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该文件包含嵌入式语音识别工具包。

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简介：
嵌入式语音识别技术能够实现音频的自动识别与处理，同时支持录音功能的进行，并提供便捷的播放操作。此外，系统还具备触摸屏控制接口，便于用户交互，能够加载和显示BMP图像数据。

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  • VOSK: 语音识别工具包VOSK
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    VOSK是一款开源的语音识别引擎，支持实时和非实时音频转文字转换。它提供多种编程语言接口，并且无需网络连接即可运行，适用于各种设备与平台。 有关适用于Android和Linux的Kaldi API的信息，请查阅相关文档。这是一个服务器项目。 这是Vosk系统，它是一个持续学习型语音识别解决方案。 概念： 截至2019年，基于神经网络的语音识别器在训练时需要大量可用的语音数据，并且需要大量的计算资源与时间来优化参数。此外，在单一的学习过程中，这些模型难以像人类一样做出稳健和可解释性的决策。 因此我们决定建立一个系统，该系统的概念是基于大规模信号数据库的方法。音频文件被分割成多个块，然后使用LSH哈希值将这些块存储在数据库中。在解码时，只需查找与给定语音段匹配的数据库中的数据块即可确定可能的文字转录。 这种方法的优点包括： - 我们可以在简单的硬件上快速训练长达10万小时的语音数据。 - 可以通过添加样本轻松纠正识别器的行为。 - 由于所有决策都基于已知的数据，因此可以确保结果的准确性。
     
  • 语音识别的嵌入式实现.rar
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    本项目探讨了在嵌入式设备上实现高效、低功耗的语音识别技术的方法和挑战。通过优化算法和硬件资源管理，旨在提升移动设备等小型装置上的语音交互体验。 嵌入式语音识别功能包括录音与播放操作，并支持通过触摸屏进行控制以及bmp图片的加载和显示。
     
  • HTK语音识别工具包简介 PPT
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    HTK（Hidden Markov Model Toolkit）是一款强大的开源软件包，专门用于构建和操作基于隐马尔可夫模型的语音识别系统。此PPT将详细介绍HTK的核心功能、应用领域及其在语音技术中的重要性。 HTK（Hidden Markov Model Toolkit）是一种广泛应用的开源工具包，专门用于构建和操作隐马尔可夫模型（HMM），特别是在语音识别领域的研究中。该工具最初由剑桥大学工程系机器智能实验室开发，并于1993年由Entropic Research Laboratory Inc.获得销售权。随着Entropic在1995年建立其剑桥研究实验室，HTK的开发工作完全转移到了该公司。后来微软收购了Entropic，在1999年之后将HTK授权回给剑桥大学工程系，并通过官方渠道提供支持和更新。 要获取HTK，可以从官方网站进行下载注册后使用。目前最新版本是htk3.4。在Linux系统中安装时需解压文件并执行`.configure`、`.make all` 和 `.make install` 等命令；而在Windows XP环境下，则需要从特定网站下载mytool，并将相关文件放入HTK目录下，同时覆盖HTKLVRec文件夹后运行 HTK34Compile.bat 进行编译。 HTK的核心功能之一是进行语音识别，特别是孤立字的识别。这一过程包括多个步骤，如数据流图分析等。实际操作中可通过下载和解压 HTKsamples 准备演示所需材料，在相应的子目录下建立HMM模型，并在准备好所有文件后运行演示程序。 HTKDemo 运行会产生一系列结果，例如 HMM 模型列表、特征文件及参数化输出等。这些步骤共同构成了从原始音频数据到最终识别结果的完整语音识别流程。 进行孤立字识别实验时通常涉及以下关键步骤： 1. 数据收集：录制特定单词的声音样本。 2. 预处理：对声音信号进行预处理，如采样、去噪和分帧等操作，并生成 MFCC 特征文件。 3. 模型训练：使用 HMM 对 MFCC 特征数据进行模型参数化训练。 4. 测试与识别：应用已训练好的模型来测试新语音样本的识别。 HTK不仅支持基本的HMM功能，还提供了丰富的数据处理、模型训练和解码等功能。这使得研究人员及开发者能够快速构建并优化自己的语音识别系统，在该领域具有重要地位，并被广泛应用于学术研究与工业实践中。通过深入理解并熟练使用 HTK ，可以进一步提升语音识别系统的性能和效率。
     
