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噪声环境下的语音识别数据库

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简介:
《噪声环境下的语音识别数据库》旨在收集并整理在各种复杂噪声条件下的人类语音样本,为提升语音识别技术在实际应用中的准确性和鲁棒性提供宝贵的训练资源。 在语音识别数据处理中加入噪声可以提高声学模型的鲁棒性。Kaldi库中的thchs30模块包含了一些具体的加噪代码示例。对这一领域感兴趣的读者可以参考这些资源进行实践尝试。

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    《噪声环境下的语音识别数据库》旨在收集并整理在各种复杂噪声条件下的人类语音样本,为提升语音识别技术在实际应用中的准确性和鲁棒性提供宝贵的训练资源。 在语音识别数据处理中加入噪声可以提高声学模型的鲁棒性。Kaldi库中的thchs30模块包含了一些具体的加噪代码示例。对这一领域感兴趣的读者可以参考这些资源进行实践尝试。
  • Linux小结
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    本文是对在Linux环境下进行语音识别技术研究和实践的一次总结,涵盖了所使用的工具、遇到的问题及解决方案。 我之前分享过我的贪吃蛇代码,并希望将其改为语音控制上下左右的版本,因此选择了科大讯飞的SDK。官方文档有一些细节可能让在Linux环境下开发的孩子们感到困惑,比如我自己就遇到了一些问题。这里总结一下: 首先需要下载科大讯飞的SDK-linux版,注册之后可以开始使用。在下载下来的include文件夹中包含四个头文件:msp_errors.h、msp_types.h、qisr.h和qtts.h。前两个是通用的数据结构定义,而qisr.h用于语音识别功能,qtts.h则用于语音合成。由于我只需要语音识别的功能,在代码中只需包含qisr.h即可。 在bin文件夹下内容较多,但主要是一些库文件。
  • MATLAB发动机仿真
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    本研究在MATLAB环境中构建发动机声音识别系统,通过信号处理与机器学习技术,实现对不同发动机工作状态的声音进行有效分类和识别。 本段落档提供了针对小轿车、面包车、重型货车以及汽车四种车型发动机声音的识别MATLAB仿真程序。该程序使用MFCC及LPC方法来提取特征参数,并采用BP神经网络进行识别。
  • NoiseX-92与100种集合
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    NoiseX-92噪声库包含超过100种精心录制的环境声音,为音频制作人和声效设计师提供全面的声音资源,适用于各类创意项目。 NoiseX-92噪声库包含100种环境声音,可用于评估语音分离系统。这些非言语的环境声可以作为噪音使用,并以wav格式提供。内容包括: N1-N17:人群噪音 N18-N29:机器噪音 N30-N43:警报和警笛声 N44-N46:交通和汽车噪声 N47-N55:动物声音 N56-N69:水声 N70-N78:风声 N79-N82:钟声 N83-N85:咳嗽声 N86:拍手声 N87:打呼噜声 N88:咔哒声(点击) N89-N90:笑声 N91-N92:哈欠声 N93:哭泣声 N94:淋浴声音 N95:刷牙声音 N96-N97:脚步声 N98:开门声音 N99-N100:拨打电话的声音
  • GMM_gmm_男女_GMM_gmm_
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    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统,专门针对男女不同声线进行优化,实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别,并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件,并将结果通过文本档案展示。
  • 基于MATLAB信号提取代码
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    本项目在MATLAB环境中开发,旨在从强噪声背景下有效提取清晰的语音信号。通过先进的信号处理算法和滤波技术,提高语音识别与通信系统的性能,在恶劣声学条件下保证高质量音频传输。 在强噪声背景下提取语音信号的MATLAB GUI界面设计(使用Matlab 2016b版本)。
  • 关于Matlab系统探讨
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    本论文深入探究了在MATLAB环境中构建和优化语音识别系统的方法与技术,分析其优势及挑战,并提出改进策略。 设计了一个基于Matlab软件的语音识别系统,其主要功能包括语音信号的录制、播放、预处理、分段滤波、特征提取以及语音识别。通过实验验证了该系统能够满足简单语音识别的需求。
  • CASIA情感
    优质
    CASIA语音情感识别数据库是由中国科学院自动化研究所建立的一个包含多维度标注的中文情感语音资源库,旨在促进情感计算研究。 中科大提供的语音情感识别数据集免费版包含四人录音:2名男性和2名女性共录制了约1200条音频片段,涵盖了六种不同的情绪表达——中立、快乐、悲伤、愤怒、恐惧以及惊讶。
  • -现场录_Matlab_判断__
    优质
    本项目运用Matlab开发,实现对现场录音进行语音识别及声音性别判断,涵盖音频预处理、特征提取与分类算法。 通过现场录制音频来辨别男女的声音。