主要内容

语音转录与合成

使用第三方api实现文本到语音和语音到文本

Audio Toolbox™提供了小词汇识别和声音合成的示例。为了执行一般的文本到语音和语音到文本，Audio Toolbox提供了与流行的第三方api的接口。金宝app支持的api包括谷歌®演讲中,IBM®还有微软®Azure的演讲。要使用此功能，必须下载Audio Toolbox扩展功能text2speech和speech2text从文件交换。

一旦你安装了语音转换文本的功能，你就可以在音频贴标签机应用程序快速标签区域的言语。

应用程序

音频贴标签机 定义和可视化地面真相标签

功能

“语音转录
语音转换

主题

使用音频标签器标记音频

交互式定义和可视化地面真实标签的音频数据集。

特色的例子

基于深度学习的语音指令识别

基于深度学习的语音指令识别

训练一个深度学习模型，检测语音指令的存在。该示例使用语音命令数据集[1]训练卷积神经网络来识别给定的命令集。
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基于MFCC和LSTM网络的噪声关键字识别

基于MFCC和LSTM网络的噪声关键字识别

利用深度学习网络在嘈杂语音中识别关键字。具体来说，该示例使用了双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒频谱系数(MFCC)。
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基于小波散射和深度学习的语音数字识别

基于小波散射和深度学习的语音数字识别

使用机器和深度学习技术对语音数字进行分类。在本例中，使用支持向量机(SVM)和长短期记忆(LSTM)网络使用小波时间散射进行分类。金宝app您还可以应用贝叶斯优化来确定合适的超参数，以提高LSTM网络的精度。此外，该示例说明了一种使用深度卷积神经网络(CNN)和梅尔频率谱图的方法。
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训练生成对抗网络(GAN)进行声音合成

训练生成对抗网络(GAN)进行声音合成

训练并使用生成式对抗网络(GAN)来生成声音。
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语音的LPC分析与合成

语音的LPC分析与合成

使用Levinson-Durbin和时变格滤块进行低带宽语音传输，使用线性预测编码。
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