语音降噪里的滤波器怎么选？这篇文章讲得挺清楚的。低通滤波器在去高频噪声这块还蛮实用的，尤其你在搞语音识别或者语音清洗的时候，能听出差别。文章先讲了下滤波器的基本思路，用大白话说就是：你不想要的噪声都在高频段，那就把它们过滤掉，留下有用的语音信息。核心就是设一个合适的截止频率。FIR滤波器设计起来比较
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高斯平滑的原理挺有意思的，说白了就是用一个“越靠近中心越重要”的滤波器，把图像的噪声给柔化掉。权重分布跟数学里的高斯函数走向差不多，边远像素影响小，中间像素决定性强。你如果做图像，尤其是前期预，基本绕不开它。 图像前的高斯平滑，属于那种“虽然不显眼但关键”的步骤。它能帮你去掉杂乱的高频噪声，图像清爽
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使用MATLAB软件，运用自适应滤波中的RLS算法实现麦克风降噪。采用m文件、simulink工具箱两种方式，使用生成函数与调用库函数两种方法，对比实现对带噪语音信号的去噪处理，得到了非常理想的仿真结果
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语音切割：可以按照毫秒，秒，分进行批量的语音切割，切割音频自动编号并保存。读者可以设置切割的开始时间与结束时间，本代码还可用于指定每个音频的切割开始时间与结束时间都不相同的情况，可以批量读取excel中的切割的开始时间与结束时间。语音合并拼接：可以拼接多个音频，可以获取待拼接音频的路径，根据路径进行
Python 22 次浏览
代码：稍微修改了ispeech.org的例子程序，把英文语言，修改为中文语言。功能：使用ispeech.org的BlackBerry API进行TTS（文本到语音），语音到命令的操作。注意：编译项目的时候，你需要去ispeech.org网站上免费申请API Key，替换掉iSpeechSample.
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简单的讯飞语音云端语音听写和语音合成，能够即时的停止语音听写和语音合成。方便各位读者了解一下讯飞语音的基本用法。
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科大讯飞的语音功能，真的是前端开发里蛮实用的一块工具，尤其做语音输入、智能交互的时候。语音听写转文字效率挺高，普通话、方言都能识别。语音合成那块也不赖，声音自然得像真人。你要是做教育类产品或者语音助手，真的可以试试。
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Android 上搞语音交互，百度语音的方案还挺成熟的。识别快，合成稳，用户体验提升蛮的。配置上稍微有点绕，不过一步一步来也不难，适合想做语音助手、语音输入的你。
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