32、iOS 媒体库访问、播放及相机功能开发指南

iOS 媒体库访问、播放及相机功能开发指南

1. 文本转语音功能实现

如今科技发展迅速,但仍未达到我们预期的速度。不过,移动设备已经具备了与我们对话的能力,Siri 开启了这一先河,现在应用程序也能实现文本转语音功能。在 iOS 7 中,苹果将文本转语音合成纳入了其 SDK,这不仅为应用增添了价值,还提高了应用的可访问性,在儿童应用中也能发挥作用,比如用录制的 .wav 或 .mp3 文件提问。

要实现文本转语音,可借助 AVFoundation 框架,它包含了语音合成 API。具体步骤如下:
1. 创建合成器 :使用 AVSpeechSynthesizer 类返回一个合成器对象。

AVSpeechSynthesizer *synthesizer = [[AVSpeechSynthesizer alloc]init];
  1. 创建话语 :使用 AVUtterance 类从指定字符串创建一个话语,这是合成器将转换为语音的文本。
NSString *thisSentence = @"This sentence";
AVSpeechUtterance *utterance = [AVSpeechUtterance speechUtteranceWithString:thisSentence];
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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