java实现wav音频文件的拼接的jar包，这是从一个项目里分割出来类似微信收款语音播报的jar，压缩包里曾经包含音频1-10的语音文件，引入就可用实现语音播报，现在这个项目还在线上跑呢，如果需要只改动语音文件就行
2016/8/24 18:07:03
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TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运转。
TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。
2021/3/7 13:55:57
30.79MB
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一个是demo，一个是库类，语音流来自百度语音合成，支持mp3类型的流播放，Pcm流，和其他的及几改，不会的问我。
几组啦。
是mp3流其他的流本人改！，嗯~然后呢调用了一下NAudio，嗯，没了，觉得好记得评论
几组啦。
是mp3流其他的流本人改！，嗯~然后呢调用了一下NAudio，嗯，没了，觉得好记得评论
2018/5/5 13:22:11
2.13MB
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ubuntu下安装stardict（星际译王）:sudoaptinstallstardictsudoaptinstallstardict-gtk然后下载解压本zip包，再将其中各个bz2文件解压放置到适当共享路径上：tar-jxfstardict-xxx.tar.bz2sudomvstartdict-xxxx/usr/share/stardict/dic/......(每个词典都依样做一遍)注意真人语音库存放的位置与上面词典位置不一样：tar-jxfxxxRealPeopleTTS.tar.bz2sudomvxxxRealPeopleTTS/usr/share/最后，进行一下语音关联操作：sudoaptinstallsoxOK，到这就成了。
启动器查找运行starDict，右键点图标将其添加到珍藏夹。
再点开程序窗口右下角设置选项，词典栏目下有音效选项，勾选打开音效，播放wave的命令可以填入paplay（不填写好像也行）。
确认关闭设置，程序搜索栏键入“stardict”试一下词典反应。
再点一下三个小齿轮图标，是不是有真人朗读出声了。
祝贺你成功了！更多其他语种离线词典，也可去下载。
我看了一下，日语/法语/俄语/越语都有。
安装bz2方式是一样的。
启动器查找运行starDict，右键点图标将其添加到珍藏夹。
再点开程序窗口右下角设置选项，词典栏目下有音效选项，勾选打开音效，播放wave的命令可以填入paplay（不填写好像也行）。
确认关闭设置，程序搜索栏键入“stardict”试一下词典反应。
再点一下三个小齿轮图标，是不是有真人朗读出声了。
祝贺你成功了！更多其他语种离线词典，也可去下载。
我看了一下，日语/法语/俄语/越语都有。
安装bz2方式是一样的。
2017/9/8 3:04:17
142.79MB
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设计题目语音信号无线光传输系统设计二、设计要求1.用三极管9018作为LED发射电路的偏置和放大器件；
2.用硅光电池作为接收电路的信号采集器件；
3.对硅光电池所采集的信号进行放大；
4.用MIC作为语音信号源，最后用耳机将语音信号输出；
三、分析设计1.硅光电池光电池是利用光生伏特效应把光直接转变成电能的光电器件。
由于它可把太阳能直接转变为电能，因此又称为太阳能电池。
它有较大面积的PN结，当光照射在PN结上时，在结的两端出现电动势。
故光电池是有源元件。
硅光是在一块N型硅片上用扩散的办法掺入一些P型杂质(如硼)构成PN结。
当光照到PN结区时，如果光子能量足够大，将在结区附近激发出电子-空穴对，在N区聚积负电荷，P区聚积正电荷，这样N区和P区之间出现电位差。
若将PN结两端用导线连起来，电路中有电流流过，电流的方向由P区流经外电路至N区。
若将外电路断开，就可测出光生电动势。
2.用硅光电池作为接收电路的信号采集器件；
3.对硅光电池所采集的信号进行放大；
4.用MIC作为语音信号源，最后用耳机将语音信号输出；
三、分析设计1.硅光电池光电池是利用光生伏特效应把光直接转变成电能的光电器件。
由于它可把太阳能直接转变为电能，因此又称为太阳能电池。
它有较大面积的PN结，当光照射在PN结上时，在结的两端出现电动势。
故光电池是有源元件。
硅光是在一块N型硅片上用扩散的办法掺入一些P型杂质(如硼)构成PN结。
当光照到PN结区时，如果光子能量足够大，将在结区附近激发出电子-空穴对，在N区聚积负电荷，P区聚积正电荷，这样N区和P区之间出现电位差。
若将PN结两端用导线连起来，电路中有电流流过，电流的方向由P区流经外电路至N区。
若将外电路断开，就可测出光生电动势。
2018/5/5 14:23:13
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中科院自动化所录制的情感语料库,数据库包括奖金10000条语音。
发音为中文数据库包括angry、fear、happy、neutral、sad和surprise六种情绪,四个演员对300句相反文本和100句不同文木进行朗诵。
收集的语音信号基本是纯净无噪声的,以16000khz采样率,16bit,pcm格式存储。
发音为中文数据库包括angry、fear、happy、neutral、sad和surprise六种情绪,四个演员对300句相反文本和100句不同文木进行朗诵。
收集的语音信号基本是纯净无噪声的,以16000khz采样率,16bit,pcm格式存储。
2020/10/9 3:03:54
46.57MB
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深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH2021该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。
有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。
有关测试框架的更多详细信息，请访问。
回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。
请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净
有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。
有关测试框架的更多详细信息，请访问。
回购详情：数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。
它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。
datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。
NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音加强方法的ONNX模型。
dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。
请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。
noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净
2022/9/20 18:58:54
657.72MB
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csdn数字言语好多是要积分的，这个不要积分，就为了共享里面包含（清零，点击，除，等于，负，减，乘，数字0~9，小数点，百分数，加，取余，正）一共22个音频
2020/4/17 11:10:47
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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
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