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Speech Recognition System Version 1.0.4.rar

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简介：
Speech Recognition System Version 1.0.4 是一个语音识别软件的压缩文件版本，包含最新的功能更新和错误修复。下载并解压以获取完整安装包及文档。 Unity Speech Recognition System

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  • Speech Recognition System Version 1.0.4.rar
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    Speech Recognition System Version 1.0.4 是一个语音识别软件的压缩文件版本，包含最新的功能更新和错误修复。下载并解压以获取完整安装包及文档。 Unity Speech Recognition System
     
  • Speech Recognition System Version 1.0.4.rar
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    Speech Recognition System Version 1.0.4 是一个包含语音识别软件最新更新版本的压缩文件，内含安装包及相关文档。 Unity Speech Recognition System
     
  • Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0
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    Game Voice Control Offline Speech Recognition Version 2.0是一款离线语音识别软件，它允许用户在无网络环境下通过声音进行游戏控制，提升操作便捷性和私密性。 游戏语音控制插件具备离线识别多种语言的语音命令功能。 特点包括： - 不需要互联网连接； - 支持九种不同语言； - 能够识别虚构单词（如“FUS RO DAH”）； - 可用于Oculus Quest设备上； - 通过关键字激活语音识别，类似于「Ok Google！」或「Siri」的触发方式； - 允许调整语音活动检测级别以适应不同的使用场景； - 支持多平台运行； - 集成简便。 支持的语言有： - 英语 - 俄语 - 德语 - 法语 - 西班牙语 - 意大利语 - 印地语 - 葡萄牙语 - 荷兰语 兼容的平台包括： - Windows 10 和 Windows 7 Service Pack 1； - 安卓系统（支持 arm64-v8a 或 armeabi-v7a 架构）。
     
  • Unity插件：Speech Recognition System（语音识别）
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    Speech Recognition System是一款基于Unity引擎开发的高效语音识别插件，适用于多种平台，为游戏和应用提供流畅自然的人机交互体验。 Speech Recognition System是一款语音识别插件，无需互联网连接；具有高质量、快速的语音识别功能；支持24种语言；适用于多个平台（Windows, iOS, Android, macOS, Linux）；易于集成。支持的语言包括：英语、印度英语、中文、俄语、法语、德语、西班牙语、葡萄牙语、希腊语、土耳其语、越南语、意大利语、荷兰语、加泰罗尼亚语、阿拉伯语、波斯语（即伊朗的官方语言）、菲律宾语言（如塔加洛语）、哈萨克斯坦语言（主要为哈萨克族的语言，也有俄语使用者）、瑞典语、日语、乌克兰语、捷克语、印地语和波兰语。
     
  • Speech Emotion Recognition: Implementation of Speech-Emotion-Recognition...
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    本文介绍了一种实现语音情感识别的方法和系统。通过分析音频信号的情感特征，该技术能够准确地识别出人类言语中的情绪状态。 语音情感识别采用LSTM、CNN、SVM、MLP方法并通过Keras实现。改进了特征提取方式后，识别准确率提高到了约80%。原来的版本存档在特定位置。 项目结构如下： - `models/`：模型实现目录 - `common.py`：所有模型的基类 - `dnn/`： - `dnn.py`：神经网络模型的基类 - `cnn.py`：CNN模型 - `lstm.py`：LSTM模型 - `ml.py` 环境要求： - Python: 3.6.7 - Keras: 2.2.4
     