  • 【语音识别】包含Matlab源码的拨号语音识别.zip
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    本资源提供了一套基于Matlab开发的拨号语音识别系统源代码。用户可以通过该程序实现对拨号声音信号的有效识别与处理，适用于教学、科研及初步项目开发等场景。 拨号语音识别含Matlab源码。
     
  • Win7 32位语音识别组件包
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    这是一款专为Windows 7 32位操作系统设计的语音识别功能安装包，能够帮助用户实现高效、便捷的手动输入替代方案。 WIN7 32位语音识别组件包
     
  • 基于STM32的嵌入式语音识别模块的设计
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    本设计介绍了基于STM32微控制器的嵌入式语音识别模块，通过集成高效的信号处理算法和低功耗特性，实现了小型化、高精度的语音命令识别系统。 本段落介绍了以ARM为核心的嵌入式语音识别模块的设计与实现。该模块的核心处理单元采用ST公司基于ARM Cortex-M3内核的32位处理器STM32F103C8T6。本模块围绕对话管理单元设计，通过LD3320芯片为核心的硬件单元来完成语音识别功能，并利用嵌入式操作系统μC/OS-II实现任务调度和外围设备管理。
     
  • Windows 7 (x64) 语音识别组件包.rar
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    此资源为适用于Windows 7 x64操作系统的语音识别组件安装包，帮助用户轻松实现电脑语音控制与输入功能。 这款软件是从Windows 7 X64原版系统中提取的语音识别组件。由于许多GHOST版本的操作系统为了减小体积而移除了该组件，在安装需要发音功能的应用程序（如语音朗读或叫号类应用）时会遇到问题，无法正常发声。如果用户遇到了此类情况，可以使用这个语音组件包来解决。只需解压文件后运行regsvr.bat批处理文件，它将自动把语音识别组件安装到您的系统中。
     
  • 语音情感识别代码包（MATLAB实现）.rar_MFCC与情感分析_语音情感识别工具
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    本资源提供基于MATLAB的语音情感识别代码包，包含MFCC特征提取及情感分类算法。适合研究语音情感分析的技术人员使用。 利用MATLAB识别语音情感特征，采用MFCC和DTW方法。
     
  • Wenet：面向生产的端到端语音识别工具包
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    Wenet是一款集成了多种先进模型和算法的端到端语音识别开源工具包，旨在为开发者提供高效、准确的语音转文本解决方案。 WeNet的主要目标是缩小研究与生产端到端（E2E）语音识别模型之间的差距，减少将这些模型投入生产的复杂性，并探索更适合实际应用的新型E2E架构。 强调以下几点： - 生产至准备就绪：WeNet的Python代码符合TorchScript的要求，这意味着通过WeNet训练出来的模型可以直接使用LibTorch进行推理而无需额外转换或编写其他代码。 - 流与非流ASR的一体化解决方案：它提供了一个框架来实现准确、快速且统一的端到端语音识别系统，便于行业采用。 - 可移植的运行环境：将展示如何在各种平台（包括服务器和设备）上部署经过WeNet训练好的模型。 - 简洁高效的设计：为专门针对E2E语音识别而构建，其代码结构清晰简洁。完全基于PyTorch及其生态系统开发，不依赖于Kaldi等其他工具或库。
     
  • Kaldi语音识别资源包_kaldi_kaldi PDF 0.7_Kaldi资料_语音识别
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    简介：Kaldi是开源的高性能语音识别工具包，提供全面的文档与教程。本文档针对版本0.7，涵盖安装、使用及开发指导，适合初学者和开发者深入学习。 基于Kaldi的语音识别小系统的搭建以及对Kaldi全部资料的学习与整理。