语音模块

33款皮肤独特的语音模块，为你的游戏角色增添个性色彩。

该软件利用语音信号分析技术，准确确定语音出现的时间和位置。

构建原则： 真实性：从日常语料中采集，保证真实性。 交互性：选择人们常用的语句，贴近真实情感。 连续性：选择情感转移多样的语料。 丰富性：利用表情、肢体等方式模拟情感，创造情感氛围。 语料来源： 筛选自然情感语料：从日常生活对话、影视作品等获取。 模拟情感语料：由专业播音员按照要求模拟情感。 诱导情感语料：通过制造情感氛围，引导说话人自然表达情感。

这段 Matlab 代码实现了语音数字识别功能，通过分析用户语音，训练计算机识别用户所说的数字。 代码包含四个脚本： 两个脚本用于创建训练集 一个脚本用于创建输入语音文件 两个脚本用于训练模型，并将训练后的模型保存在 Model.mat 文件中 最终代码接收语音输入，识别用户所说的数字，以测试识别系统。该代码在 MATLAB 平台上运行速度快，可应用于语音转文本、语音密码等项目。

下载所有文件后，在Matlab中运行.mlapp文件即可执行该代码。线性预测编码将人类语音建模为过去样本的线性函数。通过MATLAB App创建了用户界面。

本 PPT 详细介绍了 Simulink 中的基本模块，适合初学者学习。

使用 import redis 语句导入 Redis 模块。

Redis 的Raft算法模块是一个挺实用的分布式一致性方案，尤其是对于那些需要高可用、高容错的系统。如果你熟悉 Redis，知道它一直是单主模式，但在大规模集群中会遇到一些问题，比如节点故障或者网络分区。引入Raft算法后，Redis 可以实现多主节点的复制和更好的故障恢复，让你不用担心数据丢失，嗯，挺安心的。 实际上，Raft是一个比Paxos更易理解的一致性协议。它通过简化领导者选举、日志复制和安全性这三个核心过程，让分布式系统的开发变得不那么复杂。你可以通过redis-raft.tar.gz包中的源代码、文档、测试用例等资源，快速上手并在自己的 Redis 实例中启用 Raft 模式。

利用能量和过零率可以进行语音端点检测，但对于连续语音检测有局限。 基于音量和波形高阶微分的语音端点检测方法通过区分语音中的气音成分，可以解决有音段和无音段的检测问题。

一款用于分析TEMS测试语音数据的工具，可显著提升测试报告的编写效率。