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信息技术领域参数配置详解

以下参数均为QTTSSessionBegin的params参数,不同的类别可以组合,用半角逗号分隔,
例如:"ent=intp65,vcn=xiaoyu,spd=fast,vol=x-loud,ttp=text,bgs=1"
如果对应的参数没有配置,则使用默认值。

引擎 发音人 音色 语言 参数配置
InterPhonic 小燕 青年女声 中英文(普通话) ent=intp65,vcn=xiaoyan (默认)
InterPhonic 小宇 青年男声 中英文(普通话) ent=intp65,vcn=xiaoyu
InterPhonic 凯瑟琳 青年女声 英语 ent=intp65_en,vcn=Catherine
InterPhonic 亨利 青年男声 英语 ent=intp65_en,vcn=henry
ViviVoice 玛丽 青年女声 英语 ent=vivi21,vcn=vimary
ViviVoice 小研 青年女声 中英文(普通话) ent=vivi21,vcn=vixy
ViviVoice 小琪 青年女声 中英文(普通话) ent=vivi21,vcn=vixq
ViviVoice 小峰 青年男声 中英文(普通话) ent=vivi21,vcn=vixf
ViviVoice 小梅 青年女声 中英文(粤语) ent=vivi21,vcn=vixm
ViviVoice 小莉 青年女声 中英文(台普) ent=vivi21,vcn=vixl
ViviVoice 小蓉 青年女声 汉语(四川话) ent=vivi21,vcn=vixr
ViviVoice 小芸 青年女声 汉语(东北话) ent=vivi21,vcn=vixyun
ViviVoice 小坤 青年男声 汉语(河南话) ent=vivi21,vcn=vixk
ViviVoice 小强 青年男声 汉语(湖南话) ent=vivi21,vcn=vixqa
ViviVoice 小莹 青年女声 汉语(陕西话) ent=vivi21,vcn=vixying
ViviVoice 小新 童年男声 汉语(普通话) ent=vivi21,vcn=vixx
ViviVoice 楠楠 童年女声 汉语(普通话) ent=vivi21,vcn=vinn
ViviVoice 老孙 老年男声 汉语(普通话) ent=vivi21,vcn=vils


语速 参数配置
最慢 spd=x-slow
较慢 spd=slow
正常 spd=medium (默认)
较快 spd=fast
最快 spd=x-fast


音量 参数配置
最低 vol=x-soft
较低 vol=soft
正常 vol=medium (默认)
较高 vol=loud
最高 vol=x-loud


文本类型 参数配置
普通文本 ttp=text (默认)
ssml ttp=ssml


背景音乐 参数配置
无 bgs=0 (默认)
梁祝 bgs=1

版权所有,如需转载,注明出处,谢谢合作。沈阳--斌子。

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【四轴行器】非线性三自由度四轴行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴行器的行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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