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  1. android开发应用介绍

  2. 本书内容全面，不仅详细讲解了Android框架、Android组件、用户界面开发、游戏开发、数据存储、多媒体开发和网络开发等基础知识，而且还深入阐述了传感器、语音识别、桌面组件开发、Android游戏引擎设计、Android应用优化、OpenGL等高级知识，最重要的是还全面介绍了如何利用原生的C/C++（NDK）和Python、Lua等脚本语言（Android scr ipting Environment）来开发Android应用；本书实战性强，书中的每个知识点都有配精心设计的示例，尤为值得一

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2010-05-29
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：fishhxy2008

  1. Android开发应用揭秘（电子版）

  2. 本书内容全面，不仅详细讲解了Android框架、Android组件、用户界面开发、游戏开发、数据存储、多媒体开发和网络开发等基础知识，而且还深入阐述了传感器、语音识别、桌面组件开发、Android游戏引擎设计、Android应用优化、OpenGL等高级知识，最重要的是还全面介绍了如何利用原生的C/C++（NDK）和Python、Lua等脚本语言（Android scr ipting Environment）来开发Android应用；本书实战性强，书中的每个知识点都有配精心设计的示例，尤为值得一

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2012-12-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：lingchenmazy

  1. android应用开发解密

  2. 本书内容全面，不仅详细讲解了Android框架、Android组件、用户界面开 发、游戏开发、数据存储、多媒体开发和网络开发等基础知识，而且还深入阐述 了传感器、语音识别、桌面组件开发、Android游戏引擎设计、Android应用优 化、OpenGL等高级知识，最重要的是还全面介绍了如何利用原生的C/C++（NDK） 和Python、Lua等脚本语言（Androidscr iptingEnvironment）来开发Android 应用；本书实战性强，书中的每个知识点都有配精心设计的示例，尤为

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2013-01-24
    • 文件大小：49283072
    • 提供者：popcom

  1. Android手机开发教程

  2. 本教程集合了Android框架、Android组件、用户界面开发、游戏开发、数据存储、多媒体开发和网络开发等基础知识，而且还深入阐述了传感器、语音识别、桌面组件开发、Android游戏引擎设计、Android应用优化、OpenGL等高级知识，最重要的是还全面介绍了如何利用原生的C/C++（NDK）和Python、Lua等脚本语言（Android scr ipting Environment）等Android手机开发应用！

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2014-04-23
    • 文件大小：221184
    • 提供者：qiusk910

  1. Python-该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模

  2. 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：113246208
    • 提供者：weixin_39841882

  1. Python-XDecoder是一种轻型ASR自动语音识别解码器框架

  2. XDecoder是一种轻型ASR（自动语音识别）解码器框架。 X意味着增强，快速和便携。 我们的目标是在低资源系统上运行LVCSR（大词汇量连续语音识别），特别是在移动电话和其他嵌入设备上。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：653312
    • 提供者：weixin_39840914

  1. HMM, python 隐藏 马尔可夫 模型框架.zip

  2. HMM, python 隐藏 马尔可夫 模型框架 HMMnumpy/python只隐藏 马尔可夫 模型框架。 不需要其他依赖项。这里实现( 其他很多) 基于以下文件： "隐藏 马尔可夫 模型和语音识别中选择的应用的教程，RABINER 1989"主要支持的功能：离散 HMMs

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-18
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_38744435

  1. python语音识别框架,有改动

  2. 调用Windows的语音识别加上外来数据库的配合实现数据库的指令效果,搭配使用的文档是我自己的,通过各种指令的调控来发挥作用

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：3072
    • 提供者：u011492841

  1. 对Python 语音识别框架详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇对Python 语音识别框架详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_38715048

  1. 对Python 语音识别框架详解

  2. 如下所示： from win32com.client import constants import os import win32com.client import pythoncom speaker = win32com.client.Dispatch("SAPI.SPVOICE") class SpeechRecognition: def __init__(self, wordsToAdd): self.speaker = win32com.client.Dispatch("SAP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38749895

  1. wenet:生产优先和生产就绪的端到端语音识别工具包-源码

  2. 微网 | | | | 我们一起共享神经网络。 WeNet的主要动机是缩小研究与生产端到端（E2E）语音识别模型之间的差距，减少生产E2E模型的工作量，并探索用于生产的更好的E2E模型。 强调 生产至生产准备就绪：WeNet的python代码符合Torchscr ipt的要求，因此由WeNet训练的模型可以由Torch JIT直接导出，并使用LibTorch进行推理。 研究模型和生产模型之间没有差距。 模型推断既不需要模型转换也不需要其他代码。 流和非流ASR的统一解决方案：WeNet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134051

  1. twitter-grammarly-nlp:通过建议使用同义词来缓和已识别的强内容，从而防止在Twitter上发表仇恨言论-源码

  2. 讨厌的语音检查器 NLP助手如何帮助应对社交网络上的仇恨言论 该项目是在对图卢兹商学院的的期末考试中进行的。 问题是： “如何限制Twitter上的仇恨言论？” 。 我们认为，为了有效地限制攻击性内容在社交网站（SNS）上的传播，该平台应向用户展示系统如何感知该内容，突出显示最强词并提出建议。 这样做，用户可以完全意识到自己内容的后果，可以选择使自己的演讲符合原样或按原样发布。 在这两种情况下，它都会在SNS的用户上生成具有洞察力的行为信息，以对其进行分类。 使用的技术 当我们的功能执行情感分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：883712
    • 提供者：weixin_42122986

