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搜索资源 - speech to text processing
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语音信号处理方面的源代码，简单的语音合成软件（text to speech）-voice signal processing of the source code, a simple speech synthesis software (text to speech)
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AutoSummary uses Natural Language Processing to generate a contextually-relevant synopsis of plain text.
It uses statistical and rule-based methods for part-of-speech tagging, word sense disambiguation,
sentence deconstruction and semantic anal
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CRF1.2，条件随机场软件包，很好用很流行的一个文本分类软件，可以用于自然 语言的处理，标签，分类，词性发现，用户只需要着重构造特征函数既可以，实验结果和应用表明crf要优于隐马尔科夫模型。实现环境为java语言。-CRF1.2, conditions package with the airport, very good very popular with a text classification software, can be used in natural language proc
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一个自然语言处理的Java开源工具包。LingPipe目前已有很丰富的功能，包括主题分类（Top Classification）、命名实体识别（Named Entity Recognition）、词性标注（Part-of Speech Tagging）、句题检测（Sentence Detection）、查询拼写检查（Query Spell Checking）、兴趣短语检测（Interseting Phrase Detection）、聚类（Clustering）、字符语言建模（Character
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(A律和 律压缩解压算法实现，其中的C语言文本，DSP，CCS)本试验要求完成的内容是使用AD将外部语音信号采集，DSP对语音信号保存处理，经过DA将处理后的语音信号输出；DSP对语音信号的处理包括A律和 律压缩解压、声音信号的音效处理等。-(A law and legal compression decompression algorithms, including the C language text, DSP, CCS) content required to complete this
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中文分词是中文信息处理中的重要环节，中文分词技术广泛应用于自动翻译、文本检索、语音识别、文本校对、人工智能以及搜索引擎技术等领域。中文分词算法的选择，中文词库的构建方式，词库中词条的完备性在很大程度上与中文分词系统性能紧密相关。-Chinese word segmentation in Chinese information processing is an important part of Chinese word segmentation technology is widely used
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介绍了一种荃于MATLAB数字信号处理工具箱、MATLAB数据分析和MATLAB圈形对
象的时变数字信号瞬时频率枯计方法。这种方法利用时频分析结果来估计信号的麟时频率，其
中涉及时频分析、滤波、曲线拟合辞多种处理过程。处理过程的编程实现封较于用户界面上作
为文互工具的控件中，由用户通过交互界面逐步完成估计瞬时预率的工作.-Tsuen introduced a digital signal processing in the MATLAB toolbox, MATLAB and MAT
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Speech recognition algorithms
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E-material on text to speech processing
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ector quantization is a classical quantization technique from signal processing which allows the modeling of probability density functions by the distribution of prototype vectors. It was originally used for data compression. It works by dividing a l
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Speech interface to computer is the next big step that the technology needs to take for general users.
Automatic speech recognition (ASR) will play an important role in taking technology to the people. There are
numerous applications of speech re
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深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
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