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分别应用于含噪声的语音信号, 并对其频谱图进行对比分析, 确定最优化方法。 1 总体设计 利用MATLAB作为平台实现滤波和频谱分析, 主要分为语音信号采集、语音信号分析、语音信号加噪、滤波分析以及GUI设计五个模块, 系统框图如图1所示。 首先对采集的语音信号进行频谱分析,
两方面进行探讨：数字语音助理的组成与盈利策略。 一、数字语音助理的组成 从技术角度来看，以语音接口作为数字助理已是一种常见且成熟的技术，麦克风、处理器、云端运算与喇叭皆是多数装置的共同基本配备。数字语音助理的目标是提供流畅的语音服务，然而第一代独立式数字语音助理及其装置已成为过去
LSTM等自适应技术i-vector、AEC等语言模型N-gram、word2vec等语音识别难点远场麦克风识别高噪音场景语音识别多人语音识别交谈背景语音识别非标准语音识别（变速，带有情绪等）未来展望更优的算法与模型更先进的麦克风阵列技术更先进的声学模型与
在线实验 文字识别API服务调用 使用文字识别API服务，快速实现图片转文字功能。 链接
现已开放体验环境，直观、快速的体验语音服务能力！ 语音识别体验环境：<a href=http://49.4.4.141/demo/ais/#/ais-demo/pc/asr>http://49.4.4.141/demo/ais/#/ais-demo/pc/asr</a> 语音合成体验环境：<a href=http://49
1. 转语音工具 微信读书有一个功能，可以将书里的文字转换为音频，而且声音优化的不错，比传统的机械朗读听起来舒服很多。 记得之前看到过Python有一个工具包，可以将文字转换为语音，支持英文和中文，而且可以调节语速语调、导出mp3等。
http://jingyan.baidu.com/article/00a07f389d7d7c82d028dce4.html 我们现在上网越来越方便了，无论是移动还是联通的无线网络都
支持语音输入中文域名，将极大地推动中文域名的应用场景。语音输入中文域名的应用场景可以多种多样，例如回到家通过语音操控打开智能电视，可以语音换台，如果能支持语音输入中文域名，还可以实现语音浏览网页，以下是智能电视实现语音操控浏览网站的假想场景：当用户语音打开家里的电视，再语音输入中
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术越来越成熟，语音技术的应用也越来越广泛。智能客服是其中一个应用领域，它通过语音识别技术，将用户的语音输入转换为文本，并通过自然语言处理技术，解决用户的问题。本文将详细介绍语音识别的智能客服。 语音识别的基本原理 语音识别是将语音信号转换为文本的技术。
该API属于MetaStudio服务，描述: 获取语音文件上传地址接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}/uploading-address-url"
该API属于MetaStudio服务，描述: 删除语音训练任务接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
该API属于MetaStudio服务，描述: 提交训练任务,执行该接口后,任务会进入审核状态,审核完成后会等待训练。接口URL: "/v1/{project_id}/voice-training-manage/user/jobs/{job_id}"
该API属于Moderation服务，描述: 分析并识别用户上传的语音内容是否有敏感内容(如色情、政治等),并将识别结果 返回给用户。接口URL: "/v2/{project_id}/moderation/voice"
语音客服质检识别客服、客户的语音，转换为文本。进一步通过文本检索，检查有没有违规、敏感词、电话号码等信息。 会议记录对会议记录的音频文件，进行快速的识别，转化成文字，方便进行会议记录。 语音短消息通过语音发送或者接收短消息时，将音频短消息转文字，提升阅读效率和交互体验。
种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。 本课题的研究基本步骤如下： 1、语音信号的录制。 2、在MATLAB平台上读入语音信号。 3、绘制频谱图并回放原始语音信号。
hvfj.png) ，即可进行音频播放。 2. 根据播放内容，在下方“语音内容”文本框中填写音频内容。 3. 输入内容后单击下方的“确认标注”按钮完成标注。音频将被自动移动至“已标注”页签。 **图1** 语音内容音频标注 将对数字0~9共10段参考语音进行训练并建立模板库，之后将对多段测试语音进行识别测试。系统实现了上图中的语音输入、预处理、特征提取、训练建立模板
一、简介（附课程作业报告） 课程设计原理及设计方案 语音语音加密原理框图在对语音信号进行预处理、加密解密分析之后，将各个步骤联系起来绘出了语音加密原理框图如下： 二、部分源代码 function varargout = Sign
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