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0-9voice.rar_数字语音库_标准的0-9语音_标准语音库_语音库

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简介:
0-9voice.rar是一款包含标准发音的0至9数字语音文件集合,适用于需要高质量数字朗读的各类项目。该资源提供清晰、统一的音频样本,便于集成到自动应答系统或教学软件中。 阿拉伯数字0到9的标准语音库包含250个语音文件。

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客服
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  • 0-9voice.rar__0-9__
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    0-9voice.rar是一款包含标准发音的0至9数字语音文件集合,适用于需要高质量数字朗读的各类项目。该资源提供清晰、统一的音频样本,便于集成到自动应答系统或教学软件中。 阿拉伯数字0到9的标准语音库包含250个语音文件。
  • 中文09
    优质
    本作品提供从零到九的中文数字发音标准音频,涵盖普通话口音,适合语言学习者和需要数字发音资源的人士使用。 数字0到9的中文发音语音库用于小词汇语音识别训练。每个数字包含25个样本,总共提供250个wav格式的语音文件。
  • 0-9(每种含300段据)
    优质
    本数字语音库包含从0到9的所有阿拉伯数字发音,每个数字提供300段不同的语音样本,共计2700条高质量音频文件,适用于语音识别和合成技术的训练与测试。 0-9数字语音库(各300段语音数据)采样率:fs=16000Hz,采样精度:16bit,单通道。录音软件为Cool Edit Pro 2.1。 文件命名规则如下: - 文件夹i表示对应数字i的样本。 - ij.wav 表示第i个人的第j个样本。 具体人员与录制时间信息如下: - 第一人A(编号1),每个数字有10个样本,分别存放在各个数字对应的文件夹中。录音时间为2016年9月20日晚。 - 第二人B(编号2),每个数字也有10个样本,存放规则同上。同样在2016年9月20日完成录制。 - 第三人C(编号3)的录音工作于次晚即9月21日进行,每人每数有十个样本。 - 同样地,第四人D(编号4)也在同一时间完成了自己的部分,每个数字同样提供十份语音数据。 - 第五位参与者E(编号5),其录制与A相同,在9月20日晚上完成。 - 最后一人F(编号6)的录音工作则在次日即9月21晚进行。 以上每人的录音均按上述规则存储,确保了样本的一致性和可追溯性。
  • 09wav文件
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    这段音频包含了从“零”到“九”十个阿拉伯数字的标准普通话发音,适用于学习、教学或作为音效素材使用。 数字0到9的wav语音文件。
  • 国际英
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    《国际英语音标的标准发音》是一本指导学习者掌握纯正英式或美式发音的实用教程,详解48个国际音标,辅以大量例词和句子练习。 学习国际英语音标是掌握标准发音的关键资源,尤其是对于非母语者而言。通过理解并熟练运用这些符号系统,可以显著提高听力理解和口语表达能力。 国际音标(International Phonetic Alphabet, IPA)是一种全球通用的语音表示方法,利用特定图形来代表各种语言中的不同声音。学习44个英语音素——20个元音和24个辅音是掌握标准发音的基础步骤之一。这些音素根据其性质被分类为长元音、短元音、双元音以及清辅音、浊辅音等。 例如,长元音包括i:(如在see中)、ɑ:(car中的a)、ɔ:(more的o)、u:(choose中的oo)和ei(break中的ea)。短元音则有ɪ(bit里的i)、æ(cat里的a)、ɒ(hot的o)、ʊ(good的u)及e(bed里e的声音)。双元音包括əʊ(boat中),aɪ(buy中),ɔɪ(boy中的oi),eɪ(name中的ai)和ɪə(idea中的ea)。 辅音部分涵盖清辅音如p、t、k和f,这些声音在发音时声带不振动;浊辅音则包括b、d、g及v等,在发出这类声音的时候,声带会震动。鼻音m(man)、n(no),以及边音l(lake)也是重要的组成部分。 这个教程可能包含互动式的动画演示来帮助学习者通过视觉辅助理解发音口型变化,并配合音频练习模仿发音。掌握这些符号不仅能让你正确读出单词,还能提高听力敏锐度和区分相似但不同的发音能力,如b与v、θ与ð等。此外,音标还有助于在没有听到语音的情况下根据字母推测词汇的发音。 因此对于希望改善发音及听力技能的学习者来说,这是一个不可或缺的重要资源。通过系统学习和反复练习,你可以逐步掌握每个音标的正确发音方式,并朝着母语者的水平迈进。
