指针指针概念 计算机中所有的数据都必须放在内存中，不同类型的数据占用的字节数不一样，例如 int 占用4个字节，char 占用1个字节。为了正确地访问这些数据，必须为每个字节都编上号码，就像门牌号、身份证号一样，每个字节的编号是唯一的，根据编号可以准确地找到某个字节。 下图是 4G 内存中每个字节的编号（以十六进制表示）： 我们将内存中字节的编号称为地址（Address）或指针（
python的webrtc库如何实现语音端点检测 科大讯飞输入法PC体验版下载：语音+手写+2018-03-05整理：zhishizhan.net延伸：科大讯飞输入法PC体验版下载：语音+手写+键盘描述：... • 首款“云计算”智能语音输入法 • 语音流式识别，边说边识别 • 语音端点智能检测手写 • 键盘上直接手写，同一界面多种输入 • 笔画顺序随意组合，结果照样准确 • 竖屏叠写，
目录 1 任务介绍 1 2 项目实现 1 2.1 预处理 2 2.2 特征提取 3 2.2.1 归一化 3 2.2.2 预加重 3 2.2.3 分帧 3 2.3 加窗 4 2.3.1 端点检测 6 2.3.2 快速傅里叶变换 8 2.3.3 梅尔频率域特征 10 2.4 识别模型 12 2.4.2 数据加载 13 2.4.3 模型训练 13 2.5 识别交互 14 2.5.1 前端界面 14 2.
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2024-06-07 10:57:04
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市面上语音识别技术原理已经有很多很多了，然而很多程序员兄弟们想研究的时候却看的头大，一堆的什么转mfcc，然后获取音素啥的，对于非专业音频研究者或非科班出生的程序员来说，完全跟天书一样。最近在研究相关的实现，并且学习了keras和tensorflow等。用keras做了几个项目之后，开始着手研究语音识别的功能，在网上下载了一下语音的训练文件，语料和代码已上传到了：链接：https://pan.ba
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2024-04-10 14:13:24
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声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数，波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移。通过傅里叶变换，可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。案例：画出语音信号的波形和频率分布# -*- encoding:utf-8 -*-import numpy as npimport numpy.ff
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2024-06-27 08:45:08
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为什么要有语音端点检测？或者换个角度说，静默检测、静音检测。以下摘自百度。语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)又称语音端点检测,语音边界检，是指在噪声环境中检测语音的存在与否,通常用于语音编码、语音增强等语音处理系统中,起到降低语音编码速率、节省通信带宽、减少移动设备能耗、提高识别率等作用。早先具有代表性的VAD方法有ITU-T的G.729 Annex B。似乎
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2023-12-03 12:44:46
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# JAVA语音信号端点检测实现指南
## 简介
在本文中，我将教会你如何利用JAVA语言实现语音信号端点检测。端点检测是音频处理中的一个重要步骤，用于检测语音信号的起始和结束点，为后续语音识别等任务提供准确的数据。我们将使用Java语言编写一个简单的端点检测程序。
## 流程
首先，让我们来看一下整个端点检测的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取音
原创
2024-03-07 04:32:17
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语音端点检测原理VAD——Voice Activity Detection(个人整理)语音端点检测：用于判断给定的音频数据是否存在语音，其常用语音编解码、降噪、增益控制、波束形成以及唤醒识别等算法中。VAD检测给定音频数据含有语音的概率，VAD方法通常包括特征提取和语音/非语音判决两部分。当前使用的语音特征主要有时域和频域两种， 时域特征： ①能量波动； ②过零率 ③最大能量 ④最小能量等。频域特
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2023-11-02 07:28:01
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实现前端录音，将音频blob传给服务器，然后在服务器端使用百度AI语音识别将结果返回给前端上一篇文章是将百度AI语音识别Nodejs SDK版的进行了一遍演示加识别结果返回给前端显示，这里是完整的进行前端录音，然后将压缩后的音频对象Blob传给服务器，在服务端使用百度AI语音识别，最后将识别结果返回给前端进行显示。本篇调用的是第三方库Recorder.js，如何调用该库捕获HTML5中的WAV音频
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2023-07-27 20:38:19
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这次的目标是继上次的健康时报打卡机器人，现在要实现语音控制。一、部署工作使用的是百度智能云：具体操作文档https://ai.baidu.com/ai-doc/SPEECH/Gk38lyqzo入门者看着新手指南就可以了。之后进入百度智能云登录账号后领取可以实现语音识别的额度： 之后点击创建任务： 之后就获取了语音识别的AppID、API Key、Secret Key