  • Matlab Speech Recognition
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    本项目运用MATLAB平台进行语音识别技术的研究与开发，结合信号处理和机器学习方法，旨在提高语音命令识别的准确性和效率。 语音识别技术是人工智能领域的重要分支之一，它融合了信号处理、模式识别、概率论及统计学等多个学科的知识。在本次实验里，我们将重点探讨如何利用Matlab平台结合隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）进行语音识别的研究方法。作为一款强大的科学计算工具，Matlab为语音处理提供了丰富的函数库和便捷的编程环境。 首先需要理解HMM的基本原理：这是一种统计建模的方法，常用于序列数据的分析，例如文本或音频信号等。在语音识别领域中，每个单词或音素都被视为一个状态，并且这些状态之间的转移构成了模型的基础结构。通过观察序列（即语音波形），HMM可以估计隐藏的状态序列并最终确定对应的词汇。 接下来，在Matlab环境下，我们可以使用`speechrecog`工具箱来进行一系列的语音识别操作。此工具箱提供了一系列用于训练、评估和应用HMM的功能函数。 实验流程包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：对原始音频信号进行如预加重、分帧、加窗以及梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取等必要的准备工作，以便更好地捕捉语音的特征。 2. **模型构建**：定义HMM的状态结构和初始化参数。例如可以使用三状态左到右模型作为初始设定。 3. **训练HMM**：利用Baum-Welch算法更新模型中的关键参数如转移概率及观测概率等信息，以优化识别效果。 4. **特征提取**：对新的语音输入执行与之前相同的预处理步骤和特征抽取操作。 5. **识别过程**：通过维特比算法找到最有可能对应给定音频序列的状态序列，并据此完成词汇的辨识工作。在Matlab中可以使用`hmmdecode`函数来实现这一目标，该函数会输出预测出的结果词串。 6. **结果评估**：比较实际语音内容与系统识别出来的文本之间的差异性，以此衡量整个系统的性能指标如准确率、误报率和漏检概率等。 通过这项实验的学习过程，参与者将能够深入了解HMM在语音识别中的具体应用，并掌握如何利用Matlab平台实现这一技术。这对于后续深入研究更复杂的模型（比如基于深度学习的方法）或直接应用于实际项目都具有重要的意义和支持作用。
     
  • speech recognition using DTW.rar_dtw_dtw algorithm_matlab_speech recognition
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    本资源为使用DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的MATLAB实现代码包。适用于研究和学习语音信号处理与模式匹配技术的学生及研究人员。 基于DTW算法实现孤立数字及连续数字语句的识别，其识别率表现良好（内含语音数据集）。
     
  • Speech Recognition：中文语音识别
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    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
     
  • 语音情感识别：Speech-Emotion-Recognition
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    《语音情感识别》（Speech-Emotion-Recognition）系统通过分析人的声音特征来判断说话人的情绪状态，广泛应用于人机交互、心理学研究等领域。 语音情感识别麦克风的安装需求：在命令提示符下移动到项目的根文件夹，并运行以下命令： ``` $ pip install -r requirements.txt ``` 这将安装项目所需的所有库。 正在运行的项目步骤如下： 1. 在命令提示符中，进入项目的根目录。 2. 运行下面的命令来启动应用： ``` python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py createsuperuser python manage.py runserver ``` 3. 打开浏览器并访问服务器地址。 注意事项： - 可以通过移动到/admin路径在浏览器上进行数据库管理。 - 请确保在具有麦克风的设备上运行此服务，因为情感预测依赖于该设备上的音频输入。
     
  • Speech Recognition via CNN: Isolated Word Speech Recognition for the Digital Signal Processing Final
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    本项目是复旦大学计算机科学技术学院数字信号处理课程的期末作业，旨在通过卷积神经网络（CNN）实现孤立词语音识别系统。 语音识别通过CNN孤立词语音识别技术实现了一个强大的系统，能够辨识20个单独的单词，例如“语音”，“北京”，“文件”等。该系统利用从原始音频中提取的梅尔频谱特征，并将这些频谱视作图像数据，运用卷积神经网络进行分类处理。 要运行此项目，请确保您的环境中安装了支持CUDA（因为推理过程需要GPU）和flask的pytorch版本大于等于0.4。强烈建议使用Anaconda来设置环境。 完成环境配置后，在命令行中输入“python audio_server.py”即可启动语音识别服务。这将使Web服务在端口22339上运行，您可以通过localhost:22339访问该服务，并通过点击按钮发送您的声音进行测试。