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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。
、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。 图1-1 语音识别系统原理框图 本文所描述的语音识别系统(下称本系统)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
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。
纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。 b 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC）是语音信号处理中最常用的语音信号特征之一。 实验观测发现人耳就像一个滤波器
回调函数中得到的音频码流数据，如何进行解码操作能正常播放
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"
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【语音分离】基于matlab FastICA语音信号盲分离【含Matlab源码 1952期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【语音增强】基于matlab匹配滤波器语音识别【含Matlab源码 514期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。
一、简介 本设计针对现在大部分语音处理软件内容繁多、操作不便等问题，采用MATLAB综合运用GUI界面设计、各种函数调用等来实现语音信号的变频、变幅、傅里叶变换及滤波，程序界面简练，操作简便。 二、部分源代码 function
预训练语音模型调研小结 最近调研了一些预训练语音模型的论文，在此做一个小结，文章中会涉及到些许自己的理解，欢迎大家讨论与指正。 在调研多篇论文后，笔者发现预训练语音模型的预测方法基本可以分为以下3类：<1>用前文预测当前及后文（自回归）<2> 随机mask
Java调用语音交互服务 准备环境 调用一句话识别 调用实时语音识别 调用语音合成 父主题： 使用场景
Python调用语音交互服务 准备环境 调用一句话识别 调用实时语音识别 调用语音合成 父主题： 使用场景
Sliding Line Point Regression for Shape Robust Scene Text Detection扭曲形状文字检测：传统文本检测方法主要关注四边形文本，为了检测自然场景中任意形状的文本，论文提出了新的方法——滑线点回归SLPR。SLPR将文本行边缘
【功能模块】hilens语音识别， cap = hilens.AudioCapture(sample_rate=hilens.AUDIO_SAMPLE_RATE_16000, bit_width=hilens.AUDIO_BIT_WIDTH_16, nSamples=1000
（LSTM），以展示语音识别在医疗领域的实际应用。 技术原理 语音识别技术 语音识别技术在医疗领域的应用主要通过将医生的口头输入转化为文字，实现病历记录自动化。深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）和转录注意力模型（Transformer），在提高语音识别准确性方面取得显著成果。
我们必须要小心，不能使用会改变类别的转换。例如，光学字符识别任务需要认识到 “b’’ 和 “d’’ 以及 “6’’ 和 “9’’ 的区别，所以对这些任务来说，水平翻转和旋转180◦ 并不是合适的数据集增强方式。能保持我们希望的分类不变，但不容易执行的转换也是存在的。例如，平面外绕轴转动
要领域。人们在生产和生活中，要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动，提高处理效率，50年代开始探讨一般文字识别方法，并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期，出现了多种字体和手写体文字识别机，其识别精度和机器性能都基本上能满足
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