优质答主摘要其工作过程为:首先,非特定人语音识别芯片LD3320不断检测外界语音输入并进行语音识别,接着Arduino微控制器再根据识别结果判断该垃圾所属的分类,最后指挥舵机打开相应垃圾桶的盖子。
语音识别论文优秀范文6篇计算机应用技术论文
其工作过程为:首先,非特定人语音识别芯片LD3320不断检测外界语音输入并进行语音识别,接着Arduino微控制器再根据识别结果判断该垃圾所属的分类,最后指挥舵机打开相应垃圾桶的盖子。
语音情感的特征提取与识别
论文 -- 毕业论文 文档标签： 语音情感的 特征提取与识别 1.1研究目的及意义1.2国内外研究现状1.3研究目标和所做的工作1.4论文的组织结构语音情感识别相关理论
语音情感特征提取与识别论文
实验结果表明,特征的选取对语音情感的识别率具有重要的影响,韵律特征和音质特征有助于提高语音情感的识别效果,经过扩充的32维的特征向量在识别效果上明显高于由
情感语音信号中共振峰参数的提取
共振峰作为情感特征信息的非韵律特征参数,我们研究提取 它的方法对包含在语音信号中的情感信息分析和处理时及其有意义的。 2:共振峰的几种提取方法 (1)谱包络提取法:共振峰信息包含在语音频谱包络
语音信号特征的提取
《语音信号特征的提取》-毕业论文设计（学术).doc,附录 精品 精品 摘 要 随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度
语音信号中情感信息处理研究毕业设计报告docx
因此计算机可以利用提取语音情感特征的方式,通过相关分类器来识别人的情感。目前,相关的情感识别在不断的深入研究中,语音信号中情感信息的处理,在各国的研究中
目前语音情感识别的发展前景
通过注意力机制检测出和情感更相关的视频帧，然后通过双线性的方法融合语音和视频特征。
语音情感识别理论篇
语音情感特征提取(1): 选择和提取合适的语音情感特征对提高识别准确率来说非常重要。目前,对语音信号的特征分析主要包括语音信号数字化,时域和频域的相关分析
目前语音情感识别的发展前景
正在纠结研究方向是语音情感识别、ASR、音频特征提取或音频检索。看过一些国内外的论文，感觉目前在研究语音情感 识别的不是很多，音频特征提取以及检索
其工作过程为:首先,非特定人语音识别芯片LD3320不断检测外界语音输入并进行语音识别,接着Arduino微控制器再根据识别结果判断该垃圾所属的分类,最后指挥舵机打开相应垃圾桶的盖子。
调制模式识别和信号特征提取的研究通信与信息系统是信息社会的主要支柱,是现代高新技术的重要组成部分,是国家国民经济的神经系统和命脉。本学科所研究的主要
[5]国土环境与灾害监测国家测绘局重点实验室开放基金:基于特征约束的多测站LiDAR点云三维整体平差模型研究,2011.01~2012.12。 [6]江苏省资源环境信息工程重点
最后阅读结尾处的结论和引用文献。在这一步中我们需要假设这些数学演算是正确的,第一步的目的主要是能够理解作者的目的,论文的主要贡献,论文尝试解决的问题。一旦完成了这一步,可以
基于PCA的人脸识别算法研究2016本科毕业设计（论文）本科毕业设计（论文）基于PCA的人脸识别算法研究学院：信息科学与工程学院专业(方向)：通信工程题目
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