D向量 这是经过GE2E损失训练的扬声器嵌入的PyTorch实现。 有关GE2E丢失的原始文章可以在这里找到： 用法 import torch import torchaudio wav2mel = torch . jit . load ( "wav2mel.pt" ) dvector = torch . jit . load ( "dvector.pt" ). eval () wav_tensor , sample_rate = torchaudio . load ( "example.wav" ) mel_tensor = wav2mel ( wav_tensor , sample_rate ) # shape: (frames, mel_dim) emb_tensor = dvector . embed_utterance ( mel_tensor ) # shape: (emb

matlab说话代码可控金字塔 适用于MATLAB的可控金字塔生成器，可视化器和纹理合成器 我为我的MSc创建了此代码。 我需要了解油藏图像数据处理的论文，以了解Portilla等人提出的工作流程是如何工作的。 尽管Portilla的原始代码（请参见此处：）运行良好，但要完全理解构建可操纵金字塔，表征纹理并进行合成的不同过程中的每个步骤非常困难，因为几乎没有注释或可理解的变量名被使用。编码。 我研究了几周的代码，并独自实现了所有流程。 我评论了所有步骤，并尝试尽可能多地引用原始文件。 因此，如果有人希望/需要了解这段代码的工作原理，那将稍微容易一些。 我从头开始实现了所有功能，并且仅使用Portilla的原始代码之一（扩展功能）。 我还包括了另一个函数（“ dispPyramid”），该函数以更友好的方式显示可操纵的金字塔（给人以真实金字塔的印象），因此，如果您需要在任何纸质或作品中显示金字塔，则可以简单地使用此功能几乎是开箱即用的。 我已经使用相同的输入图像和相同的初始条件（开始出现白噪声）测试了我的代码和Portilla的原始代码，并且它们提供了完全相同的结果（我检查了每个值的此值

这是 Python3 的 VoiceID 端口。 原始版本在这里： : 。 VoiceID 是一个用 Python 编写的说话人识别/识别系统，基于 LIUM Speaker Diarization 框架。 VoiceID 可以对视频或音频文件进行处理，以识别在哪个时间片有人说话（diarization）； 然后它检查所有这些段以确定谁在说话。 为此使用语音模型数据库。

uniapp实现录音、播放功能，类似微信 语音按住说话松开结束，可指定时长，参照uniapp的API实现，记录录音时长，播放录音，超出时长自动结束录音

用matlab实现说话人的识别，有具体的例子和代码，还有做界面的参考资料。

果蔬类卖场陈列看图说话页.pdf

2020年普通话考试命题说话题目及范文：我喜欢的文学艺术形式(2篇).pdf

ChatBot 对话机器人，包含了看图说话，单轮对话和多轮对话，使用tensorflow 2.0 pytorch 1.3.1 GPT-2 开发环境 - flask==1.0.2 - tensorflow==2.0.0 - pytorch==1.3.1 - sklearn==0.19.2 - scipy==1.4.1 - numpy==1.18.5 - jieba==0.42.1 - pandas==0.23.4 - torchvision==0.5.0 - transformers==2.1.1 js文件 js和layui包放于/static目录下，layui可以到下载，详细目录结构参见文件目录 js 提取码：c8ha layui包 提取码：ts1k 使用 启动前端，可以在pycharm中直接启动 启动app.py 回车或点击左爪发送消息，点击右爪发送图片，点击左耳切换图片描述和图片描述

安卓 按住说话，开始录音，停止录音，显示到列表，点击列表项播放

语音识别(Speech Recognize)技术,是让机器通过识别和理解过程使之听懂人类语言的技术。语音识别技术是信息技术中人机交互的关键技术,目前已经在呼叫中心、电信增值业务、企业信息化系统中有了广泛的应用。 InterReco电话语音识别产品整合了科大讯飞研究院、中国科技大学讯飞语音实验室以及清华大学讯飞语音实验室在语音识别上多年的技术成果,并针对中文语音识别应用做了多层面的优化,核心技术上达到了国际领先水平。