基于Keras实现的声纹识别预训练模型，大数据训练的模型，源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Keras

首先，单击“选择声音”选择输入声音。 那么你就可以- 将此声音添加到数据库（单击“将选定的声音添加到数据库” - 执行说话人识别（点击“说话人识别”按钮） 注意：如果要执行说话人识别数据库必须至少包含一种声音。 如果您选择将声音添加到数据库，则需要一个正整数（扬声器 ID）。 这个正整数是一个累进的数字，它标识一个人（每个人对应一个类）。

关于 这是带有GUI的系统。 有关此项目的更多详细信息，请参见： 我们的 我们的 依存关系 可用于更轻松地开始该项目。 Linux，Python 2 ， ， ， ： pip install --user scikit-learn scikits.talkbox pyssp PyAudio ，通常可以由您的软件包管理器安装。 （可选） Python绑定： 安装闪电战，openblas，boost，然后： for p in bob.extension bob.blitz bob.core bob.sp bob.ap; do pip install --user $p done 注意：我们自己有一个MFCC实现，当bob不可用时，该实现将用作备用。 但是它不如bob中的C实现高效。 使用的算法 语音活动检测（VAD）： （LTSD） 特点： （MFCC） （L

基于语音信号的不同类型说话人识别

matlab说话代码LARS ++ Lars ++是一个C ++和Matlab软件库，用于精确地和近似地求解L1正则化的最小二乘。 它基于以下论文： 埃夫隆（Efron，B.），约翰斯顿（Johnstone），哈斯提（Hastie）和蒂布希拉尼（Tibshirani）（2002）。 最小角度回归统计年鉴2003 除参考BLAS和CBLAS实现之外，此软件包中包含的所有代码均受版权保护。 有关使用的详细信息，请参阅LICENSE.txt文件。 一般来说，它可以不受限制地免费用于公司和非公司使用。 它绝对没有保修。 版权所有（c）2006 Varun Ganapathi，David Vickery，James Diebel，斯坦福大学 执照 有关完整许可证，请参见文件LICENSE.txt。 该程序是免费软件； 您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证的条款重新分发和/或修改它； 许可的版本2，或（由您选择）任何更高的版本。 分发该程序是希望它会有用，但是没有任何保证； 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 有关更多详细信息，请参见GNU通用公共许可证。 您应该已经与该程

TTS 文本到语音。 TTS (TXT) 从字符串 TXT 合成语音，然后说出来。 音频格式默认为单声道、16 位、16k Hz。 WAV = TTS(TXT) 不发声但输出到变量 WAV。 TTS(TXT,VOICE) 使用特定的语音。 使用 TTS('','List') 查看可用语音列表。 默认是第一个声音。 TTS(...,PACE) 将语音速度设置为 PACE。 PACE 范围从 -10（最慢）到 10（最快）。 默认 0。 TTS(...,FS) 将语音的采样率设置为 FS kHz。 FS 必须是以下之一：8000、11025、12000、16000、22050、24000、32000、44100、48000。默认为 16。 此功能需要 Mirosoft Win32 Speech API (SAPI)。 例子： % 朗读课文； tts('我会说话。'); % 列出可用的声音； t

matlab说话代码＃仿射SIFT（ASIFT）图像匹配 ##简介 作者 让·米歇尔·莫雷尔（让·米歇尔·莫雷尔）于国申（） 软件 2.2版，四月。 2010年10月10日 该目录包含用于ASIFT的C ++代码，ASIFT是一种完全仿射的不变图像匹配算法。 本手册详细介绍了跨平台的源代码编译和软件用法。 如果您在使用此程序时遇到任何问题，请联系Guoshen Yu（）。 更多信息 有关ASIFT的更多信息，请参见。 您也可以使用在线演示尝试ASIFT。 在线演示允许您使用自己的图像测试ASIFT，而无需安装程序。 ##平台支持 对于Unix / Linux和Mac用户，代码已准备好进行编译。 编译后会生成适合您计算机系统的可执行文件。 对于Windows用户，提供了可执行文件和代码。 （对于可执行文件，您需要从下载单独的安装文件。） 尽管ASIFT程序是独立的，并且可以在没有Matlab的情况下执行，但仍提供了Matlab接口（适用于Unix / Linux / Mac / Windows用户）。 ## Citation如果您使用ASIFT代码或软件，请引用以下论文：JM Morel

基于GMM的说话人识别（C代码），其中包括了GMM.C和MFCC.C，以及它们的头文件。

xcode7.3开发，实现了点击播放动画和声音的功能，听说功能还待完善

unity游戏角色聊天说话气泡控制管理系统Speech Bubble Manager 1.3.0 Requires Unity 2017.2.0 or higher. Speech Bubble Manager is a system that creates and manages speech bubbles through one line of code. Features: Speech bubbles through one line of code 2D and 3D Adapts size to fit text ob ject pooling 4 typ