  1. kaldi-active-grammar：具有语法的Python Kaldi语音识别，可以在解码时动态将其设置为activeinactive-源码

  2. 卡尔迪主动语法 具有语法的Python Kaldi语音识别，可以在解码时动态设置有效/无效 开发了Python软件包，以便使用自动语音识别引擎在语音识别框架中实现对计算机应用程序的基于上下文的命令和控制。 [ GitHub与（仅）我的GitHub赞助者捐款相匹配。] 通常，Kaldi解码图是整体的，需要昂贵的前期离线编译，并且在解码期间是静态的。 卡尔迪（Kaldi）的新语法框架允许将多个具有非终结符的独立语法分别编译并在解码时动态地拼接在一起，但是所有语法始终处于活动状态并且能够被识别。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：195584
    • 提供者：weixin_42152298

  1. kaldi-gstreamer-server：基于Kaldi工具包和GStreamer框架的实时全双工语音识别服务器-源码

  2. Kaldi GStreamer服务器 这是基于Kaldi工具包和GStreamer框架并以Python实现的实时全双工实时语音识别服务器。 广告 塔林工业大学正在寻找一名从事语音识别的博士生，重点是轻度代码转换的语音（例如，芬兰语包含很多英语技术术语）。 。 注意！ 该职位仍然开放！ 特征 基于websocket的全双工通信：语音进入，出现部分假设（考虑Android的语音输入） 高度可扩展：服务器由主组件和工作程序组成； 每个并发识别会话需要一名工作人员； 可以独立于远程计算机上的主机启

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：244318208
    • 提供者：weixin_42134117

  1. 蜻蜓：已存档！ -语音识别框架，允许基于Python的强大脚本编写以及Dragon NaturallySpeaking（DNS）和Windows语音识别（WSR）的扩展-源码

  2. 这个仓库已经存档！ 蜻蜓的原始存储库已存档。 请参阅以了解当前积极维护的Dragonfly分支。 蜻蜓 蜻蜓是一种语音识别框架。 它是一个Python软件包，提供了高级对象模型，并允许其用户轻松编写使用语音识别的脚本，宏和程序。 当前，它支持以下语音识别引擎： Dragon NaturallySpeaking （DNS）， Nuance的产品 Windows语音识别（WSR），包含在Microsoft Windows Vista，Windows 7中，可免费用于Windows XP 蜻蜓

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：287744
    • 提供者：weixin_42130889

  1. libfaceid：libfaceid是用于人脸识别解决方案原型的研究框架。 它通过语音合成和语音识别功能无缝集成了多种检测，识别和动态模型-源码

  2. libfaceid，适合所有人的人脸识别库 人脸识别变得容易。 libfaceid是用于面部识别的Python库，它无缝集成了多个面部检测和面部识别模型。 从零到英雄。 学习面部识别的基础知识，并尝试不同的模型。 libfaceid通过提供全面的模型列表供初学者学习各种模型，并简化面部识别解决方案的原型。 从基本模型（Haar Cascades + LBPH）到更高级的模型（MTCNN + FaceNet），支持多种检测和编码/嵌入模型，包括分类模型。 这些模型无缝集成，因此用户可以混合和匹配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：467664896
    • 提供者：weixin_42178688

  1. 深度学习-语音识别实战(Python).rar

  2. 深度学习-语音识别实战(Python)视频教程分享； 章节1 seq2seq序列网络模型 章节2 LAS语音识别模型实战 章节3 starganvc2变声器论文原理解读 章节4 starganvc2变声器源码实战 章节5 语音分离ConvTasnet模型 章节6 ConvTasnet语音分离实战 章节7 语音合成技术概述 章节8 语音合成tacotron最新版实战 章节9 基础补充-PyTorch框架基本处理操作 章节10 PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务 章节11 算法补充-

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：923
    • 提供者：u011552756

  1. SiriControl系统：使用Siri语音命令控制任何内容-源码

  2. SiriControl SiriControl是一个为开发人员设计的开源框架。 通过动态加载用户创建的模块，它提供了一种使用Siri命令的简单方法。 这意味着您可以使用Siri向任何项目添加语音控制功能。 不需要额外的硬件，因为命令是通过iOS设备发送的 它可以在安装了python的任何计算机上运行– Raspberry Pi特别好，因为您可以使其控制周围的任何事物。 无限的可能以您的想像力为极限。 它是初学者友好的，几乎不需要任何设置-我已提供有关如何进行设置的逐步说明。 它是用pyth

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42128988

  1. adversarial-robustness-toolbox：adversarial-robustness-toolbox（ART）-用于机器学习安全性的Python库-规避，中毒，提取，推理-源码

  2. 对抗性鲁棒性工具箱（ART）v1.5 对抗性鲁棒性工具箱（ART）是用于机器学习安全性的Python库。 ART提供的工具使开发人员和研究人员可以针对逃避，中毒，提取和推理的对抗性威胁捍卫和评估机器学习模型和应用程序。 ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，scikit-learn，XGBoost，LightGBM，CatBoost，GPy等），所有数据类型（图像，表格，音频，视频等）和机器学习任务（分类，对象检测，语音识别，生成，认证等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：35651584
    • 提供者：weixin_42144707

  1. Python的框架/库总结（深度学习向）

  2. 下面总结了一些我平时常用的库，并配有解释，不多废话，直接上！ 1深度学习库 Tensflower（用过） 先说我对tensflower的理解，入门特别推荐，安装方便，代码一堆，通俗是真的通俗，易懂也是真的易懂，不过支持前期入门，并不支持深入使用。谷歌公司开发的神经网络开源库，主要优点是可进行分布式计算，API稳定，兼容性比较好。张量（Tensor）是他的基本数据单位，可在各种设备上运行，在图形处理和语音识别方面有不俗实力 pytorch（用过） 作为torch的Python版本，由Faceboo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38689113
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