语音识别系统(asp.net+c#)

实验目的：1、利用产生式系统的结构设计出动物识别系统，从而理解知识的产生式表示法；
2、实现基于产生式表示法的动物识别系统，从而掌握产生式系统的工作原理；
3、实现浏览器/服务器架构，并且让动物识别系统在服务器上正常运行。
实验内容：用WEB语言实现一个简单的动物识别系统。
该系统引用书中P37页的十五条规则，可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这7种动物。

Matlab车牌识别系统含GUI界面,带语音功能，untitled.fig为主函数

产生式规则的动物识别系统，人工智能的实验课做了界面，实现了正向搜索和逆向搜索，自认为不错，希望对大家有帮助，

实用语音识别基础--21世纪高等院校技术优秀教材ISBN:711803746作者:王炳锡屈丹彭煊出版社:国防工业出版社本书从语音识别的基本理论出发，以“从理论到实用”为主线，讲解了国际上最新、最前沿的语音识别领域的关键技术，从语料库建立、语音信号预处理、特征提取、特征变换、模型建立等方面详细介绍了语音识别系统建立的过程，并针对语音识别系统实用化的问题，给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术，力求语音识别能走出实验室，向实用发展。
　　全书共分四个部分(17章)，第一部分介绍语音识别的基本理论；
第二部分介绍实用语音识别系统建立的过程；
第三部分列举了语音识别系统工程化所需的关键技术；
第四部分对语音识别的4个主要应用领域进行了详尽的、深入浅出的讲解，并根据最新的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表，与实际工作联系紧密，具有很强的可操作性与实用性。
章节之间紧密配合、前后呼应，具有很强酶系统性。
同时，通过书中的研究过程和研究方法，读者能够在以后的研究工作中得到很大的启发。
　　本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和(硕士、博士)研究生的教材或参考书，也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
　　目录:　　第1章绪论　　1.1概述　　1.2语音识别综述　　1.3国内外语音识别的研究现状和发展趋势　　参考文献　　第一部分基本理论　　第2章听觉机理和汉语语音基础　　2.1概述　　2.2听觉机理和心理　　2.2.1语音听觉器官的生理结构　　2.2.2语音听觉的心理　　2.3发音的生理机构与过程　　2.4汉语语音基本特性　　2.4.1元音和辅音　　2.4.2声母和韵母　　2.4.3音调字调　　2.4.4音节字构成　　2.4.5汉语的波形特征　　2.4.6音的频谱特性　　2.4.7辅音的频谱特性　　2.4.8汉语语音的韵律特征　　2.5小结　　参考文献　　第3章语音信号处理方法--时域处理　　3.1概述　　3.2语音信号的数字化和预处理　　3.2.1语音信号的数字化　　3.2.2语音信号的预处理　　3.3短时平均能量和短时平均幅度　　3.3.1短时平均能量　　3.3.2短时平均幅度　　3.4短时过零分析　　3.4.1短时平均过零率　　3.4.2短时上升过零间隔　　3.5短时自相关函数和平均幅度差函数　　3.5.1短时自相关函数　　3.5.2短时平均幅度差函数　　3.6高阶统计量　　3.6.1单个随机变量情况　　3.6.2多个随机变量及随机过程情况　　3.6.3高斯过程的高阶累积量　　3.7小结　　参考文献　　第4章语音信号处理方法--时频处理　　4.1概述　　4.2短时傅里叶变换　　4.2.1短时傅里叶变换的定义和物理意义　　4.2.2基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率　　4.2.3短时傅里叶谱的采样　　4.3小波变换　　4.3.1连续小波变换　　4.3.2二进小波变换　　4.3.3离散小波变换　　4.3.4多分辨分析　　4.3.5正交小波包　　4.4Wigner分布　　4.4.1Wigner分布的定义　　4.4.2Wigner分布的一般性质　　4.4.3两个信号和妁Wigner分布　　4.4.4Wigner分布的重建　　4.4.5Wigner分布的实现　　4.5小结　　参考文献　　第5章语音信号处理方法--倒谱同态处理　　5.1概述　　5.2复倒谱和倒谱　　5.2.1定义　　5.2.2复倒谱的性质　　5.3语音信号的倒谱分析与同态解卷积　　5.3.1叠加原理和广义叠加原理　　5.3.2同态解卷特征系统和同态解卷反特征系统　　5.3.3同态解卷系统　　5.3.4语音的复倒谱及同态解卷　　5.4避免相位卷绕的算法　　5.4.1最小相位信号法　　5.4.2递归法

基于深度学习的手写汉字识别系统设计，系统由python、tensorflow和tkinnter实现，可以对3755类汉字进行分类，准确性在96%左右。

一、课题背景现在我国慢慢地关注残障人士的生活，如盲人。
如果有一款导盲拐杖，可以帮助盲人实时地识别红绿灯，盲道，人行标志等图标，会给盲人带来极大的便利。
二、实现原理本课题为基于MATLAB的红绿灯识别系统。
通过颜色的方法来定位红灯和绿灯，现实中肯定存在一些同颜色的干扰，因此利用形态学知识进行干扰地去除。
最后利用神经网络或者支持向量机svm进行训练，将分割定位到的红灯、绿灯进行识别。
三、实现效果

**DFace**是个开源的深度学习人脸检测和人脸识别系统。
所有功能都采用　**[pytorch](https://github.com/pytorch/pytorch)**　框架开发。
pytorch是一个由facebook开发的深度学习框架，它包含了一些比较有趣的高级特性，例如自动求导，动态构图等。
DFace天然的继承了这些优点，使得它的训练过程可以更加简单方便，并且实现的代码可以更加清晰易懂。
DFace可以利用CUDA来支持GPU加速模式。
我们建议尝试linuxGPU这种模式，它几乎可以实现实时的效果。

【作　　者】何强何英[同作者作品]【丛书名】其他【出版社】清华大学出版社【书号】7900641807【出版日期】2002年6月【内容简介】本书以MATLAB扩展编程及其应用实例为主线，以MATLAB与C程序、VisualBasic、Excel、网络和系统硬件的接口为核心，采用图文并茂的方式、简捷明快的手法和通俗易懂的语言，配合大量的代码实例以及一个简单的语音识别系统的具体实现，系统介绍了MATLAB的新特性、常用的代码优化方法和功能扩展途径。
全书分为3部分，共13章。
第1部分(第1章—第6章)：MATLAB6的安装和运行、MatrixVB、Excellink、MATLABWebServer、MATLAB的数据结构和编程技巧、MATLAB图形用户界面编程：第2部分(第7章—第11章)：MATLAB引擎、MATLAB可执行程序、MATLABC++数学库和图形库、MATLABRuntimeServer、MATLAB访问系统硬件；
第3部分(第12章、第13章)：MATLAB的录音工具、基于MATLAB的语音识别系统。
本书面向有一定MATLAB、C／C++语言编程基础的理工科学生、科研人员和教学工作者，既是新手进阶提高的读物，又是中高级MATLAB用户的必备手册。

完整的指纹识别系统，包括matlab源代码，使用说明，待识别的指纹样本等。

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。