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一个简易的基于Qt的语音识别项目

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简介:
这是一个使用Qt框架开发的简单语音识别项目,旨在为用户提供直观且易于集成到各种应用中的语音交互功能。 一个基于Qt的简单的语音识别项目包含三个主要步骤: 1. 记录用户的语音文件到本地。 2. 将用户语音编码使用FLAC或Speex格式进行压缩存储。 3. 使用第三方语音识别API或者SDK对录音数据进行分析和转换。 当前项目的实现较为基础,仅涉及将WAV音频文件通过FLAC格式编码。项目支持Mac OS X与Windows 7操作系统: - 在Windows 7环境下,使用flac.exe工具来完成音频的压缩工作;用户可以通过执行命令`flac.exe --help > help.txt`生成帮助文档以供参考。 - 对于Mac OS X系统,则需安装FLAC.dmg包后才能运行相关指令。 接下来我们将关注如何利用Qt内置的支持进行语音数据采集。

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客服
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  • Qt
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    这是一个使用Qt框架开发的简单语音识别项目,旨在为用户提供直观且易于集成到各种应用中的语音交互功能。 一个基于Qt的简单的语音识别项目包含三个主要步骤: 1. 记录用户的语音文件到本地。 2. 将用户语音编码使用FLAC或Speex格式进行压缩存储。 3. 使用第三方语音识别API或者SDK对录音数据进行分析和转换。 当前项目的实现较为基础,仅涉及将WAV音频文件通过FLAC格式编码。项目支持Mac OS X与Windows 7操作系统: - 在Windows 7环境下,使用flac.exe工具来完成音频的压缩工作;用户可以通过执行命令`flac.exe --help > help.txt`生成帮助文档以供参考。 - 对于Mac OS X系统,则需安装FLAC.dmg包后才能运行相关指令。 接下来我们将关注如何利用Qt内置的支持进行语音数据采集。
  • 树莓派系统
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    深度语音识别是一款专为中文设计的先进语音识别软件。采用深度学习技术,提供高精度、高效的语音转文本服务,适用于多种场景和需求。 基于深度学习的中文语音识别系统实现了声学模型和语言模型的建模。声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC 和 CNN-RN。 近期我计划对该项目进行更新,考虑到TensorFlow已将Keras作为重要组成部分,可能会使用TensorFlow2来修改代码。欢迎大家在issue中提出建议。
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    《Voice-Gender项目》致力于研究和开发在语音及语音分析中准确识别性别技术的方法,旨在提升人机交互系统的个性化体验。 该项目旨在开发一种计算机程序,能够根据语音的声学特性将声音识别为男性或女性。该模型使用一个包含3168个来自男性和女性说话者的录音样本的数据集进行训练。 在R中对这些语音样本进行了预处理和声学分析,并通过人工智能/机器学习算法进一步解析以提取性别特定特征,从而实现分类目的。经过优化后,最佳模型在训练数据上达到了100%的准确率,在测试数据上的表现则为89%的精确度。 此外,当将频率范围缩小至0Hz到280Hz时,可以提升该算法的最佳精度达到100%/99%,这表明特定声学特征对于性别识别的重要性。预处理的数据集可作为CSV文件下载,并包含以下字段:“meanfreq”,“sd”,“median”,“Q25”,“Q75”,“IQR”,“skew”,“kurt”, “sp.ent”,“sfm”和“mode”。
  • QT 功能实现.tar.gz
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    本项目为一个包含源代码和必要资源文件的压缩包,旨在利用QT框架实现跨平台的语音识别功能,适用于开发者快速集成到各类应用中。 QT 实现语音识别功能.tar.gz 这个文件包含了使用QT框架实现的语音识别功能的相关代码和资源。
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    本项目旨在开发一个高效的俄语语音转文本系统,采用开源库PyKaldi进行语音识别模型构建与训练,实现高精度的俄语口语自动转换为文本。 语音转文字(俄语)是一个基于pykaldi的俄语语音识别项目。 安装步骤如下: 1. 安装Kaldi。 2. 安装所需的Python库:`pip install -r requirements.txt` 3. 安装PyKaldi: 使用conda(启用GPU):`conda install -c pykaldi pykaldi` 使用conda(不支持GPU):`conda install -c pykaldi pykaldi-cpu` 从源代码构建: 1. 将Kaldi组件的路径添加到PATH中,例如: `export PATH=/path/to/kaldi/src/featbin:/path/to/kaldi/src/ivectorbin:/path/to/kaldi/src/online2bin:/path/to/kaldi/src/rnnlmbin:/path/to/kaldi/src/fstbin:$PATH` 2. 克隆项目存储库:`git clone`
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    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。
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    本项目采用MATLAB平台开发语音识别系统,涵盖信号处理、特征提取及模式匹配等关键技术,旨在实现高效准确的语音转文本功能。 使用MATLAB编写的语音识别项目可以进行实验,并且可以在该项目的基础上进一步改进和完善。
  • Qt对话程序实现
    优质
    本项目采用Qt框架开发了一个简易的语音对话程序,实现了基本的语音输入、输出功能,界面友好且操作简便。 使用Qt实现一个简易的语音对话程序。