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

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。

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。

使用阐明请看这里：https://blog.csdn.net/yj13811596648/article/details/88746350

在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别零碎。
在实时录音的情况下，利用该说话人识别零碎，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。
实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。

这是一个说话人识别matlab源代码，有两个特征可以选择MFCC和SBC,模式婚配使用了GMM。
测试了80人的数据库，MFCC识别正确率为80%，SBC为40%左右

本人做的提取语音信号的基音周期的matlab程序做语音的朋友都知道语音处理中最常用的一个参量就是人说话的基音，可以无论对说话人的识别还是对语音的识别都很有用，本程序可以对一段语音信号进行读取，然后通过短时自相关的方法求出这段语音的基音周期包括去除野点。
文件中包括几个测试语音文件的片段，已经用praat得知其基音。

两部手机进行语音及时传输，局域网对讲，在页面先填写接收端的ip，然后点击接受按钮，开始及时接收，按住说话按钮开始说话；
另一部手机填写即可及时接收播放

ThiscorpuscontainsaselectionfromtheTIMITAcoustic-PhoneticContinuousSpeechCorpus,consistingofspeechfiles,annotations,andassociatedmaterials:*16speakersfrom8dialectregions*1maleand1femalefromeachdialectregion*total130sentences(10sentencesperspeaker;notethatsomesentencesaresharedamongotherspeakers,sa1andsa2arespokenbyallspeakers.)*total160sentencerecordings(10recordingsperspeaker)*audioformat:wavformat,singlechannel,16kHzsampling,16bitsample,PCMencoding数据相关论文：使用该数据的论文：暂无信息来自万方数据的相关论文：期刊论文基于学习者英语语料的类联接研究概念、方法及例析-外语电化教学-2009(3)期刊论文基于HTK的连续语音识别系统及其在TIMIT上的实验-现代计算机（专业版）-2009(11)会议论文IterativeLanguageModelAdaptationforLargeVocabularyContinuousSpeechRecognition-20114thIEEEInternationalConferenceonComputerScienceandInformationTechnology(ICCSIT2011)(2011年第四届IEEE计算机科学与信息技术国际会议)-2011会议论文TheFixed-PointOptimizationofMelFrequencyCepstrumCoefficientsforSpeechRecognition-The6thInternationalForumonStrategicTechnology(IFOST2011)(第六届国际战略技术论坛)-2011会议论文语音编码对说话人识别系统的影响-第二届和谐人机环境联合(第15届全国多媒体技术、第2届全国人机交互、第2届全国普适计算)学术会议-2006期刊论文车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法-计算机研究与发展-2011,48(3)会议论文ACorpus-basedComparativeStudyofCompanyProfiles--ACaseStudyBetweenWorldTop-500andZhejiangTop-100-2010SummitInternationalMarketingScienceandManagementTechnologyConference(2010年国际营销科学与管理技术大会)-2010期刊论文留学生汉语中介语语料库建设若干问题探讨——以中山大学汉字偏误中介语语料库为例-言语文字应用-2012(2)会议论文ANON-FIXED-LENGTHSEQUENCESCLUSTERINGAPPROACHFORSPEECHCORPUSREDUCTION-2007InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics(IEEE第六届机器学习与控制论国际会议)-2007期刊论文联想学习记忆的脑功能磁共振成像-中华神经科杂志-2008,41(4)

matlab说话代码玛宝基于边际的条件随机场参数学习。
概述此实现大致与本文中描述的算法相对应：JustinDomke，《IEEE模式分析交易》，2013年。
入门确保您具有支持C++11的编译器。
已知可以使用最新版本的g++和clang++。
如果需要并行处理，请安装openMPI和/或验证编译器能否支持openMP。
（可选；
请参见下文）下载。
转到主代码目录，然后以两种方式编辑make.sh脚本。
将compiler变量更改为适合您的系统的变量。
将mpi_compiler变量设置为系统的一个（默认情况下通常为OK）。
运行make.sh脚本。
这将编译libLBFGS并将其安装到本地目录，然后构建infer_MRF，infer_CRF，learn_CRF和（如果已安装MPI的话）learn_CRF_mpi可执行文件。
仔细阅读其中的一些内容，以了解您的工作状况。
阅读。
请注意，Marbl已在MacOS和Linux下进行了编译，但尚未在Windows下进行过测试。
如果您能够在Windows下进行编译，请发送有关如何进行编译的任何信息。
要

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。