本源码是基于MATLAB实现车牌识别并语音播报。
本系统针对家庭小型车蓝底白字车牌进行识别。
根据彩色图像的RGB比例定位出近似蓝色的候选区域。
但是由于RGB三原色空间中两点间的欧氏距离与颜色距离不成线性比例,在设定蓝色区域的定位范围时不能很好的控制。
因此造成的定位出错是最主要的。
这样在图片中出现较多的蓝色背景情况下识别率会下降,不能有效提取车牌区域。
对此本文提出了自适应调节方案。
对分割出来的区域进行识别调整。
根据长宽比,蓝白色比对候选区域进行多次定位。
最终找到车牌区域。
对字符正确识别之后,用事先对对每一个字符的录音根据对应字符顺序播放。
在对车牌区域识别出错、字体分割出错时程序暂停,并有语音提
2025/9/29 19:10:33 23.54MB matlab 车牌识别 公路交通 matlab车牌识
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本项目是鄙人开发;
支持本地音乐视频播放,支持在线播放网页音乐和网页视频;
音乐模块支持上一曲、下一曲、快进快退、mv和歌词显示以及播放模式等录音功能;
视频模块支持所有格式视频播放,支持快进快退、音量大小等功能。
2025/8/24 10:50:15 17.5MB Qt QMediaPlayer QWebEngine C++
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录音程序,可在DEC++或vc++6.0编译环境下成功运行部分代码:intmain(){creat_file();//新建文件,原文件数据被删除RecordWave();//录音函数simplest_pcm16le_to_wave("NocturneNo2inEflat_44.1k_s16le.pcm",1,44100,"output_nocture.wav");//将二进制录音信息从内存中提取,并生成wav文件测控1602DEVC++环境下控制台应用程序善解人意成员:王帅、赵永玻、侯雅茹3return0;}voidRecordWave(){intcount=waveInGetNumDevs();//检测录音设备printf("\n音频输入数量:%d\n",count);WAVEINCAPSwaveIncaps;MMRESULTmmResult=waveInGetDevCaps(0,&waveIncaps;,sizeof(WAVEINCAPS));printf("\n音频输入设备:%s\n",waveIncaps.szPname);if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){//HWAVEINphwi;WAVEFORMATEXpwfx;//录音格式指针WaveInitFormat(&pwfx;,//波形声音的格式,单声道双声道使用WAVE_FORMAT_PCM.当包含在WAVEFORMATEXTENSIBLE结构中时,使用WAVE_FORMAT_EXTENSIBLE1,//声道数量44100,//采样率16//采样位数);printf("\n正在打开音频输入设备");printf("\n采样参数:声道44.1kHz16bit\n");mmResult=waveInOpen(&phwi;,WAVE_MAPPER,&pwfx;,(DWORD)(MicCallback),NULL,CALLBACK_FUNCTION);//3if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){//WAVEHDRpwh1;charbuffer1[10240];pwh1.lpData=buffer1;pwh1.dwBufferLength=10240;pwh1.dwUser=1;pwh1.dwFlags=0;测控1602DEVC++环境下控制台应用程序善解人意成员:王帅、赵永玻、侯雅茹4mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh1;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("\n准备缓冲区1");//WAVEHDRpwh2;charbuffer2[10240];pwh2.lpData=buffer2;pwh2.dwBufferLength=10240;pwh2.dwUser=2;pwh2.dwFlags=0;mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh2;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("\n准备缓冲区2\n");//WAVEHDRpwh3;charbuffer3[10240];pwh3.lpData=buffer3;pwh3.dwBufferLength=10240;pwh3.dwUser=3;pwh3.dwFlags=0;mmResult=waveInPrepareHeader(phwi,&pwh3;,sizeof(WAVEHDR));//为波形输入设备准备缓冲区printf("准备缓冲区3\n");if(MMSYSERR_NOERROR==mmResult){mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh1;,sizeof(WAVEHDR));//给输入设备增加一个缓存printf("\n将缓冲区1加入音频输入设备");mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh2;,sizeof(WAVEHDR));//给输入设备增加一个缓存printf("\n将缓冲区2加入音频输入设备\n");mmResult=waveInAddBuffer(phwi,&pwh3;,sizeof(WAVEHDR));//给输入
2025/8/20 13:54:12 332KB C语言 录音程序
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该系统能较好地进行语音的识别,同时,基于矢量量化技术(VQ)的语音识别系统具有分类准确,存储数据少,实时响应速度快。
2025/8/3 15:43:28 482KB Matlab 录音 识别
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MFCVC录音实时波形显示自己编的,希望能对初学者有所帮助
2025/8/1 0:14:49 2.45MB MFC VC 录音 实时波形显示
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C语言写的音乐播放器,完整工程文件,有源码注释,带录音功能,在VC6,VC2010上测试可用!欢迎大家交流开发经验chj_macong@163.com
2025/7/15 2:06:37 2MB C语言 音乐播放器 录音 源码注释
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android实现录音和播放功能具有操作页面。
作为基础学习使用
2025/7/10 3:58:15 509KB android录音 android录音
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PD数据库由训练和测试文件组成。
培训数据属于20名PWP(6名女性,14名男性)和20名健康人(10名女性,10名男性),他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题,采取多种类型的录音(26个声音样本,包括持续元音,数​​字,单词和短句)。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS((统一帕金森氏病评分量表)分数也可用于该数据集)因此,该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后,根据所获得的结果,我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中,28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次,共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。
2025/6/28 20:20:56 20.29MB 数据库
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设计步骤:1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音,或采用其它软件截取一段音乐信号,然后在Matlab软件平台下,利用函数wavread对语音信号进行采样,记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中,可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换,得到信号的频谱特性,要求学生首先画出语音信号的时域波形,然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声,使信噪比为(学号)dB,画出加噪信号的时域波形和频谱图;
关于噪声信号,噪声类型分为如下几种:(1)白噪声;
(2)单频噪声(正弦干扰);
(3)多频噪声(多正弦干扰);
(4)其他干扰,如低频、高频、带限噪声,或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器,并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析,确定降噪的滤波器指标;
或者根据如下给定的滤波器性能指标:(1)低通滤波器的性能指标:=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB;
(2)高通滤波器的性能指标:=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标:=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器,并画出滤波器的频率响应;
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形及频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化;
6、回放语音信号,分析滤波前后的语音变化,验证滤波效果
2025/6/14 3:33:47 25KB MATLAB 数字信号 语音信号 窗函数法
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在LinuxQt环境下的实现录音和播放功能代码,下载即可以使用。
实现工程简单,容易理解。
2025/5/19 11:17:38 6KB Qt
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