OpenGL的一些基本的库,.lib,.dll,.h都有。
使用windows(7or8)+VS2010的话,.h放到include文件夹下,.lib放到lib文件夹下,.dll放到System32或者SysWOW64下即可。
个人没有在其他环境下试过配置OpenGL所以不乱说话了就。
本压缩包下包含一个……净是代码的压缩包,虽然我觉得它对我没什么用处,但是还是一起弄来了。
毕竟是从官网下载的……
2023/6/5 1:32:37 3.78MB opengl glut glaux
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基于语音的性别识别基于语音的性别识别,使用:免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)梅尔频率倒谱系数(MFCC)高斯混合模型(GMM)数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)。
它是提供的免费的美国英语语料库,其中包含10位说话者(5位女性和5位男性)的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出:进行信号(窗口摘要)的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口,将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。
2023/5/29 20:06:48 18.1MB data-science machine-learning scikit-learn voice
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用图表说话-麦肯锡商务沟通完全工具箱
2023/5/17 8:14:06 35.02MB 麦肯锡 用图表说话
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这个是我参照网上的一些代码写的,可以训练和识别,但是没有做预处理,所以录音时要注意不要出现没声音的片段,识别率不是很高,可以做一下参考!code=train('train\',4)%训练test('test\',8,code)%识别
2023/5/16 21:46:46 2.37MB matlba GMM 高斯混合模型 说话人识别
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用matlab开发的说话人辨认算法。
用到了GMM,DTW等分类算法,还用到了MFCC特征抽取算法等
2023/3/21 3:21:57 10.64MB matlab 说话人识别 speaker recognition
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基于语音声学和反向发音信号交融的说话人验证
2023/3/14 21:18:35 1024KB 研究论文
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火龙果软件工程技术中心  本文内容包括:EMF究竟是什么?让工具自己说话使用生成的EMF模型生成Java代码定制生成的代码在Java中操纵模型结束语参考资料EclipseModelingFramework(EMF)是一个开放源代码的模型驱动应用程序开发框架。
它可以基于XMLSchema、UML或经过注释的Java中指定的模型,创建Java代码,实现图形化的数据编辑、操纵、读取和序列化。
EMF是IBMWebSphereStudio和Eclipse项目中很多工具的基础。
本文将协助您逐步了解创建模型、生成代码、使用生成的应用程序和定制编辑器的整个过程。
EMF究竟是什么?EclipseModeling
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一、看图交流,引出主题。
1.(课件出示2)课本上的几幅图片2.小组交流,说说图片上的内容及本人的感受。
3.教师小结,导入课题:我们的身边每天都在发生着各种各样的“小事”,每件小事都以不同的方式影响着我们的生活。
这节口语交际课,我们就来聊聊身边的小事。
(课件出示1)身边的“小事”(板书:身边的小事)二、围绕小事,组织交流。
1.教师示范:其实我身边就有一些不文明的行为,如,有的学生爱边吃边走,吃饭说话……可能这些习惯现在许多人都有,但这些真不是什么好习惯。
你边吃边走会让周围的人感到不爽,还边走边掉,掉还不捡,人家一看就是一个没责任心的人。
吃饭说话,既不卫生又不文明,你说话时可能噎着,并且你口水可能会溅到别人的碗里,或菜里……2.小组同学互相交流,说说我们身边的小事,小组长作好记录。
3.根据小组长的记录,引导学生从“身边不文明的行为”和“令人感到温暖的行为”两个方面进行交流。
4.小组代表作汇报发言,全班交流——身边不文明的行为。
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基于MFCC和SVM的说话人性别识别建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequencyCepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较,实验结果表明该方法的说话人性别识别精确率达到98.7%,明显优于其它分类器。
2023/2/4 21:53:55 520KB MFCC SVM 性别识别
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使用阐明请看这里:https://blog.csdn.net/yj13811596648/article/details/88746350
2023/1/19 1:09:33 112.79MB 语音识别 说话人识别
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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