Advertisement

爱丁堡大学提供的语音识别教程压缩包。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该资源包含爱丁堡大学提供的语音识别教程，文件形式为.rar压缩包。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 爱丁堡大学语音识别教学资料.rar
    优质
    本资源包为爱丁堡大学提供的语音识别课程学习材料，包含基础理论、实践案例及最新研究进展等内容。 爱丁堡大学语音识别教程RAR文件提供了一套关于语音识别技术的教学资料。
     
  • 爱丁堡大学的信息检索课程资料
    优质
    《爱丁堡大学的信息检索课程资料》是一份全面介绍信息检索理论与实践的教学材料，由苏格兰顶尖学府爱丁堡大学精心编制。该资源涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容，旨在为学生提供深入理解搜索引擎及其他文本挖掘应用所需的知识和技能。 爱丁堡大学（The University of Edinburgh），简称爱大，是一所享誉世界的一流综合研究型大学，位于英国苏格兰首府爱丁堡市，创建于1583年，是英语国家中第六古老的大学。 在Information Retrieval（信息检索IR）PPT课程中，你可以学到如何构建搜索引擎、了解哪些搜索结果排名靠前以及如何快速大规模地进行搜索。此外，你还将学习评估搜索算法的方法，并探讨系统A是否真的比系统B更优的问题。该课程还涵盖了处理文本的技巧，例如识别两个推文是否讨论同一话题，解决拼写错误、形态学和同义词问题等。 在分类方面，你会学到如何对文档进行体育、新闻或喜剧等类别的划分，并了解用于完成这些任务的功能及其评估方法。最后，该课程还包括应用文本分析技术来找出使一组文档与其他文档不同的原因。
     
  • 爱丁堡大学ambient light sensor设计流程 Lesson 1
    优质
    本课程为爱丁堡大学开设的Ambient Light Sensor设计入门教程第一课，旨在引导学生了解环境光传感器的基本原理及设计流程。 爱丁堡大学ambient light sensor的完整设计流程包括多个步骤，从传感器的选择到最终的设计实现都有详细的指导和建议。这一过程不仅涵盖了技术细节，还包含了理论分析与实际应用之间的桥梁搭建，旨在帮助学生深入理解环境光感应器的工作原理及其在不同场景下的应用。
     
  • MATLAB语音压缩_PCM语音压缩_pcm_matlab_语音压缩工具包
    优质
    本工具包提供基于MATLAB的PCM语音压缩功能，包含编码、解码及性能分析模块，适用于研究与教学。 PCM编码符合中国的语音MPEG音频压缩标准，可以正常运行。不过需要更正一下表述中的错误，“符合中国国内的语音miu律压缩标准”应该是指“符合中国国内的语音MPG或ADPCM等压缩标准”，但具体是哪一种没有明确说明，在这里保持原文意思不变的情况下重写为：“PCM编码遵循中国的音频压缩国家标准，能够顺利执行。” 如果特指MPEG音频，则表述应更改为：“PCM编码遵守中国的MPEG音频压缩规范，可以正常运行”。不过由于原句可能指的是ADPCM或其他特定的中国语音压缩标准而非MPEG音频，在没有更多上下文的情况下保留最接近原文意思的表达。
     
  • 厦门大学模式识别课程资料压缩包
    优质
    本压缩包包含厦门大学模式识别课程的核心资料，内有讲义、习题集及实验指导等，旨在帮助学生深入理解并掌握该领域的关键理论与实践技能。 厦门大学模式识别课程厦门大学模式识别课程厦门大学模式识别课程
     
  • NSpeex语音压缩源码供学习使用
    优质
    这段简介可以描述为：“NSpeex语音压缩源码”项目旨在提供Speex音频编码技术的开源代码资源，便于开发者和研究者深入学习与探索高质量低比特率语音传输的技术细节。 窄带（8kHz）、宽带（16kHz）和超宽带（32kHz）压缩于同一位流。 强化立体编码 数据包丢失隐蔽 可变比特率（VBR） 语音捕捉（VAD） 非连续传输（DTX） 定点运算 感官回声消除（AEC） 噪音屏蔽
     
  • JAVA中的Sphinx4语音识别教程
    优质
    本教程详细介绍如何在Java项目中集成和使用Sphinx4进行高效的语音识别。适合开发者学习与实践。 我收集了一些关于Sphinx-4（Java版）的英文资料，并将其翻译成了详细的中文版本。我已经对其进行了一定程度的研究，在Java环境中成功运行了几个示例程序，效果令人满意。不过需要注意的是，建立中文模型的过程相对复杂一些。
     
  • React-Speech-Recognition：为React应用提供的语音识别功能
    优质
    React-Speech-Recognition 是一个专为React应用程序设计的库，它提供了强大的语音识别功能。通过简单的集成，开发者可以轻松地为其应用添加实时语音转文字的能力。 React语音识别是一个利用React钩子的工具，能够将从麦克风采集的声音转换为文本，并提供给相关的React组件使用。useSpeechRecognition这个挂钩允许组件访问通过用户麦克风获取到的音频数据。它管理Web Speech API的状态，在后台操作打开或关闭麦克风的功能。 值得注意的是，当前对于此API的支持在浏览器中是有限制的，而Chrome提供了最佳体验。该工具需要至少版本为16.8的React来支持钩子功能。如果您之前使用过2.x版的react-speech-recognition或者正在用较低版本的React开发，则可以查看旧版文档。 如果从以前版本升级到3.x，请参考相应的迁移指南以顺利完成更新过程。 Type声明文件可以在DefinitelyTyped中找到。 安装说明： 请按照指示进行安装。
     
  • 灰色预测模型的MATLAB代码 - inf2b_matlab: 爱丁堡大学机器学习入门课程
    优质
    这段资源是爱丁堡大学机器学习入门课程中的一部分，专注于使用MATLAB实现灰色预测模型。它为学生提供了一套代码示例和实践机会，帮助他们理解和应用这一强大的预测技术。 灰色预测模型代码matlabinf2b_matlab该存储库包含为机器学习入门课程编写的代码。这项任务的目的是尽可能准确地对从EMNIST数据集中获取的手写字符进行分类。每个字符图像均以28×28像素的灰度表示，并存储为784个元素的行向量（即，28×28=784）。本课程作业是使用MATLAB 2015完成的。 任务包括： - 使用K-NN分类。 - 使用朴素贝叶斯分类与多元伯努利分布。 - 任务3：任务3A中，利用具有高斯分布的贝叶斯分类方法进行处理。每个类别（字符）都使用多元高斯分布建模。 - 任务3B：与3A相同，但增加了K-means聚类算法的应用。该步骤通过将每个类别进一步划分为不同的子集来实现更准确的预测效果。