不会说话的TomCat

本文将告诉你怎么打开您羞涩的金口,告诉您怎么游刃有余职场,更多帮助您成长,找到您的第一份工作......

从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的辨认和确认，是语音识别研究领域的一个重要研究方向。从人机交互、身份验证、信息检索等各个应用方向而言，说话人识别都具有广泛的应用前景，其硏究具有越来越重

长期面对无声的电脑，我们难免疲倦。如果正在输入的内容被系统一字(字母)不差地念出来，你还能在无声的疲倦中输入错误的内容吗？本文以Windows2000/XP中一个鲜为人知的“讲述人”为例教你一个完全免

使用MFCC方法的说话人识别

本文介绍了隐马尔科夫模型的基本原理及其在说话人识别中的实现方法，比较了与文本相关并得出了文本相关的识别率较高的结论和原因。

“taketurns:想说话的请举手”指的是一款基于JavaScript的应用程序或游戏，它的核心概念是“轮流”机制。这种轮流机制用于多用户交互、游戏逻辑或控制流程。用户通过点击按钮等形式表达发言意愿

使用纯Android Java语言写的会说话的汤姆猫,方便学习修改。

成功最有效的是复制,并非所有复制能够起效果,希望整理发布的很有哲理的感悟《说话的温度》能...该文档为很有哲理的感悟《说话的温度》,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看

在有足够的适应性数据时,基于本机的说话人适应优于传统的最大似然线性回归(MLLR)和本征语音方法。 然而,当仅提供几秒钟的适配数据时,它会遭受严重的过度拟合。 在本文中,研究了各种正则化方法以获得更健

在说话人识别中,当存在两个或多个发声类似的说话人时,会导致错误识别。为了提高在这种情况下的识别准确率,在音素层次上找出说话人特有的特征,将这些特征的子集构成一个该说话人特有的特征集,然后在这些特征集的