该系统能较好地进行语音的识别，同时，基于矢量量化技术（ＶＱ）的语音识别系统具有分类准确，存储数据少，实时响应速度快。

MFCVC录音实时波形显示自己编的，希望能对初学者有所帮助

C语言写的音乐播放器，完整工程文件，有源码注释，带录音功能，在VC6，VC2010上测试可用！欢迎大家交流开发经验chj_macong@163.com

android实现录音和播放功能具有操作页面。
作为基础学习使用

PD数据库由训练和测试文件组成。
培训数据属于20名PWP（6名女性，14名男性）和20名健康人（10名女性，10名男性），他们在伊斯坦布尔大学Cerrahpasa医学院神经系上诉。
从所有主题，采取多种类型的录音（26个声音样本，包括持续元音，数​​字，单词和短句）。
从每个语音样本中提取一组26个线性和时间-基于频率的特征。
由该专家医师确定的每个患者的UPDRS（（统一帕金森氏病评分量表）分数也可用于该数据集）因此，该数据集也可用于回归。
在收集由多种类型的录音组成的训练数据集并进行实验后，根据所获得的结果，我们继续在相同条件下通过同一医生的检查过程收集来自PWP的独立测试集。
在收集这个数据集的过程中，28名PD患者被要求分别只说出持续元音'a'和'o'三次，共计168次录音。
从该数据集的语音样本中提取相同的26个特征。
这个数据集可以作为一个独立的测试集来验证在训练集上获得的结果。

设计步骤：1、语音信号的采集利用Windows下的录音机录制一段自己的话音，或采用其它软件截取一段音乐信号，然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数FFT对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、对语音信号分别加入正弦噪声和高斯白噪声，使信噪比为（学号）dB，画出加噪信号的时域波形和频谱图；
关于噪声信号，噪声类型分为如下几种：（1）白噪声；
（2）单频噪声（正弦干扰）；
（3）多频噪声（多正弦干扰）；
（4）其他干扰，如低频、高频、带限噪声，或chirp干扰、充激干扰。
4、设计数字滤波器，并画出其频率响应。
对叠加噪声前后的信号进行频谱分析，确定降噪的滤波器指标；
或者根据如下给定的滤波器性能指标：(1)低通滤波器的性能指标：=1000Hz,=1200Hz,=1dB,=100dB；
(2)高通滤波器的性能指标：=4800Hz,=5000Hz,=100dB,=1dB.(3)带通滤波器的性能指标：=1200Hz,=3000Hz,=1000Hz,=3200Hz,=100dB,=1dB。
采用窗函数法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应；
5、用滤波器对信号进行滤波用自己设计的滤波器对加噪信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
6、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化，验证滤波效果

在LinuxQt环境下的实现录音和播放功能代码，下载即可以使用。
实现工程简单，容易理解。

1、读取录音，2、端点检测，3、分割信号，4、识别号码，5、重复3-4，直到识别完毕，6、输出信号。
内有所需函数和代码。

本文简要介绍了手机取证的概念、原则、流程和常用的手机取证工具软件，并结合实际案例重点研究了iPhone手机录音证据提取的四种方法，并对手机取证发展方向进行了展望

qml无法实现音频的实时传输（只有播音没有录音API），所以在QT中另开了一条线程利用C++实现了音频的实时传输，同时里面包含了之前采用qml实现的播放网络流的代码（整合在一起了），我是从板子上传输到PC上，如果是PC传PC或者是其他只需要改变QT编译版本（嵌入式版本和桌面版本）（压缩格式是zip，博客下另一个是tar（二者代码相同，压缩格式不同），如果在window使用下这个）

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。