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LabVIEW图形化编程语言在语音识别、密码锁及语音设备串口通信中的应用.zip

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简介：
本资源深入探讨了LabVIEW在现代技术领域的应用，具体包括语音识别系统的设计与实现、基于声音指令控制的智能密码锁以及利用LabVIEW进行语音设备间的串口通信。通过图形化编程简化复杂的技术操作，为用户提供了直观易懂的学习体验和项目开发实例。 LabVIEW是一种图形编程语言，适用于虚拟仪器开发及测试测量领域的源码编写工作。

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  • LabVIEW图形化编程语言在语音识别、密码锁及语音设备串口通信中的应用.zip
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    本资源深入探讨了LabVIEW在现代技术领域的应用，具体包括语音识别系统的设计与实现、基于声音指令控制的智能密码锁以及利用LabVIEW进行语音设备间的串口通信。通过图形化编程简化复杂的技术操作，为用户提供了直观易懂的学习体验和项目开发实例。 LabVIEW是一种图形编程语言，适用于虚拟仪器开发及测试测量领域的源码编写工作。
     
  • LabVIEW语音识别与密码锁的串口通信及识别系统.rar
    优质
    本资源提供了一个基于LabVIEW平台的语音识别和密码锁控制系统的设计方案。通过串行通信技术实现语音指令对密码锁的操作控制，并附有详细编程代码和操作说明，适用于智能安全领域研究与开发。 LabVIEW语音识别、密码锁、语音设备串口通信、识别系统.rar
     
  • 语音识别、密码锁、语音设备串口通信及识别系统的LabVIEW个人项目源码与资源下载
    优质
    本项目提供基于LabVIEW开发的语音识别和密码锁系统代码及相关资源。特色功能包括语音控制、安全认证及设备间的串口通信，适用于智能硬件爱好者研究学习。 语音识别、密码锁、语音设备串口通信以及识别系统的Labview源码个人项目资料程序资源下载适合用于技术学习和个人项目的参考，也是学生进行毕业设计的优秀参考资料，并且对于小团队开发模型具有很高的参考价值。
     
  • HMM.rar_HMM_HMM语音_matlab hmm_语音识别_hmm算法在语音识别中的应用
    优质
    本资源包提供基于HMM（隐马尔可夫模型）的语音识别相关材料与MATLAB实现代码，深入探讨了HMM算法在语音信号处理领域的实际应用。 这是HMM的语音识别工具，非常好用，希望大家喜欢使用。
     
  • 基于LabVIEW的语音识别程序_LabVIEW_LabVIEW语音识别_LabVIEW语音
    优质
    本项目利用LabVIEW开发环境构建了一个语音识别系统，实现了对用户语音命令的有效解析与响应。通过集成先进的音频处理技术和机器学习算法，该程序能够准确地将口语信息转换成计算机可操作的数据形式。此应用特别适用于无需键盘输入的交互式控制场景，并为用户提供了一种直观便捷的操作体验。 需要帮助编写基于LabVIEW的语音识别代码，并且已经有了初步的LabVIEW程序。希望可以得到一些指导和支持。
     
  • DTW.rar_DTW与MFCC在语音识别中的应用_dtw_matlab_mfcc_dtws语音识别
    优质
    本资源探讨了动态时间规整(DTW)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)在语音识别技术中的应用，提供了基于Matlab的DTW算法实现代码及实例。 一个可以识别连续数字语音的程序，提取MFCC特征，并使用DTW实现识别。有相关文档提供。
     
  • LabVIEW图形化编程语言下的MP3音乐播放器.zip
    优质
    本资源为一款基于LabVIEW平台开发的图形化界面MP3音乐播放器程序，用户可以通过直观的操作界面实现对本地MP3文件的基本播放功能。 LabView 图形编程 虚拟仪器 源码 测试测量
     
  • LabVIEW语音识别
    优质
    本项目利用LabVIEW软件开发环境进行语音识别系统的构建与实现，结合信号处理技术，旨在探索其在自动化测试及数据采集领域的应用潜力。 利用LabVIEW开发的语音识别程序集成了微软.NET的System.Speech以及科大讯飞的技术，涵盖了文本转语音（Text-to-Speech）和语音识别（Voice Recognition）功能。
     
  • Android 语音通话(语音识别-11_098).zip
    优质
    这是一个名为Android 语音通话的压缩文件，包含语音识别相关的代码或资源，于2023年11月9日创建。该文件可能用于开发安卓系统的语音识别应用程序。 安卓语音控制拨打电话等功能可以通过配置相关的XML模块来实现。例如： ```xml  
  • SageMaker_语音语言识别
    优质
    Amazon SageMaker 语音语言识别服务助力开发者轻松构建、训练及部署高质量的语音转文本和自然语言处理模型，适用于多种应用场景。 本项目基于 Amazon Sagemaker 实现语音语言种类识别。 准备数据： 1. 每种语言的音频约需10个小时。 2. 音频应无噪音和背景音干扰。 3. 发音者性别多样，男女比例均衡为佳。 4. 单个音频文件时长应在10至20分钟之间。 5. 文件格式要求为mp3，单声道采样率设置为22050Hz。 6. 语言命名规范：使用语言代码_性别_音频名称的格式，例如 de_f_1233444422.mp3, 其中de表示德语，f代表女性发音者，m则代表男性发音者。 7. 不同的语言前缀如de、cn等分别对应不同的语种。 数据分为训练集和测试集，并可准备一定量的噪音数据作为辅助资料。 第一步：进行数据预处理 执行 1-processing 文件夹下的 processing.ipynb 脚本段落件 第二步：模型训练 进入2-training 进行操作。