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SpeechBrain（中文语音识别）压缩包。

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简介：
利用PyTorch构建的语音识别框架SpeechBrain，通过采用预训练权重，成功地支持了CPU和GPU两种运行模式，从而能够高效地完成中文语音识别任务。

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  • SpeechBrain（中文语音识别）.zip
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    SpeechBrain（中文语音识别）.zip 是一个包含先进中文语音识别技术的软件包，利用深度学习方法实现高精度的语音转文本转换。 基于Pytorch的语音识别框架SpeechBrain的预训练权重支持CPU和GPU两种模式，可实现快速中文语音识别。
     
  • MATLAB语音压缩_PCM语音压缩_pcm_matlab_语音压缩工具包
    优质
    本工具包提供基于MATLAB的PCM语音压缩功能，包含编码、解码及性能分析模块，适用于研究与教学。 PCM编码符合中国的语音MPEG音频压缩标准，可以正常运行。不过需要更正一下表述中的错误，“符合中国国内的语音miu律压缩标准”应该是指“符合中国国内的语音MPG或ADPCM等压缩标准”，但具体是哪一种没有明确说明，在这里保持原文意思不变的情况下重写为：“PCM编码遵循中国的音频压缩国家标准，能够顺利执行。” 如果特指MPEG音频，则表述应更改为：“PCM编码遵守中国的MPEG音频压缩规范，可以正常运行”。不过由于原句可能指的是ADPCM或其他特定的中国语音压缩标准而非MPEG音频，在没有更多上下文的情况下保留最接近原文意思的表达。
     
  • SpeechBrain: 基于PyTorch的语音工具包
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    SpeechBrain是一款基于PyTorch开发的开源框架，专为研究人员和工程师设计，旨在简化语音处理任务，支持多种先进的语音技术研究与应用。 SpeechBrain是基于PyTorch的开源且集成化的语音工具包，旨在为开发最新的语音技术提供一个单一、灵活且用户友好的平台，包括但不限于：语音识别、说话者识别、语音增强及多麦克风信号处理等。 目前，SpeechBrain仍处于测试阶段。其主要特点如下： 1. 提供了多种实用的工具来加速并促进对各种语音技术的研究。 2. 集成了与HuggingFace平台兼容的各种预训练模型，并提供易于使用的接口以进行推理操作；若无相应的HuggingFace模型，通常会提供一个包含所有实验结果的Google云端硬盘文件夹作为替代方案。 3. Brain类是高度可定制化的工具，用于管理数据的训练和评估循环。它能够处理繁琐的培训细节，同时保持足够的灵活性以便在必要时覆盖任何过程步骤。
     
  • MATLAB中的语音压缩
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    本项目探讨了在MATLAB环境下实现语音信号的压缩技术，通过编码和解码算法优化存储与传输效率，旨在保持音质的同时减少数据量。 这是一个基于DCT变换的语音压缩的Matlab文件。
     
  • 中文语言包（压缩版).zip
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    这是一个包含基础中文支持的压缩文件，适用于需要有限度的语言功能或对安装空间有严格要求的环境。下载后解压即可使用。 下载并解压语言包后会生成一个eclipse文件夹，在该文件夹下有两个子文件夹“features”、“plugins”。将这两个子文件夹复制到原始的Eclipse解压目录中，并覆盖原有内容即可完成汉化操作。例如，可以使用版本为eclipse-committers-2019-06-R-win32-x86_64.zip和BabelLanguagePack-eclipse-zh_4.12.0.v20190713060001.zip的文件进行操作。
     
  • MATLAB语音压缩_语音压缩.zip_三角波频谱分析_speech_语音压缩MATLAB
    优质
    本资源包包含使用MATLAB进行语音压缩和三角波频谱分析的相关代码与示例。适用于学习语音信号处理技术，如speech编码及音频数据的压缩算法研究。 利用小波分解可以在MATLAB中实现一段语音的压缩功能。
     
  • 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
     
  • CASIA中文语音情感识别数据包.zip
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    本数据包包含由中国科学院自动化研究所研发的CASIA中文语音情感识别数据库，内含多样的中文情感语音样本。 语音情感识别是指通过分析人的语音特征来判断说话人的情感状态。这种方法可以应用于多种场景，如智能客服、心理健康监测等领域。通过对音频信号的处理和机器学习算法的应用，系统能够识别出诸如高兴、悲伤、愤怒等多种情绪，并据此做出相应的反应或提供服务。
     
  • GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别
    优质
    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统，专门针对男女不同声线进行优化，实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别，并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件，并将结果通过文本档案展示。