iPhone按键音素材

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wasi88 全是挺全的, 然后我发现我下的免费的一模一样。有点候会
2019-12-05
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ahacn 非常感谢,楼主是个好人
2019-04-18
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eds95 很不错,比较全, 谢谢分享
2018-08-10
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citieve 铃声很全。。谢谢分享
2017-08-31
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hcy_12345 铃声很全。。谢谢分享
2015-07-06
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音素GMM学习笔记

语音识别单音素GMM训练学习笔记,主要对于Kaldi而言。从原理到脚本到代码。

2017-03-17 立即下载
1.35MB
Kaldi三音素GMM学习笔记

在这个笔记中,我会首先介绍表示HMM的类HmmTopology和TransitionModel,然后介绍三音素GMM训练脚本train_deltas.sh用到的几个程序,这几个程序与单音素GMM的不同或者只在三音素GMM训练中出现。与GMM相关的其余部分请参考单音素GMM学习笔记。

2017-04-13 立即下载
534KB
论文研究-融合音素串编辑距离的随机段模型解码算法.pdf

解码时声学特性最优的路径蕴含了揭示当前路径是否正确的重要参考信息,为此提出了一种随机段模型系统的解码优化方法。训练能够准确地衡量当前路径与声学最优路径相似性程度的上下文相关音素串编辑距离模型,在N-Best重打分的过程中将音素串编辑距离加入到路径总得分中。在“863-test”测试集上进行的连续语音识别实验显示汉语字的相对错误率下降了8.1%。实验结果表明了将音素串编辑距离应用到随机段模型的可行性。

2019-09-10 立即下载
717KB
论文研究-基于上下文三音素DBN模型的连续语音识别.pdf

考虑连续语音中的协同发音问题,提出基于词内扩展的单流上下文相关三音素动态贝叶斯网络(SS-DBN-TRI)模型和词间扩展的单流上下文相关三音素DBN(SS-DBN-TRI-CON)模型。SS-DBN-TRI模型是Bilmes提出单流DBN(SS-DBN)模型的改进,采用词内上下文相关三音素节点替代单音素节点,每个词由它的对应三音素单元构成,而三音素单元和观测向量相联系;SS-DBN-TRI-CON模型基于SS-DBN模型,通过增加当前音素的前音素节点和后音素节点,构成一个新的词间扩展的三音素变量节点,新的三音素节点和观测向量相联系,采用高斯混合模型来描述,采用数字连续语音数据库的实验结果表明:

2019-09-11 立即下载
785KB
Kaldi单音素GMM学习笔记

Kaldi单音素GMM学习笔记。从原理、脚本、程序和类四个方面介绍单音素GMM和Kaldi代码。Kaldi单音素GMM学习笔记。从原理、脚本、程序和类四个方面介绍单音素GMM和Kaldi代码。Kaldi单音素GMM学习笔记。从原理、脚本、程序和类四个方面介绍单音素GMM和Kaldi代码。

2017-04-08 立即下载
7KB
利用SAPI5.0进行音素分析

在语音识别中的音素分析开发,开发基于C#

2011-05-18 立即下载
1.56MB
论文研究-面向语音合成的藏语单音素与三音素自动切分算法研究.pdf

在构建藏语语料库时要对语音进行音素切分, 采用了两种方法, 即基于单音素HMM模型的自动切分方法和基于三音素HMM模型的自动切分方法。通过实验分析了这两种HMM模型的自动切分结果的准确率程度, 其中单音素、三音素总的平均切分准确度分别为80. 69%、88. 74%。实验结果表明, 三音素HMM模型的自动切分方法的准确率明显高于单音素HMM模型的切分率, 提高了语音语料库标注信息的精确度和一致性。

2019-07-22 立即下载
386KB
论文研究-基于单音素的高斯选择 .pdf

基于单音素的高斯选择,周亮程,刘刚,在基于HMM的连续语音识别系统中由于考虑上下文环境的影响,需要进行三音素扩展,模型基元数目庞大;为了提高模型的描述精度,模型

2019-08-16 立即下载
597KB
论文研究-语音识别中最小音素错误特征训练的研究 .pdf

语音识别中最小音素错误特征训练的研究,万龙静,刘刚,由于传统的最大似然训练准则的局限性,区分性训练的研究逐渐成为当前语音识别领域的一个热点,它已经被应用到实际中并且取得了较

2019-08-17 立即下载
235KB
论文研究-基于动态贝叶斯网络的语音识别及音素切分研究.pdf

研究了一种基于动态贝叶斯网络(dynamic bayesian networks, DBN)的语音识别建模方法,利用GMTK(graphical model tool kits)工具构建音素级音频流DBN语音训练和识别模型,同时与传统的基于隐马尔可夫的语音识别结果进行比较,并给出词与音素的切分结果。实验表明,在各种信噪比测试条件下,基于DBN的语音识别结果与基于HMM的语音识别结果相当,并表现出一定的抗噪性,音素的切分结果也比较准确。

