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该文件包含基于MATLAB的数字语音识别工具包。

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简介：
该文档是我在大学三年级上学期完成的课程设计，详细记录了利用MATLAB构建数字语音识别系统的完整过程。文档的附录中包含了相关的源代码，希望能够为从事此领域研究的人士提供有益的参考。如果您在使用过程中遇到任何疑问，欢迎私下与我交流，共同探讨学习心得。

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  • 基于MATLAB的数字语音识别代码包.zip
    优质
    本资源提供一个基于MATLAB开发的数字语音识别系统代码包。该软件包含信号处理、特征提取及模式匹配等核心功能模块，适用于初学者学习和研究使用。 这份文档记录了本人在大三上学期课程设计中的基于MATLAB的数字语音识别系统实现过程，具体的代码包含在文档的附录部分。希望该文档能对从事相关研究的人有所帮助，并欢迎有疑问的朋友与我探讨学习！
     
  • speech recognition.zip_MATLAB语音识别_基于MATLAB的语音识别工具
    优质
    本项目为基于MATLAB开发的语音识别工具包，能够实现高效的语音信号处理与模式识别。用户可利用该工具进行语音数据采集、预处理及特征提取，并训练模型以提高识别准确性。此资源适用于学术研究和工程应用。 在MATLAB里进行语音识别训练程序的运行过程。
     
  • 基于MATLAB的语音数字识别系统（0-9数字识别，含GUI）
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的语音数字识别系统，涵盖0至9的数字识别功能，并包含用户友好的图形界面(GUI)，旨在提高用户体验和系统的实用性。 MATLAB语音数字识别系统能够识别0到9这十个数字。
     
  • 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】包含Matlab源码的拨号语音识别.zip
    优质
    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。
     
  • 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别Matlab代码.md
    优质
    本文介绍了使用动态时间规整(DTW)算法进行0至9数字的语音识别，并提供了详细的MATLAB代码实现，适合初学者和相关研究人员参考学习。 【语音识别】DTW的0-9数字语音识别matlab源码 文档介绍了如何使用动态时间规整（DTW）算法进行0到9之间的数字语音识别，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过该方法，可以有效地对不同语速和音调下的数字发音进行匹配和分类。
     
  • HTK语音识别工具包简介 PPT
    优质
    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。
     
  • 基于HMM的数字语音识别(Matlab实现)
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    本项目运用隐马尔可夫模型（HMM）进行数字语音信号的模式识别，并通过Matlab编程实现了该算法。 提供一个基于HMM的数字语音识别程序的MATLAB版本，该程序经过调试并附有详细注释。此外还包含了一个由40人提供的数字语音语料库，非常实用。
     
  • Jacob文字转语音工具包（含调用本地语音的脚本与jar包）
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    Jacob文字转语音工具包提供便捷的文字到语音转换功能，内含调用本地语音的Java脚本和Jar包，适用于开发者集成语音合成技术。 该文件包包含Jacob文字转语音的jar包和所需调用windows的脚本段落件，用来将中文汉字转化成语音并输出。
     
  • PaddleInference 文字识别OCR工具包.rar
    优质
    本资源提供PaddleInference文字识别OCR工具包，包含模型与接口文档，适用于开发者快速集成文字检测与识别功能。 C# PaddleInference OCR文字识别（只进行文本识别）学习研究Demo示例：完整代码可以直接运行，并且已经处理过以去除非文字区域及方向判断的图片输入。查看完整的OCR识别过程，可以参考相关博客文章。 项目环境要求为VS2022+.NET 4.8+、OpenCvSharp4和Sdcb.PaddleInference库的支持。 在代码实现中，使用以下步骤进行模型推理： 1. 获取输入张量：`PaddleTensor input = predictor.GetInputTensor(predictor.InputNames[0])` 2. 运行预测器：`predictor.Run();` 3. 获取输出张量：`PaddleTensor output = predictor.GetOutputTensor(predictor.OutputNames[0]);` 以上步骤实现了OCR识别的核心过程。