该数据集包含深度学习用于语音识别的资源，文件名为data.rar。-ITADN社区

深度学习语音识别的数据集(data.rar)

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该数据集包含用于训练和测试深度学习模型的大量语音样本及对应文本转录。适用于进行语音识别系统的研发与优化。在语音识别项目的数据集解压后，请直接将其放置于项目根目录下即可运行程序。

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本数据集专为深度学习设计，包含大量语音样本及其对应的文本转录，旨在优化和评估语音识别系统的性能与准确性。该资源提供了一个包含24个简单词汇的语音数据集，并且收录了超过上万条单词录音。这个数据集旨在为用户提供丰富的音频样本以供研究或开发使用。

使用Keras进行深度学习以识别性别，包含数据集

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本项目利用Keras框架搭建深度学习模型，旨在通过分析面部特征来区分性别，并详细介绍了所用的数据集及其预处理过程。使用Python编写程序，利用Keras训练性别分类器，并在视频流上采集人脸以判断性别。该程序包括数据集的使用。

基于CNN的深度学习火灾识别-含数据集.zip

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本资源提供了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法用于火灾图像识别，并附带专用的数据集。适用于火灾监测与预警系统的研究及开发。本代码基于Python Pytorch环境编写。下载后，请查看文件中的requirement.txt以安装所需环境。完成后，按顺序运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py：此步骤会读取每个类别图片路径及对应的标签。 2. 02深度学习模型训练.py：该程序将使用上述的txt文本进行训练，并在本地保存最终模型。 3. 03pyqt_ui界面.py：运行后，可以得到一个可视化的UI界面。通过点击按钮加载并识别感兴趣的图像。数据集文件夹内包含了用于分类的各种图片类别。本代码对这些原始数据进行了预处理和增强，包括将非正方形的图增加灰边使其变成正方形（如果是正方形则不进行修改），以及旋转操作以扩充训练样本数量。当02深度学习模型训练.py运行完成后，会在本地保存日志文件记录每个epoch的验证集损失值及准确率。

口罩识别的深度学习数据集

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本数据集专为训练和评估口罩识别算法设计，包含大量标注图像，旨在提升公共安全与卫生监测系统的准确性。深度学习口罩识别数据集涉及收集和整理大量关于佩戴不同种类口罩的图像资料，用于训练算法准确地检测并识别人脸是否正确佩戴了防护装备。这种类型的数据集对于开发有效的公共安全应用非常关键，尤其是在传染病大流行期间帮助监控人群中的卫生行为。

基于深度学习的Python中文语音识别系统

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本项目为一款基于深度学习技术的Python实现的中文语音识别系统，能够高效准确地将中文语音转换成文本形式。基于深度学习的中文语音识别系统

基于深度学习的中文语音识别系统（ASRT_SpeechRecognition）

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简介：ASRT_SpeechRecognition是一款先进的基于深度学习技术的中文语音识别系统。它利用最新的算法和模型，提供高精度、高效的中文语音转文本服务，适用于多种应用场景。 ASRT是一个基于深度学习的中文语音识别系统。如果您觉得喜欢，请点一个“Star”。在使用过程中如果遇到问题，可以在issue中提出，我会尽快响应。提问前请仔细查看相关文档以避免重复提问。以下问题是可能会被拒绝回答的： - 已经写在项目文档和已解决的问题列表中的重复问题 - 重点不明确或内容模糊不清的问题 - 与ASRT项目无关的问题 - 求助性质过强，缺乏自己尝试解决问题过程的问题请注意，开发者没有义务回复您的提问。

语音识别实战之深度学习应用

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本课程深入浅出地讲解了如何运用深度学习技术进行语音识别的实际操作，涵盖模型构建、训练及优化等关键环节。基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三个部分：1. 经典论文算法讲解；2. 算法源码解读；3. 项目实战。该课程会通俗易懂地解析当前领域内的经典研究思想，并详细解释每个核心模块在代码中的实现，同时还会使用真实数据集进行实际操作练习。整个课程涵盖了语音识别领域的四大主题：语音识别、语音分离、语音转换和语音合成。每一个主题都按照论文解读、源码分析及项目实战的顺序来进行讲解。此外，还将提供所有必要的数据集、代码以及PPT课件以辅助学习过程。

用于语音年龄识别的数据集文件

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本数据集包含多样的语音样本，旨在训练和评估机器学习模型进行语音年龄识别。涵盖广泛年龄段及性别，适用于研究与开发需求。该数据集包含200条语音文件，格式为wav。这些语音被分为四个年龄段：<19岁、20-29岁、30-39岁和40-49岁，每个年龄段各有50条语音记录。这一集合非常适合用于训练年龄识别的模型。

基于TensorFlow与Vosk的深度学习声音分类及语音识别源码包（含使用说明）.zip

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本资源提供了一个基于TensorFlow和Vosk的深度学习代码包，用于实现声音分类和语音识别功能，并附有详细的使用指南。项目介绍：采用 TensorFlow Sound Classifier 进行声音分类识别，并在人物说话时使用 Vosk（由 alphacephei 提供）进行语音识别。经测试，在空闲状态下，该方法比全程使用 Vosk 更节省内存和电量等资源。此技术适用于需要长时间运行的语音助手或执行语音指令的服务。项目需求： - Android Studio 4.1 - 安装在 Linux、Mac 或 Windows 计算机上的开发环境 - 具备 Android 6.0+ 系统版本的安卓设备使用说明：步骤一：在Android Studio中打开源代码。选择菜单中的 Open，然后导航至项目目录并选取 Demo 源码。步骤二：将安卓设备连接到电脑，并授权ADB调试权限。确保你的 Android 设备已通过 USB 连接到计算机。随后，在手机上启用 ADB 调试功能以允许与开发工具进行通信和测试应用运行情况。现在，你可以开始在Android Studio中构建并部署项目了。

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该数据集包含深度学习用于语音识别的资源，文件名为data.rar。

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