对语音信号的采集、分析、处理与报表生成等。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。
语音信号由计算机进行分析和处理，在程序中通过设置采样点和采样率，对数据进行时域和频域的分析、处理。
系统软件具有滤波选择，分为低通，高通，带通滤波。
同时也具有开始采集，停止采集，报表生成，停止等功能。
语音信号采集模块由配置声音输入控件、读取声音输入控件、滤波器控件、比较控件、选择结构、循环结构等构成。
程序的主体为：配置声音输入——开始采样——滤波——数据输出。
采样的模拟波形通道为1通道多采样通过设定采样速率和采样点数来确定波形的质量，速率越快，采样点数越多，采样波形越相近于实际波形。
由于采集到的信号太小，不利于观测，因此经过放大器放大后来观看。
配置完成采样输入后开始录音，由于人说话的声音频率通常为300~3000Hz之间，故用巴特沃斯带通滤波器将150Hz以下和2000Hz以上的声音滤除。
之后，将滤波后的信号进行信号分解，将其中的幅值信息提取出来并与一个已设定好的阈值相比较，如果幅值大于所设定的阈值，则认为有人对计算机讲话，程序跳出循环等待模块。
2024/5/14 19:51:17
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C#(VS2017)百度语音识别demo，支持的语音格式：原始PCM的录音参数必须符合16k采样率、16bit位深、单声道，支持的格式有：pcm（不压缩）、wav（不压缩，pcm编码）、amr（压缩格式）。
2024/5/12 0:36:08
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ArduinoHBR740语音识别上电，等待HBR740初始化完成（约0.5秒）b.发送初始化命令，等待回传数据，握手成功。
如果30秒内无命令则自动休眠，进入低功耗模式。
c.根据需要配置麦克风灵敏度（不配置则为默认的0x2F，0x0B）d.根据需要配置噪声门限（不配置则为默认的0x16，0x19）e.配置识别命令组（不配置则为默认的第一组）f.启动一次识别，等待识别结果（可配置超时时间）g.根据识别结果进行处理h.重复e或f步骤，实现语音互动i.退出识别j.进入低功耗模式
如果30秒内无命令则自动休眠，进入低功耗模式。
c.根据需要配置麦克风灵敏度（不配置则为默认的0x2F，0x0B）d.根据需要配置噪声门限（不配置则为默认的0x16，0x19）e.配置识别命令组（不配置则为默认的第一组）f.启动一次识别，等待识别结果（可配置超时时间）g.根据识别结果进行处理h.重复e或f步骤，实现语音互动i.退出识别j.进入低功耗模式
2024/4/25 21:37:51
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巨经典的语音识别著作，我千辛万苦找到的
2024/4/20 15:18:51
9.1MB
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基于科大讯飞语音识别的demo（离线版的）。
源码是从官demo提取出来的，简单明了,项目可以直接运行。
依赖讯飞语音的apk和离线语音包（demo中可直接下载）
源码是从官demo提取出来的，简单明了,项目可以直接运行。
依赖讯飞语音的apk和离线语音包（demo中可直接下载）
2024/4/19 5:23:34
5.17MB
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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
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