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2024-02-06 23:45:29
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基于Python的语音识别系统的设计与实现 摘 要 随着互联网的发展，语音文件成为了人们接触得越来越多文件。如何高效的从一段录音中提取出关键信息，提取出其中人们感兴趣的内容，直观的呈现给人门。本文以DFSMN作为声学模型，引入TensorFlowr模型，将语音识别转化为翻译任务展开深入研究，具有一定的理论意义和研究价值。 本文阐述了语音识别领域的几种主流深度学习模型。根据深度学习理论，设计了基于T
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2024-03-22 12:51:20
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文章目录概述原理及MATLAB实现基本流程特征提取短时能量谱质心阈值估计和阈值化处理提取语音片段MATLAB2020a中的VAD函数参考 概述在复杂的应用环境下，从音频中分割出语音信号和和非语音信号，是一个很重要的环节，因为它不仅可以减少数据以及系统的运行时间，还能够抑制噪声对系统的干扰。端点检测就是判断语音的起点和终点。常用的方法有基于短时能量和过零率的双门限法。本文将介绍一种基于信号短时能量
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2024-01-08 19:03:59
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# Python语音端点检测实现
语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音处理中的一个重要技术，旨在自动识别和分离语音与静默状态。它通过判断音频流中何时有人说话来优化语音信号处理，提高语音识别及通信的性能。本文将介绍如何使用Python实现基本的语音端点检测，并提供相关代码示例。
## 端点检测的基本原理
端点检测通常涉及以下几个步骤：
1. **信
原创
2024-10-22 03:41:08
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导读语音激活检测(Vioce Activation Detection)简称VAD，用来检测语音信号是否存在。VAD技术在语音领域中应用非常的广泛，在语音识别中我们可以对长语音通过VAD来检测出语音信号的空隙，通过这个空隙来分割语音，将长语音切分成短语音来进行语音识别。在电话通信中，为了减少存储数据所使用的空间，我们可以通过VAD技术将空隙的语音信号进行移除。VAD的检测算法有多种，比较简单的一种
语音端点检测（Voice Activity Detection,VAD）
本文内容均翻译自这篇博文：(该博主的相关文章都比较好，感兴趣的可以自行学习)Voice Activity Detection(VAD) Tutorial语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现（speech presence）和语音消失（speech absence）。这里将提供一个简单的VAD方法，当检测
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2023-07-20 20:30:23
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# 使用 JavaScript 实现语音端点检测的教程
语音端点检测（Voice Activity Detection，VAD）是语音处理中的重要技术，用于检测语音信号的开始和结束。本文将指导你如何使用 JavaScript 实现简单的语音端点检测。我们分为几个步骤来完成这项工作，下面是整个流程的概述。
## 语音端点检测的流程
| 步骤 | 描述 |
微信公众号:数据挖掘与分析学习现在关于tensorflow的教程还是太少了，有也都是歪果仁写的。比如以下几个： TensorFlow-Examples tensorflow_tutorials TensorFlow-Tutorials Tensorflow-101 个人感觉这些教程对于新手来说讲解的并不细致，几乎都是作者写好了代码放到ipython
语音端点检测的方法语音端点检测的方法 演讲者：刘德体 语音端点检测的目的和意义 基于短时能量和短时平均过零率的端点检测 基于倒谱特征的端点检测 基于熵的端点检测 基于复杂性的端点检测(KC复杂性和C0复杂性) 不同语音端点检测方法的实验结果对比 语音端点检测的目的和意义 目的 语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术
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2023-11-09 05:09:08
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目录一、任务背景和分析二、特征抽取librosawavetorchaudio三、数据集commonvoice [ 中文]四、模型训练1、频域信号+LSTM+2DCNN2、频域信号+2DCNN3、时域信号+1DCNN一、任务背景和分析 公司有项目需求，需要识别语音信号是男女性别以及是否是彩铃等。之前一直是做
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2024-08-07 17:03:47
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本文内容均翻译自这篇博文：(该博主的相关文章都比较好，感兴趣的可以自行学习)Voice Activity Detection(VAD) Tutorial语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现(speech presence)和语音消失(speech absence)。这里将提供一个简单的VAD方法，当检测到语音时输出为1，否则，输出为0。语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法
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2023-12-14 07:54:33
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