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该API属于MetaStudio服务，描述: 用户创建语音训练进阶版任务,该接口会返回一个obs上传地址,用于上传语音文件。 支持2种方式上传语音文件: * 语音文件和文本文件打包成zip上传:语音文件已经切分成100个wav文件,每个语音文件对应一个txt文本文件,所有文件打包成zip文件。语音文件命名规则:0.wav~99
该API属于MetaStudio服务，描述: 用户创建语音训练基础版任务,该接口会返回一个obs上传地址,用于上传语音文件。 支持2种方式上传语音文件: * 语音文件和文本文件打包成zip上传:语音文件已经切分成20个wav文件,每个语音文件对应一个txt文本文件,所有文件打包成zip文件。语音文件命名规则:0.wav~19
在线文本去空行工具 在线文本去空行工具 本工具可以去除文本中所有的空行，粘贴后自动去除，一键复制，方便快捷！,本工具可以去除文本中所有的空行，粘贴后自动去除，一键复制，方便快捷！ https://tooltt.com/nl-trim/
实时语音识别连续模式 初始化Client 初始化RasrClient，其中参数包含AuthInfo,SisHttpCnfig,RasrResponseListener,RasrConnProcessListener。
81 三、运行结果 实际效果为语音播报 四、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019
二、简介 实验目的 1.掌握语音信号线性叠加的方法，实现非等长语音信号的叠加 2.熟悉语音信号卷积原理，实现两语音卷积。 3.熟悉语音信号升采样/降采样方法。 实验原理 1.信号的叠加 两个信号X1和X2，通过短时信号的补零，使两语音信号有相同的长度，叠加信号为 叠加白噪声通过生成随机信号的方法来实现
语音处理技术的进步，是人工智能改变大众的生活的重要一环。深度学习技术的兴起，也让这一领域近年来得到了长足的发展。在过往，该领域的主要方法是为不同的任务开发不同的工具包，对于使用者来说，学习各个工具包需要大量时间，还可能涉及到学习不同的编程语言，熟悉不同的代码风格和标准等。现在，这
引言 语音合成和语音转换是语音处理中的重要任务，广泛应用于语音助手、语音导航、语音翻译等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的语音合成与语音转换系统。本文将介绍如何使用Python实现这些功能，并提供详细的代码示例。 所需工具 Python 3.x
一、语音领域知识介绍 音频特征音频数据常见音频任务二、语音识别知识介绍技术历程语音识别的流程声学模型语言模型语音识别的挑战三、音频数据读取与处理
语音特征语音特征是描述语音的核心信息，在语音模型构建中起重要作用。好的语音特征：包含区分音素的有效信息：良好的时域分辨率和频域分辨率；分离基频F0以及它的谐波成分；对不同说话人具有鲁棒性；对噪音或信道失真具有鲁棒性；有着良好的模式识别特性：低维特征，特征独立；特征提
上使用为控制层面（Control plane）和语音服务的媒体层面（Media plane）特制的配置文件（由 GSM 协会在 PRD IR.92 中定义），这使语音服务（控制和媒体层面）作为数据流在 LTE 数据承载网络中传输，而不再需维护和依赖传统的电路交换语音网络。VoLTE 的语音和数据容量超过 3G
们可以将任何TXT格式的文本文件转化为语音输出，让我们在眼睛疲惫时也能享受阅读的乐趣。 本文首先介绍了pyttsx3库的基本功能和安装方法，然后指导如何获取小说文本，并提供了详细的代码实现步骤。我们还讨论了实现过程中可能遇到的注意事项，包括语音设置、文本编码和版权问题。此外，我们
【功能模块】通过搭建推流服务器(RTSP 转为 前端JSMpeg播放)， 这个时候遇到问题， SDK可以语音对讲， web类型的是否可以对讲？
语言识别工作原理概述 语音识别源于 20 世纪 50 年代早期在贝尔实验室所做的研究。早期语音识别系统仅能识别单个讲话者以及只有约十几个单词的词汇量。现代语音识别系统已经取得了很大进步，可以识别多个讲话者，并且拥有识别多种语言的庞大词汇表。 语音识别的首要部分当然是语音。通过麦克风，语音便从物
语音识别语音识别简单来说就是把语音内容自动转换为文字的过程，是人与机器交互的一种技术。涉及领域：声学、人工智能、数字信号处理、心理学等方面。语音识别的输入：对一段声音文件进行播放的序列。语音识别的输出：输出的结果是一段文本序列。语音识别的原理语音识别需要经过特征提取、声学模型、语
基于websocket接口对输入的音频流进行识别，实时返回识别结果。
基于websocket接口对输入的音频流进行识别，实时返回识别结果。
媒体资源控制协议（Media Resource Control Protocol, MRCP）是一种通讯协议，用于语音服务器向客户端提供各种语音服务(如语音识别和语音合成)。 MRCP并不定义会话连接，不关心服务器与客户端是如何连接的，MRC
面对面翻译小程序 面对面翻译小程序是微信团队针对中英文面对面沟通的场景开发的流式语音翻译小程序，基于微信同声传译插件封装实现，提供了中英文语音识别，文本翻译等功能。 预览 下载与使用 克隆代码project.config.json&n
语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是一种将人类语音信号转换为文本或命令的技术。其基础原理涉及到声学特征的提取、声学模型的建立和语言模型的应用。以下是ASR的基础原理：1. 声学特征的提取ASR的第一步是从语音信号中提取特征，这通常涉及以下几种技术：短时能量和短时过零率：
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