科大讯飞开放平台.SDK下载.添加静态库.初始化见UI进阶 科大讯飞(1) 语音听写(语音转换成文字) 实现语音合成 功能实现步骤: 导入头文件 创建文字识别对象 指定文字识别后的回调代理对象 开启文字识别功能 在回调方法中处理文字识别后返回的对象 文字合成中的参数: //文字识别的回调方法接口 #import <iflyMSC/IFlySpeechSynthesizerDelegate.h> //文字识别对象 #import <iflyMSC/IFlySpeechSynthesizer

concat(A,B,C,...)  拼接字符串 例如concat('123','***','345')  =>123***345 SELECT concat( substr(t1.CODE, , ), '****', substr(t1.CODE, ) ), t1.CODE, t2.TITLEFROM table1 t1LEFT JOIN table2 t2 ON t1.table2id = t2.idWHERE t1..CREATEDATE >= '2016-07-19 00:00:00'

ISD1700系列语音芯片的基础指示:

故事背景: 依照原系统的框子搞一个新的系统给其他人使用,因为新的系统配置库依然需要使用原有的表,表中有字段区分新的系统,然后就有了这个很没劲的数据同步. 难点:配置库码表数据的主键之前是自增,后来改造改成18位有意义的字符序列,但是由于部分小哥哥小姐姐不按照规范写,导致表中主键有部分数据是前几位一样,有的是后几位一样. 数据同步方案一: 使用截取原有主键一部分,再在其前面拼接上日期入表 (有主见冲突),本来规定的就是年份+日期+各组编号+个人编号+000三位的扩展,脚本写完执行时发现数据完全不是

<div class="box-lists">  </div> $.ajax({ url: 'AjaxPage/AjaxHandler.ashx', type: 'POST', data: 'ajaxType=pagelist&pageSize=12&pageIndex=1', dataType: "jsonp", cache: !0, jsonpCallback: "define", async: fal

最近做项目的时候正好用到,本着能抄就抄的心态去百度搜索现成的代码, 没想到抄下来的好几个都是错的,要么getMonth没有加1,要么10以下的数字前面没有加0, 我真是日了狗了,这次把写好的正确的直接贴到博客里,以后直接去自己博客里面抄 getNowFormatDate: function() { var date = new Date(); var Y = date.getFullYear() + "-"; var M = (date.getMonth() + 1 < 10 ?

前记: 前段时间公司没事干,突发奇想想做一个语音识别系统,看起来应该非常easy的,但做起来却是各种问题,这个对电气毕业的我,却是挺为难的.谷姐已经离我们而去,感谢度娘,感谢CSDN各位大神,好歹也做的是那么回事了,尽管还是不好用,但基本功能实现了. 该软件使用VS2008C++/CLR开发,因为科大讯飞提供的是C的API接口,结果到这边就是各种不兼容,CLR是基于托管堆执行的,而这个API有是非托管堆的,使用了各种指针,原本打算使用C#来做,最后门外汉的我也没能做到C#和C指针完美结合,真怀恋

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

Joiner Guava 是Google 对Java的内置类型进行增强和扩展的工具. Joiner.on(", ").join(Iterator<> iter) Joiner.on(" - ").join(Object[] objects)Joiner.on(" / ").join(first, second, rest..) Joiner.on(" : ").skipNulls().join() 1. on()方

  简介 之前参与过114对话系统的项目,中间搁置很久,现在把之前做过的内容整理一下,一是为自己回顾,二是也希望分享自己看的内容,中间也遇到一些问题,如果您可以提一些建议将不胜感激. 114查询主要分为4个任务,该对话系统希望通过构建神经网络学习模型,以实现将传统的需要接线员回复用户问题的方式,转换为可以实现机器自动回复用户问题的智能对话.由于拿到的是114电话录音数据,并没有标记好的文本,加上语音中有当地方言.特定字母数字在现有商用转录识别效果差等问题,所以需要自己实现语音识别的模块,以便后期

一.本文档的写作目的 App需要跟产品.UI.后台.服务器.测试打交道,app的产出是其他端人员产出的综合体现.与其他端人员沟通就像是开发写接口,也就是面向接口编程的思想. 本文档讲解针对的是服务端返回数据时使用的字段数据类型如何选择.iOS端将JSON数据转模型的时候用什么类型来定义对应的属性. 二.本文档的使用范围 首先介绍下在本文档中使用的技术领域. 1.服务端使用的是C#语言 2.Api接口文档自动生成 3.采用的是JSON数据传输格式 4.iOS使用的是Objective-C语言举例

