隐马尔可夫模型(HMM)已成为语音识别中的主流技术，首先介绍了语音识别技术的原理和结构，然后介绍了HMM的三个基本问题及其解决方法，最后利用Maflab仿真工具设计了一个孤立词的语音识别系统，实现了数字0—9的识别

基于声卡的labview语音识别系统，带有详细步骤！用自带声卡采集信号并分析处理显示，比对声音的匹配度

CMUSphinx4是卡内基梅隆大学的开放源代码语音识别系统的最新Java版，本文档是其开发文档，其中有完整的代码示例，适合于初学者入门，比较难找，是目前少有的Sphinx4开发的参考资料。

语音识别系统的代码，MATLAB版本，该语音识别系统可以实现说话人的语音识别功能，同时也可以实现识别不同的单词。

基于LabVIEW实现声音在线的检测和特征信息的提取以及识别声音来源的设计.利用笔记本电脑中自带声卡,采用LabVIEW中带的子VI调用来驱动电脑声卡对麦克风录入的声音进行检测、滤波、频谱分析、特征值提取、保存以及最后对不同声音进行对比,最终确定声音信息与发音人是否匹配.

基于STM32F4VET6开发板的智能语音识别系统（语音识别灵敏度、输出延时、usb输出可配置）,这是基于STM32F4VET6最小系统，和wm8978语音处理芯片所涉及的语音识别代码

基于凌阳SPCE061A的语音识别系统设计.pdf基于凌阳SPCE061A的语音识别系统设计.pdf

Matlab语音识别的完整程序-SpeechRec.part4.rar识别十几个英文单词采用DTW算法如果想识别中文的话本人可以提取MFCC更换模板程序中很多子程序短点检测,DTW,等等大家可以参考设计本人的语音识别系统1

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)

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。
其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最初给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

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。