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2017/10/14 19:33:37 196B 安卓源码
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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。
2020/10/9 3:03:54 46.57MB 语料库
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浓咖啡ecspresso是AmazonECS的部署工具。
(发音与“浓缩咖啡”相同)文件材料(日语)(日语)安装自制软件(macOS和Linux)$brewinstallkayac/tap/ecspresso二进制包CircleCI宝珠version:2.1orbs:ecspresso:fujiwara/ecspresso@0.0.12jobs:install:steps:-checkout-ecspresso/install:version:v1.1.3-run:command:|ecspressoversionGitHub动作动作kayac/ecspresso@v0将Linux的ecspresso二进制文件安装到/usr/local/bin中。
此操作仅运行安装。
jobs:deploy:runs-on:ubuntu-lates
2018/10/12 12:45:56 43KB go docker aws deployment
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中国百家姓对于应日文汉字和发音
2016/8/21 9:45:51 3KB 日语
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共31851条的成语数据库,包含名称,发音,解释,出自、例句信息;
独一的缺点是没有典故、近义词和反义词
2016/7/15 8:54:07 4.9MB 成语 成语数据 成语数据库
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汉字(即汉字)通常由不对应音素的部首组成;
取而代之的是,某些部首可以作为独立的正弦图出现,并具有自己的发音。
先前的研究表明,在读取低频正弦图时,会激活部首和正弦图的发音。
但是,正弦图发音和部首发音之间的相对激活时机尚未处理。
我们通过比较两种类型的素数在事件相关电位(ERP)实验中对目标施加的干扰效应来研究此问题:自由基相关素,它们与目标中嵌入的基团同音;
和与SINOGRAM相关的素数,它们与目标音同调。
对于N170,P200和N400响应,发现了根本的干扰效应,而对于N400,仅发现了正弦图干扰效应。
我们的发现表明,部首的发音在词法上被激活,即,在其宿主正弦图的发音之前被激活。
在交互式激活框架中讨论了这种早期的次词汇语音学的作用,其中两种类型的发音都存在并且可以交互操作:(1)部首发音和(2)与正弦图正字邻点相关的一组发音。

2021/2/26 16:11:36 887KB Chinese characters; Radicals; Pre-lexical
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VBWinsock点对点发音讯聊天,超简单。
包含客户端和服务器端
2017/5/14 5:04:13 3KB VB winsock 点对点
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用Java实现语音引擎,语音引擎的工作原理是把细小的声音样本连接起来,每一个样本都是人的言语发音(英语)的一个最小单位。
这些声音样本称为音素(allophone)。
每一个因素对应一个、二个或者三个字母。
2022/9/7 12:54:09 120KB Java,语音
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基于stm32单片机的syn6288语音模块法式,发音完全正常
2022/9/7 7:50:43 344KB STM32 SYN6288 语音模块 代码
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基于Qt实现的多人聊天。
一个服务器对应多个客户端。
服务器可以对新加进来的客户端进行监听,然后给每个客户端提示信息。
此外还有互发音讯功能。
先在服务器创建连接进行监听。
客户端填写用户名进入聊天室后建立连接便可互发音讯。
2022/9/6 13:58:20 12KB Qt C++ 多人聊天 客户端
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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