最近在研究一些信号分析的事情,感兴趣如何将频谱信号反变换成时域信号.fft 与ifft可以顺畅的转变,但是这个是一帧信号,当时间较长的信号再一起是,通过反变换变成一帧一帧的时域信号,如何把他们拼接起来非常感兴趣,以后会做一些尝试,这里先留个档案. 1.将声音转化为声谱图(Spectrogram) 通过短时傅里叶变换. 2.将声谱图转换为声音 1. 通过ifft将一帧一帧的FFT信号(即1维的FFT信号数组X(F)(i)[ i=0 to length( X(f) ) ])变换成一小段一小段的时域信

html结构如下: <div class="app-voice-you" voiceSrc="xx.mp3"> <img class="app-voice-headimg" src="xx.png" /> <div style="width: 60%;" class="app-voice-state-bg"> <div class="a

使用ORM有一个优势,可以通过某种机制将数据库中的数据转化为自己想要的对象形式数据.本章记录一下如何使用Git.Framework返回实体对象 一. Git.Framework 中提供的方法 在Git.Framework中有七个方法可以返回实体对象,先简答的看看这里的方法描述 (1) T GetSingle(int id); (2) T GetSingle(object value); (3) T GetSingle(T entity); (4) V GetSingle<V>(T entity

题目链接 题意: n个挂钩,q次询问,每个挂钩可能的值为1 2 3,  初始值为1,每次询问 把从x到Y区间内的值改变为z.求最后的总的值. 分析:用val记录这一个区间的值,val == -1表示这个区间值不统一,而且已经向下更新了, val != -1表示这个区间值统一, 更新某个区间的时候只需要把这个区间分为几个区间更新就行了, 也就是只更新到需要更新的区间,不用向下更新每一个一直到底了,在更新的过程中如果遇到之前没有向下更新的, 就需要向下更新了,因为这个区间的值已经不统一了. 其实这就

这里面都是一些比较杂的东西,没什么实际意义.主要是为了,后面能跑一个程序: Stitcher: 抠细节: http://docs.opencv.org/2.4.2/modules/stitching/doc/high_level.html?highlight=stitcher#stitcher Stitcher是啥? class Stitcher High level image stitcher. It’s possible to use this class without being aw

这篇文章主要是一个应用,使用udp传送语音和文本等信息.在这个系统中没有服务端和客户端,相互通讯都是直接相互联系的.能够很好的实现效果. 语音获取 要想发送语音信息,首先得获取语音,这里有几种方法,一种是使用DirectX的DirectXsound来录音,我为了简便使用一个开源的插件NAudio来实现语音录取. 在项目中引用NAudio.dll //------------------录音相关----------------------------- private IWaveIn waveIn

今天一直在查找语音频谱之类的问题,今天正好有机会和大家共享一下. 语音信号处置之(四)梅尔频率倒谱系数(MFCC) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处置>这门课,快考试了,所以也要了解了解相干的知识点.呵呵,平常没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.上面总结的是第四个知识点:MFCC.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 在任意一个Aut

软件中的语音技术主要包含两种:语音识别speech recognition和语音合成speech synthesis.一般地,开发者会因为技术实力和资金实力等各方面的问题无力完成专业的语音引擎,因此通常选择现有的较为专业的语音引擎来完成相关的开发,比如国内非常出名的科大讯飞,百度语音等等.当然国外的还有Google语音,微软有SAPI等等. 在VR开发过程中,由于运行在Windows环境下,那么自然而然,我们首选SAPI来进行语音开发.一是和Windows原生,二是离线不需要网络,三是不需要任何

时延是语音通信中的一个重要指标,当端到端(end2end)的时延(即one-way-delay,单向时延)低于150Ms时人感觉不到,当端到端的时延超过150Ms且小于450Ms时人能感受到但能忍受不影响通话交流,当端到端的时延大于1000Ms时严重影响通话交流,用户体验很差.同时时延也是语音方案过认证的必选项,超过了规定值这个方案是过不了认证的.今天我们就讲讲时延是怎么产生的以及怎么样在通信终端上减小时延. 1,时延产生 下图是语音从采集到播放的传输过程. 从上图看出,传输过程包括三部分,一是

最近在读jackson源码的时候发现有段代码返回类型写的是<T> T,而我自己一般写的是Object.上网搜了下这个语法糖,在stackoverflow上找到一个比较简单易懂的解释,搬运过来(https://stackoverflow.com/questions/5207115/java-generics-t-vs-object) 问题:下面2个方法的声明有何不同 public Object doSomething(Object obj) {....} public <T> T d