登录
首页 » 语音识别 » delphi写的英文阅读器

delphi写的英文阅读器

于 2022-03-16 发布 文件大小:90.84 kB
0 129
下载积分: 2 下载次数: 1

代码说明:

delphi写的英文阅读器-English reader written in delphi

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • voice recognition, dancing with Java, written category, a simple test project
    语音识别,跳用JAVA里写的类,a simple test project-voice recognition, dancing with Java, written category, a simple test project
    2022-11-19 12:20:03下载
    积分:1
  • LIUM_SpkDiarization-4.2.src
    最后打包版本小错误,来源新的实验包,音箱命名的任务,正在进行的会议系统,javaCV(OpenCV在JAVA)的测试,电话diarization(ANR项目MEDIA)。LIUM_SpkDiarization-4.2.jar,包含一个完整的jar文件,准备使用的编译版本,包括所有的类(LIUM_SpkDiarization和外部类)和GMM资源(Java的1.6)另外,下载LIUM_SpkDiarization-4.2.src.tgz gzip压缩的tar
    2022-02-02 14:27:23下载
    积分:1
  • 几篇关于基检测的论文.可以看看哈.以后还将传上来
    几篇关于基音检测的论文.可以看看哈.以后还将传上来-Several papers on the pitch detection. Can look at Kazakhstan. Later will mass up
    2022-02-01 20:41:38下载
    积分:1
  • LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=...
    LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)*p1 计算维纳解 Jmin=r(1)-h *p1 计算维纳解时最小均方误差 u=1/sum(eigs(R- LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)*p1 计算维纳解 Jmin=r(1)-h*p1 计算维纳解时最小均方误差 u=1/sum(eigs(R))
    2022-01-24 14:36:59下载
    积分:1
  • 本文系统的介绍了的技术及其实现方法
    本文系统的介绍了语音识别的技术及其实现方法-This article introduces the technic and implement method of speech recognise
    2022-01-31 08:03:45下载
    积分:1
  • HMM模型在中的应用,相信对HMM模型感兴趣的或图像等专业人员应该明白价值。...
    HMM模型在语音识别中的应用,相信对HMM模型感兴趣的语音或图像等专业人员应该明白价值。-It is about Hidden Markov Models (HMM) method in Speech Recognition research. those interested in HMM or speech/image processing should know it s value.
    2022-12-30 05:15:03下载
    积分:1
  • Indefinite long
    不定长信号合并,%执行信号相加: y(n) = x1(n)+x2(n) %调用方式:[y,n] = sigadd(x1,n1,x2,n2) % y:叠加后的信号序列的序列号,包括n1和n2 % x1: 第一个信号序列,序列号为n1 % x2:第二个信号序列,序列号为n2(n2可以与n1不同)-Indefinite long-Signal merger, add up to the implementation of signal: y (n) = x1 (n)+ X2 (n) call the way: [y, n] = sigadd (x1, n1, x2, n2) y: Superposition signal sequence after the serial number, including the n1 and n2 x1: the first signal sequence, the serial number for n1 x2: the second signal sequence, the serial number for n2 (n2 with n1 different)
    2022-01-28 16:59:07下载
    积分:1
  • HMM_隐马尔可夫过程的介绍,希望对初学者有用
    HMM_隐马尔可夫过程的介绍,希望对初学者有用-HMM_ Hidden Markov process, the hope that useful for beginners
    2023-02-10 18:10:04下载
    积分:1
  • 关于SDK的结合 的代码
    关于SDK的语音识别和语音结合 的代码-On the SDK Speech Recognition and voice combined with the code
    2022-03-10 05:48:22下载
    积分:1
  • 程序,通过麦克风输入信号,系统会,并跟读。...
    语音识别程序,通过麦克风输入语音信号,系统会识别语音,并跟读。-speech recognition process, through the microphone input speech signal, the system will identify voice, and impersonally.
    2022-02-26 12:50:25下载
    积分:1
  • 696518资源总数
  • 105877会员总数
  • 14今日下载