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Speech Processing - Detecting Voiced and Unvoiced Sounds: 语音处理 - 检测浊音和清音

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简介：
本研究聚焦于语音处理中区分浊音与清音的技术，探讨了如何通过信号分析有效识别这两种声音类型，为语音识别及合成系统提供关键支持。 语音处理包括检测浊音和清音的语音信号方法，通常使用过零率和能量来区分这两种类型的语音。例如，在原始演讲录音中可以分别识别出包含浊音的部分以及清音部分。

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  • Speech Processing - Detecting Voiced and Unvoiced Sounds: 语音处理 - 检测浊音和清音
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    本研究聚焦于语音处理中区分浊音与清音的技术，探讨了如何通过信号分析有效识别这两种声音类型，为语音识别及合成系统提供关键支持。 语音处理包括检测浊音和清音的语音信号方法，通常使用过零率和能量来区分这两种类型的语音。例如，在原始演讲录音中可以分别识别出包含浊音的部分以及清音部分。
     
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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