基于Matlab的语音识别系统设计 在通信技术的不断进步发展下，语音识别技术也取得了令人瞩目的成就，人们对语音识别技术的性能要求也越来越高。语音识别技术是通常以人们说话的内容作为识别对象的一项技术，凭借其安全高效、价格低廉、易于实现等特点，能与其它的语音处理技术结合从而创造出更复杂且实用性高的应用，对于计算机和社交生活的发展，其重要性日益突出。本文所研究的课题是基于Matlab的语音识别系统设计的研究，确切地来说是关于特定人的语音识别设计的研究。

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SenseVoice部署（Windows环境）+ 简易api二次开发：实现麦克风语音识别 超快速的多功能ASR/STT（自动语音识别）SenseVoice-api简易开发应用教程

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【开发语音助手】android 语音识别、合成、唤醒 sherpa 前面介绍了 android 部署大模型，下一步就是语音处理，这里我们选用 sherpa 开源项目部署语音识别、合成、唤醒等模型。离线语音识别库有whisper、kaldi、pocketshpinx等，在了解这些库的时候，发现了所谓“下一代Kaldi”的sherpa。从文档和模型名称看，它是一个很新的离线语音识别库，支持中英双语识别，文件和实时语音识别。sherpa是一个基于下一代 Kaldi 和 onnxruntime 的开源项目，专注于语音识别、文本转语音、说话人识别和语音活动检测（VAD）等功能。

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java使用vosk开源框架完成离线版语音识别，中文语言模型可训练 链接：可以下载中文模型有训练的方法。

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基于matlab的语音信号滤波处理 在滤波前后语音信号波形的变化中，由于我们录制的语音信号噪声不大，所以观察并不明显，但在频域波形中，我们可以明显的看到设计的滤波器对语音信号进行了滤波处理，将噪声进行了滤除。将语音信号的文件名命名为input18.wav，再用MATLAB中的wavread函数求出语音信号的三个参数，分别为：每个样本的值，生成该语音波形文件时的采样频率，波形文件样本的码数，再对信号及加入单频干扰后的语音信号做傅立叶变化，绘制出时域和频域的波形。用windows工具中的录音机录制一段语音信号，语音为“请鞭挞我吧，公瑾！

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Unity关键词语音识别 使用unity自带的库，实现关键词语音唤醒功能

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基于Matlab的GUI设计 随着科学技术的日渐发展，语音识别技术广泛应用在我们身边，如人工合成语音、识别内容或辨别讲话者，但普遍面临噪声给信号带来干扰的问题。基于上述，本设计主要以研究语音信号的采集、加噪、滤波为研究方向，设计一款在MATLAB软件上的语音信号采集及分析的GUI界面仿真系统。预先录制一段声音，以.wav导入系统，采集语音信号后做傅里叶变换、加入随机噪声、采用巴特沃斯低通滤波器滤波加噪信号，分别得到对应的时域、频域图。通过测试和分析对比，并调用函数实现编程代码，最终实现系统的仿真界面，并播放原始声音。

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