语音中继

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SIP 中继在服务提供商接入中的应用
SIP 中继为服务提供商提供了通过互联网向客户提供电话服务的可行方式。与传统电话系统相比,SIP 中继提供了许多优势,包括更低的成本、更简单的部署和更大的灵活性。 在中,我们将探讨 SIP 中继在服务提供商接入中的应用。我们将讨论 SIP 中继的优势、考虑因素以及实施过程。我们还将提供一些案例研究,展示如何使用 SIP 中继来改善服务提供商的客户服务。
33语音皮肤
33款皮肤独特的语音模块,为你的游戏角色增添个性色彩。
多两跳中继瑞利衰落信道下ARQ合作分集性能
在瑞利衰落信道采用解码转发中继协议,研究了具有多两跳中继的ARQ合作分集系统的统计性能。基于吸收马尔可夫模型,推导出端到端数据包传递失败概率和延迟分布的封闭式表达式。提出最优功率分配方案,提高符号误码率性能。仿真结果验证了分析的准确性。
语音活动检测利用MATLAB开发语音信号中的语音位置识别
该软件利用语音信号分析技术,准确确定语音出现的时间和位置。
数字语音处理例程-语音信号处理部分程序.rar
这些是张雪英数字语音处理书中的一些例程。
构建语音情感库
构建原则: 真实性:从日常语料中采集,保证真实性。 交互性:选择人们常用的语句,贴近真实情感。 连续性:选择情感转移多样的语料。 丰富性:利用表情、肢体等方式模拟情感,创造情感氛围。 语料来源: 筛选自然情感语料:从日常生活对话、影视作品等获取。 模拟情感语料:由专业播音员按照要求模拟情感。 诱导情感语料:通过制造情感氛围,引导说话人自然表达情感。
语音端点检测方法
利用能量和过零率可以进行语音端点检测,但对于连续语音检测有局限。 基于音量和波形高阶微分的语音端点检测方法通过区分语音中的气音成分,可以解决有音段和无音段的检测问题。
Matlab 语音数字识别代码
这段 Matlab 代码实现了语音数字识别功能,通过分析用户语音,训练计算机识别用户所说的数字。 代码包含四个脚本: 两个脚本用于创建训练集 一个脚本用于创建输入语音文件 两个脚本用于训练模型,并将训练后的模型保存在 Model.mat 文件中 最终代码接收语音输入,识别用户所说的数字,以测试识别系统。该代码在 MATLAB 平台上运行速度快,可应用于语音转文本、语音密码等项目。
AI语音产品测试优化
AI语音产品测试文档详细描述了测试原型、测试理念及测试方法。
Matlab语音识别系统
Matlab语音识别的源代码已进行测试验证。