2019-07-22 立即下载
1.45MB
论文研究-蒙古文字母到音素转换方法的研究.pdf

针对蒙古文字母到音素的转换(grapheme to phoneme conversion, G2P)问题, 提出了基于规则的蒙古文G2P转换方法和基于联合序列模型的蒙古文G2P转换方法。实验结果表明, 利用联合序列模型的蒙古文G2P转换方法要明显好于基于规则的蒙古文G2P转换方法。并且建立的基于联合序列模型的蒙古文G2P转换系统的词误识率为1632%, 音素误识率仅为337%, 能达到实用要求。

2019-07-22 立即下载
662KB
CMU发音字典

CMU的发音字典,97000多个词条,可以用语音识别和NLP相关开发工作。

2018-10-09 立即下载
836KB
TIMIT语音库

美国的TIMIT语音库 语音识别可以用到,文档中的wav文件是NIST格式的。 可以使用Audacity软件播放,然后Export,重新命名; 在Matlab里,x=wavread('新名字'); sound(x,fs); %fs要看Audacity里显示的频率了 就OK了!

2012-10-22 立即下载
999KB
决策树状态绑定学习笔记一

这是我最近整理的Kaldi决策树状态绑定的学习笔记,分享给大家,有什么错误的话欢迎指正。:)这是我最近整理的Kaldi决策树状态绑定的学习笔记,分享给大家,有什么错误的话欢迎指正。:)这是我最近整理的Kaldi决策树状态绑定的学习笔记,分享给大家,有什么错误的话欢迎指正。:)

2017-04-04 立即下载
800KB
论文研究-藏语口语语音语料库的设计与研究.pdf

基于对普通语音语料库构建方法的研究与分析,结合自然口语语音识别研究相关需求以及藏语自然口语语音的基本特点,研究设计了适用于藏语语音识别的口语语音语料库建设方案以及相应的标注规范,并据此构建了时长50小时,包含音素、半音节、音节、藏文字以及语句共5层标注信息的藏语拉萨话口语语音语料库。统计结果显示,该语料库在保留口语语音自然属性的同时,对音素、半音节等常用语音建模单元也有均衡的覆盖,为基于藏语口语语音数据的语音识别技术研究提供了可靠的数据支撑。

2019-09-12 立即下载
2.26MB
曲刚-快步英语-三张大表

曲刚·快步英语·三张表 语音大表 字母表 语法大表

2009-04-05 立即下载
3.41MB
论文研究 - Augev方法和声谱技术的创新应用,用于评估和监测表现出严重交流病理的受试者的康复路径

发育障碍(DS)的一个很强的内涵是言语交流的全部或部分损害,更普遍的是社会交往。 语音动词自我管理方法(Augev)是一种系统的有机方法,可以成功地干预有关口头,口头和书面语言发展的问题。 这项研究旨在证明,可以通过对语音信号进行光谱检查来客观化这些进展,从而检测语音的语音声学参数。 这项调查可以客观评估教育康复干预措施的有效性。 这项研究是在40位被诊断患有发育障碍(DS),尤其是根据DSM-5诊断为自闭症谱系障碍的受试者(34位男性和6位女性)的人群中进行的。 这40名受试者在总部位于巴里,布林迪西和罗马附近的“ la Comunicazione”中心接受了治疗。 结果表明,在以下变量之间

2020-05-23 立即下载
699B
语音识别动态时间规整DTW的Matlab代码

语音识别动态时间规整DTW的Matlab代码 由于在训练或者识别的过程中,即使同一个人发同一个音时,不仅其持续时间长度会随机地改变,而且各音素的相对时长也是随机变化的。因此,如果在匹配时只对特征向量系列进行线性时间归整,其中的音素就有可能对不准。60年代,日本学者板仓(Itakura)提出了动态时间归整算法。算法的基本思想就是把未知量均匀地伸长或缩短,直到它与参考模式的长度一致为止。在时间归整过程中,未知单词的时间轴要不均匀地扭曲或弯折,以便使其特征与模型特征对正。动态时间归整是较早的一种模式匹配和模型训练技术,它应用动态规划方法成功地解决了语音信号特征参数序列在进行比较时时长不等的难题,在孤

2013-02-22 立即下载
604KB
单词拼读规则

单词拼读规则:字母是构成单词的基本单位,反过来说,单词是由字母构成的,但是单词的各个字母与各个音素之间并不是一一对应关系,倒是字组与音素之间存在着一对一的关系,即一个字组对应一个音素。

2015-10-09 立即下载
754KB
论文研究-基于声学特征的腭裂语音声韵母切分.pdf

设计了一种腭裂语音的声韵母切分算法。通过主观的波形测试和客观的F检验及t检验,证明了腭裂语音与正常语音具有显著性差异。定义声母具有清音音素特性的音节为I类音节,声母具有浊音音素特性的音节为II类音节。首先基于层次聚类模型自动判别I类、II类音节,然后定义类浊音权重函数和类清音概率函数,实现I类音节的声韵母一级切分,再通过短时自相关函数峰值个数的一阶微分实现I类音节声韵母的二级切分。基于声韵母波形差异性,检测短时自相关函数的能量跳变点,实现II类音节的声韵母切分。通过大样本实验,结果表明提出的腭裂语音声韵母自动判别算法具有较高的正确率,I类音节的正确率达到90.72%,II类音节的正确率为92.

2019-09-10 立即下载
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