这是Coursesra深度学习课程全部的中文翻译版本，对于时间不宽裕或者习惯阅读文献的同学学习深度学习十分有利，也能解决了视频在线课程也有其弊端，就跟很多人不喜欢微信语音一样，想要在视频中查找和回顾相关的知识点并不方便。
课后编程作业代码已更新到最后一周，感谢黄海广博士等最资源的整理。

2018年广东省大学生电子设计竞赛一等奖作品——一种基于蓝牙和语音控制的智能家居系统：APP部分设计源码

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c#语音识别及朗读系统_（基于speechSDK开发）（Winform）IDEvs2015

二维方向-of-arrival(DOA)估计是无线通信、雷达和声学信号处理领域中的一个关键问题。
在这些系统中，多个同时发射或接收的信号源可能来自不同的方向，而DOA估计就是确定这些信号源相对于接收阵列的方向。
本程序集是一个用Matlab编写的DOA估计算法实现，提供了对二维空间中信号源方向的估计。
标题中的"二维DOA估计程序_DOA估计_matlab"表明这是一个基于Matlab的软件工具，用于进行二维空间内的DOA估计。
Matlab因其强大的数值计算能力和丰富的信号处理库，常被用于开发此类算法。
描述提到"二维DOA估计程序，直接运行脚本，可以得到角度估计的结果"，这说明该程序包含一个可以直接执行的Matlab脚本，用户无需深入了解内部算法细节，只需运行脚本，即可获取信号源的方位角信息。
这对于教学、研究或者快速原型验证来说非常方便。
标签"doa估计"和"matlab"进一步确认了程序的主要功能和所使用的编程语言。
在压缩包中的文件"基本DOA估计程序-20210110"很可能包含了主脚本文件和其他辅助文件，如数据集、函数库等。
这些文件通常会提供算法的实现，包括初始化参数设置、信号模型定义、阵列几何结构描述、估计方法（如MVDR（最小范数均方差准则）、MUSIC（多信号分类）、ESPRIT（估计信号参数的旋转不变技术）等）以及结果的可视化。
在实际应用中，二维DOA估计可以应用于多个场景，如：1.雷达系统：确定目标的精确位置，提升探测能力。
2.无线通信：多用户检测，提高频谱效率。
3.声纳系统：水下目标定位，提高海洋探测精度。
4.智能音频系统：定向麦克风阵列，用于语音增强和噪声抑制。
在Matlab中，实现DOA估计通常涉及以下步骤：1.**信号模型**：定义输入信号的数学模型，包括信号源数量、信号功率、频率、时延等。
2.**阵列设计**：选择合适的天线或麦克风阵列布局，如线阵、圆阵或U型阵列等。
3.**数据预处理**：对采集到的数据进行去噪、采样同步等预处理。
4.**DOA估计算法**：根据选择的算法（如MUSIC、ESPRIT、LMS等）计算角度估计。
5.**后处理**：可能包括角度细化、误检剔除等步骤。
6.**结果展示**：将估计的DOA值以图形方式呈现，便于理解和分析。
通过这个Matlab程序，用户可以方便地调整参数，测试不同算法的效果，并且快速获得直观的结果。
这对于学术研究、工程实践和教育都是非常有价值的资源。

实现语音播报功能，文档为源代码(含解决方案),可自定义配置播报内容

能很好的实现语音信号的端点检测,wav语音文件，16kHz采样。

包含基于特征降维的语音情感识别、基于支持向量机的语音情感识别、基于神经网络的语音情感识别、基于K近邻分类算法的语音情感识别程序

matlab实现声纹识别，通过提取声音信号的MFCC特征，然后形成特征向量，通过训练语音，对测试语音进行识别，可以识别训练库内的声音，也可以识别出训练库外的声音

杨行峻_语音信号数字处理语音识别信号处理教材内分上下两个pdf

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。