  • 识别】基于DTW0-9识别Matlab代码.md
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    本文介绍了使用动态时间规整(DTW)算法进行0至9数字的语音识别,并提供了详细的MATLAB代码实现,适合初学者和相关研究人员参考学习。 【语音识别】DTW的0-9数字语音识别matlab源码 文档介绍了如何使用动态时间规整(DTW)算法进行0到9之间的数字语音识别,并提供了相应的MATLAB代码实现。通过该方法,可以有效地对不同语速和音调下的数字发音进行匹配和分类。
  • 女性声0点至24点报时
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    本语音库包含从零点到二十四点整点及半点播报的高质量女性声音文件,适用于闹钟应用、智能家居设备或任何需要时间提醒服务的产品。 主要用于开发报时语音的资料库使用。包含女声从0点到24点的报时语音。
  • MATLAB0-9识别源码.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现的语音数字0至9自动识别系统完整源代码。该程序能够接收音频输入并准确辨识其中朗读的阿拉伯数字,适用于初学者学习及项目开发参考。 MATLAB是一种广泛应用于科学计算、图像处理及工程领域的高级编程环境,在信号处理与模式识别领域尤为突出。本项目旨在利用MATLAB实现0-9阿拉伯数字的语音识别,并将这些识别结果用于执行相应的操作,例如根据所识别到的具体数字打开Word文档或播放音乐。 语音识别作为人工智能的重要分支之一,通常包括预处理、特征提取、模型匹配和后处理等步骤。在这个特定项目中采用的是DTW(动态时间规整)算法,这是一种经典的时间序列比较方法,在不同速率的信号比较方面效果显著。通过非线性对齐方式,DTW能够更好地衡量两个序列之间的相似度。 1. **预处理**:此阶段主要是为了改善原始音频质量而进行的一系列操作,包括降噪、调整采样率以及分帧等步骤。MATLAB提供了诸如`audioread`和`filter`之类的函数来读取音频文件并执行信号分析与滤波工作。 2. **特征提取**:为使语音数据能够被机器学习模型所使用,通常会从原始声音中抽取梅尔频率倒谱系数(MFCC)或其它类似特性。MATLAB中的`melcepst`功能可以帮助计算出这些关键的音频属性。 3. **DTW算法应用**:动态时间规整技术用于比较两个不同的时序数据集,即使它们的速度有差异。在MATLAB中实现这一过程可以通过自定义代码或者使用现有的工具箱如`dtw`函数来完成。该方法通过寻找最佳对齐路径并最小化两序列间的总距离来进行匹配。 4. **模型训练与识别**:此项目可能包括预先训练好的机器学习模型,这些模型将特征向量映射到对应的数字上。常见的选择有基于统计的方法如GMM(高斯混合模型)或神经网络架构。在这一阶段会用大量的标注语音样本进行培训。 5. **后处理**:识别完成后需要进一步的处理步骤来确认最终的结果、排除不准确匹配或是应用概率平滑技术等措施,以提高系统的准确性与可靠性。这一步骤也可能涉及到决策规则的应用,例如依据不同的数字执行特定的操作指令。 6. **系统集成**:最后是将语音识别结果整合到实际应用场景中去,比如通过MATLAB的接口来控制操作系统命令、文档操作或多媒体播放等功能。 整个项目包含了用于实现上述步骤的所有MATLAB脚本和函数。深入研究这些代码可以帮助开发者理解完整的语音识别流程,并根据需要对功能进行扩展或者调整。对于那些希望学习如何在MATLAB中实施类似应用的人来说,这是一个非常有价值的实践案例。
  • MATLAB信号处理【0-9识别界面】.zip
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    本资源包提供了一个使用MATLAB进行0至9数字语音识别的用户界面。它包含了必要的代码和数据文件,以帮助学习者理解和实践基于音频信号处理的机器学习应用。适合初学者探索语音识别技术的基础原理与实现方法。 Matlab各类数字图像处理项目见标题。
  • MATLAB识别(0-9),含GUI界面
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    本项目基于MATLAB开发了一套包含图形用户界面的语音数字识别系统,能够准确识别0至9之间的数字语音输入。 实现MATLAB语音数字识别系统可以用来识别0到9这十个阿拉伯数字的音频信号。一旦成功识别出特定数字后,可以根据用户的需要进行相应的操作,例如当识别结果为1时打开某个Word文档;若识别为2则播放指定音乐等。动态时间规整(DTW)算法适合用于大学生、MATLAB编程爱好者以及大型设计项目、数学建模竞赛和学年作业等相关场景中。