解PPT和研究报告，适合研究与学习使用。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，可供学习参考借鉴。如果作为“参考资料”，需要实现其他功能，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。基于matlab实现说话人语音识别（源码+项目说明+PPT+报告）.zip
     
  • 基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的Python源码及项目说明.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统，包括Python源代码和详细的项目文档。适用于研究与开发。 【资源说明】 1. 所有项目代码在上传前均经过测试并成功运行，确保功能正常，请放心下载使用。 2. 适用人群：主要面向计算机相关专业（如计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网技术、数学及电子信息等）的学生或企业员工。这些资源具有较高的学习和参考价值。 3. 这些项目不仅适合初学者进行实战练习，也可以作为大作业、课程设计以及毕业设计项目的素材使用，欢迎下载并互相交流学习，共同进步！
     
  • 基于深度学习的工业产品缺陷检测Python代码及文档说明（含数据）(毕业设计项目)
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    本项目运用深度学习技术进行工业产品缺陷检测，提供详细的Python代码、文档和相关数据集。适用于研究与教学，助力于自动化生产中的质量控制改进。 本项目提供基于深度学习的工业产品缺陷检测Python源码、文档说明及数据集，适用于毕业设计或课程作业。代码配有详细注释，便于新手理解与使用，并且在导师评审中获得了高度认可。 该项目具有完整的系统功能和美观界面，操作简便且实用性强，适合用作实际项目应用。所有代码经过严格调试确保可以顺利运行。
     
  • 基于机器学习、深度学习及BERT技术的虚假新闻检测项目源码与文档说明
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    本项目运用机器学习和深度学习算法，并结合BERT模型，旨在有效识别网络上的虚假信息。提供详尽的源代码与使用指南，助力研究人员和技术爱好者深入探究虚假新闻检测领域。 本项目提供基于机器学习、深度学习及BERT方法的虚假新闻检测源码与文档解释，代码内附详细注释，即使新手也能轻松理解。该项目由个人精心打造，在导师的认可下获得了高分评价，非常适合作为毕业设计或期末大作业使用。系统功能全面且界面美观，操作简便易懂，并具备实用管理工具和广泛的应用潜力。所有组件经过严格测试确保能够顺利运行。 项目采用先进的技术手段对虚假新闻进行识别与分类，提供了详尽的代码及文档说明以帮助学习者深入理解相关算法和技术实现过程。
     
  • Matlab中的深度学习语音降噪技术
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    本研究探讨了在Matlab环境下应用深度学习技术进行语音信号降噪的方法与实践，旨在提升语音通信质量。 本示例展示了如何使用深度学习网络对语音信号进行降噪处理，并比较了全连接网络与卷积网络在相同任务中的应用效果。
     
  • 基于PyTorch的深度学习手写汉语拼音识别项目源码及完整数据集.zip
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    本资源提供了一个使用PyTorch开发的手写汉语拼音识别项目的完整代码和数据集。该项目旨在通过深度学习技术实现对手写汉字拼音的有效识别，适用于研究与教学用途。 该资源提供了一个使用PyTorch实现的手写汉语拼音识别项目源码及全部数据集（高分项目）。该项目的难度适中，并且所有代码都已通过本地编译，确保可以正常运行。此外，项目的教学内容已经过助教老师的审核，能够满足学习和使用的实际需求。如果有需要的话，用户可以放心下载使用。