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Speech Recognition via CNN: Isolated Word Speech Recognition for the Digital Signal Processing Final Project at Fudan Universitys School of Computer Science and Technology

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • Speech Processing and Recognition (黄学东,洪小文)
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    《Speech Processing and Recognition》是黄学东和洪小文编著的一本关于语音处理与识别技术的专业书籍。该书深入浅出地介绍了语音信号处理、模式识别及深度学习在语音领域的应用，为读者提供了全面的理论知识和技术实践指导。 Spoken Language Processing（黄学东, 洪小文）
     
  • 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）。
     
  • Principles, Algorithms, and Applications of Digital Signal Processing
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    本书《数字信号处理原理、算法与应用》深入浅出地介绍了数字信号处理的基本理论、核心算法及其在实际工程中的广泛应用，是学习和研究该领域的理想教材。 《数字信号处理原理、算法及应用》是J.G. Proakis的专著，被国外许多大学用作相关课程的教材，对通信专业的学生非常有帮助，适合研究生及以上层次的学生阅读。
     
  • Principles, Algorithms, and Applications of Digital Signal Processing
    优质
    本书《数字信号处理原理、算法与应用》深入浅出地介绍了数字信号处理的基本理论、核心算法及其在工程实践中的广泛应用。 《数字信号处理：原理、算法及应用》（第三版）是该领域的经典之作。这本书由John G. Proakis和Dimitris G. Manolakis撰写，并被广泛推荐给对数字信号处理有兴趣的读者。1996年，Prentice-Hall, Inc.出版了此书的第三版，作者与出版方都致力于确保内容的质量。 书中没有提供任何明示或暗示的担保，作者和出版者也不因使用这些程序或书中的文档而承担责任。 这本书的内容主要围绕数字信号处理系统的基本元素、数字信号处理相对于模拟信号处理的优势以及信号的分类展开。在讨论基本元素时，可能涵盖了构建原理、硬件组成、软件工具和算法等方面。而在探讨优势方面，则会涉及速度、精确度、稳定性和可编程性等方面的比较。 对于不同类型的信号，书中详细讨论了多通道与多维信号、连续时间和离散时间信号、连续值和离散值信号以及确定性信号和随机信号等概念，并特别阐述了在频域中的表现。 现代数字信号处理实践中，采样定理（即奈奎斯特采样定理）是关键理论之一。它规定为了从采样的数据中无失真地恢复原始连续时间信号，必须至少以该信号最高频率的两倍进行采样。这对于理解频域分析和滤波器设计至关重要。 此外，《数字信号处理：原理、算法及应用》还介绍了包括傅里叶变换、快速傅里叶变换（FFT）、滤波器设计等在内的多种算法及其广泛应用领域，如通信系统、音频与视频信号处理、图像处理以及医疗成像等。这些技术在提高传输可靠性、增加通信速率和提升质量方面都发挥着重要作用。 总结来说，《数字信号处理：原理、算法及应用》不仅为读者提供了该领域的基础知识，还展示了先进的技术和实践。因此，它成为了学习和研究数字信号处理不可或缺的资源，并被学者与工程师们广泛阅读。
     
  • Speech Recognition System Version 1.0.4.rar
    优质
    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
    优质
    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
     
  • Final Project Attendance: Face Recognition
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    本项目旨在开发一种基于面部识别技术的出勤管理系统。通过使用先进的机器学习算法和摄像头设备，系统能够自动准确地记录学生的出席情况，从而提高课堂管理效率并减少人为错误。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个基于Python的人脸识别考勤系统项目，利用先进的计算机视觉技术和深度学习模型来实现自动化的考勤管理。该系统的目的是提高考勤过程的效率与准确性，并减少人为错误及作弊的可能性。 在Python编程语言中，人脸识别是一个热门领域，涉及OpenCV、Dlib和Face_recognition等库。其中，OpenCV 是一个强大的计算机视觉库，提供了图像处理和实时视频分析的功能；Dlib 则是包含用于机器学习和图像处理工具的通用C++ 库；而 Face_recognition 则是专门针对人脸识别的Python接口，基于 Dlib 的预训练模型进行人脸检测与识别。 该项目可能包括以下关键组成部分： 1. **人脸检测**：使用OpenCV中的Haar级联分类器或者MTCNN模型来检测图片中的人脸。 2. **特征提取**：通过Face_recognition库的API 提取人脸的特征向量，这些通常基于预训练的深度学习模型如 FaceNet 或 VGGFace 进行操作。 3. **人脸识别**：比较不同人脸的特征向量以确定相似度并识别个体。 4. **数据库管理**：存储员工面部信息及出勤记录，可能使用SQLite或MySQL等数据库来实现这一功能。 5. **用户界面（GUI）设计**：创建一个便于用户操作的应用程序接口，例如签到和查看考勤记录等功能。 6. **异常处理机制**：解决光照变化、遮挡等因素导致的人脸识别问题，并提供有效解决方案如多角度人脸比对或重新进行人脸识别等措施。 7. **实时监控功能**：如果项目包括视频流处理，则会集成摄像头，以实现实时捕捉和分析人脸。 在项目的实施过程中，开发者需要掌握： - Python编程基础 - OpenCV 和 Face_recognition 库的使用方法 - 数据结构与数据库操作技巧 - 深度学习及机器学习的基本概念 - 使用Tkinter或PyQt等工具进行GUI设计的能力 - 实时处理以及多线程程序开发知识 为了调试和优化系统，开发者需要对人脸检测准确性、识别速度及系统的稳定性等方面进行全面测试。同时，在涉及个人生物特征数据的情况下，隐私保护也是项目实施中的一个重要考虑因素。 Final-Project-Attendance-FaceRecognition 是一个全面的Python项目，涵盖了计算机视觉、深度学习技术应用以及数据库管理等多个方面，并为学习者提供了实践这些技能的机会。