基于最新语音识别技术的声控计算器(语音输入计算器)

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简介：
这是一款采用前沿语音识别技术打造的高效实用工具——声控计算器。用户只需简单说出计算指令，即可迅速获得准确结果，极大地提高了操作便捷性和效率。这款声控计算器基于最新的语音识别技术开发而成。用户无需手动操作或寻找按键，只需口述计算内容即可完成运算。其准确率极高：长表达式达到99%，短表达式为98%；目前仅支持普通话输入。该软件具有直观的历史记录展示功能，以数学公式的形式呈现过往的计算过程，便于核对与回顾。它具备简单便捷的操作界面和强大的核心性能，能够处理各种复杂的数学表达式。此外，这款计算器还支持四则运算、连续计算、π值应用、角度制转换、分数及幂次方等基础操作，并涵盖了三角函数以及对数等多种高级功能的嵌套使用。

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基于最新语音识别技术的声控计算器(语音输入计算器)

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这是一款采用前沿语音识别技术打造的高效实用工具——声控计算器。用户只需简单说出计算指令，即可迅速获得准确结果，极大地提高了操作便捷性和效率。这款声控计算器基于最新的语音识别技术开发而成。用户无需手动操作或寻找按键，只需口述计算内容即可完成运算。其准确率极高：长表达式达到99%，短表达式为98%；目前仅支持普通话输入。该软件具有直观的历史记录展示功能，以数学公式的形式呈现过往的计算过程，便于核对与回顾。它具备简单便捷的操作界面和强大的核心性能，能够处理各种复杂的数学表达式。此外，这款计算器还支持四则运算、连续计算、π值应用、角度制转换、分数及幂次方等基础操作，并涵盖了三角函数以及对数等多种高级功能的嵌套使用。

基于DSP技术的语音识别计算器设计

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本项目旨在开发一款集成了数字信号处理（DSP）技术的语音识别计算器，通过优化算法提升计算效率和准确性，实现便捷的人机交互体验。为解决特殊群体使用计算器的困难，设计了一种基于TMS320VC5509 DSP芯片的语音识别计算器系统。该系统的中心技术是利用HMM算法建立语音识别模型，通过对实时输入的语音信号（包括数字和运算符号）进行处理，并与模板库中的参数匹配以实现准确识别。借助于DSP芯片内置的计算模块，可以执行100以内整数的加、减、乘、除等基本数学运算功能。实验结果显示，在低噪声环境下该系统的识别率为94.73%，而在高噪声环境下的识别率则为76.55%。

DTW语音识别技术算法

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DTW语音识别技术算法是一种通过动态时间规整方法来匹配不同长度但相似形状的时间序列信号的技术，广泛应用于语音识别领域，能够有效提升非均匀速度语音的识别精度。大部分采用voicebox库中的函数，需要将voicebox添加到路径中。模板在测试程序中共有5个，通过i进行设定，命名原则为数字a（例如1a），被测对象的命名原则为数字b（例如1b）。测试程序名为dtwTest，其余部分是一些函数原型。

基于去噪算法的语音识别技术

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本研究探讨了利用先进的去噪算法优化语音信号处理过程，从而提升语音识别系统的准确性和鲁棒性，特别适用于嘈杂环境下的应用。使用MATLAB编写的语音识别项目可以进行实验，并且可以在该项目的基础上进一步改进和优化。

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

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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。

基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究

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本项目为基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统研究。通过MATLAB实现，旨在探索优化MFCC参数及GMM模型结构以提升语音识别精度。我们实现了基于MFCC的GMM语音识别功能，使用的是Matlab语言。

基于DSP技术的语音识别

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本研究专注于利用数字信号处理（DSP）技术进行高效的语音识别。通过优化算法和硬件设计，实现高精度、低功耗的实时语音识别系统。基于TMS320C6713设计并实现了一种高速实时语音识别系统，在固定文本的说话人辨识应用中表现出显著效果。

基于LPC的语音识别技术

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本研究聚焦于LPC（线性预测编码）在语音信号处理中的应用，探讨其如何提升语音识别系统的性能和效率。通过深入分析LPC参数提取及其对音素分类的影响，本文提出了一种改进的LPC框架，以增强模型对于不同说话人及环境噪音的鲁棒性。基于LPC分析的语音特征参数研究及其在说话人识别中的应用探讨了线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）技术如何用于提取有效的语音特征参数，并深入讨论了这些参数在实现准确的说话人识别系统方面的应用价值和潜力。

C语言语音计算器

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C语言语音计算器是一款使用C语言编写的能够进行基本数学运算的应用程序，并具备将计算结果以语音形式播报的功能。课程设计的语音计算器已经完成，代码简单明了，非常适合大学生在课程设计答辩中使用。

情绪与声纹的语音识别技术

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本研究聚焦于将情绪因素融入声纹识别系统中，旨在提高复杂环境下的用户身份验证精度和安全性。本课题的研究内容主要集中在呼叫中心电话语音的分割以及客服代表情绪检测方面,具体内容如下：（1）绪论部分概述了国内外关于说话者语音分割与情绪识别的研究现状，包括各研究者的具体方法、结论及其存在的问题。（2）在语音特征提取章节中，详细介绍了语音的物理模型及基于该模型的各种特征类型和提取方式。这部分内容是本项研究的基础。（3）话者分割和聚类部分着重讲解了语音分割的方法与理论，并深入探讨了基于距离和模型的分割聚类技术及其实验分析结果。（4）客服代表情绪检测章节则聚焦于情绪识别中的特征选择、提取方法及模型构建，特别强调使用支持向量机（SVM）进行情感分类的应用案例。（5）介绍了用于实现客服代表情绪检测系统的架构设计思路。（6）最后的总结部分对整个论文的研究工作进行了概括性的回顾和评估。