py-ts3, TeamSpeak 3服务器查询和文件传输接口的python 3 API PyTS3这里软件包提供了一个收费的python 3 API，用于：TS3查询连接TS3查询事件TS3文件传输你可以在这里找到完整的API文档 。安装这里软件包已经在PyPi上注册，因此你可以执行以下操作：$ p

VoxCeleb教练 该存储库包含用于培训演讲者识别模型的框架，该文章在“捍卫说话者识别的度量学习”一文中进行了描述。 依存关系 pip install -r requirements.txt 资料准备 以下脚本可用于下载和准备VoxCeleb数据集以进行培训。 python ./dataprep.py --save_path data --download --user USERNAME --password PASSWORD python ./dataprep.py --save_path data --extract python ./dataprep.py --save_path data --convert 为了使用数据扩充，还运行： python ./dataprep.py --save_path data --augment 除Python依赖项外，必须在系统上安装wg

TeamSpeak-MusicBot 适用于 Ubuntu 12.04 的 Teamspeak 音乐机器人 此脚本将尝试安装和配置所有必需的文件，以通过在独立服务器上运行的 Ubuntu 12.04 运行基于 Web 的 Teamspeak 音乐机器人。 我只用 Ubuntu 12.04 测试过它。 将继续对脚本进行更改，最终应该可以在 Ubuntu 14.04 上运行。

eSpeak NG文字转语音 eSpeak NG是一款紧凑的开源软件文本到语音合成器，适用于Linux，Windows，Android和其他操作系统。 它支持。 它基于乔纳森·达丁顿（Jonathan Duddington）创建的eSpeak引擎。 eSpeak NG使用“共振峰合成”方法。 这允许以小尺寸提供许多语言。 语音清晰，可以高速使用，但不如基于人类语音记录的大型合成器那么自然或流畅。 它还支持Klatt共振峰合成，以及使用MBROLA作为后端语音合成器的功能。 eSpeak NG的提供方式如下： 一个程序（Linux和Windows），用于说出文件或stdin中的文本。 供其他程序使用的版本。 （在Windows上，这是一个DLL）。 Windows的SAPI5版本，因此可以与屏幕阅读器和其他支持Windows SAPI5界面的程序一起使用。 eSpeak NG已被

D:\IronPython 2.7>ipy.exe d:\win\speakI.py speakI.py English 中文 text

内容概要：将数据直接上传到ThingSpeak的独立Arduino气象站 提交内容包括： Arduino气象站Simulink模型（ThingSpeak版本用于部署，串行版本用于测试） 串行监控模型（需要仪器控制工具箱） 实时脚本，对ThingSpeak中存储的数据进行简单分析-Arduino Mega 2560 -Amperka以太网屏蔽（w5500） -Amperka Troyka插槽屏蔽 -TMP36模拟温度计（Amperka Troyka模块） -LPS331 I2C气压计（Amperka Troyka模块） -GL5528光传感器（Amperka Troyka模块） 模拟声音传感器（安培卡Troyka模块） DHT11温度湿度传感器（安培卡Troyka模块）   适用人群：Matlab编程人员或者相关研究人员 关键词：Matlab、算法、源代码

A Speaker-Independent Audio-Visual Model for Speech Separation(高质量翻译By翻译狗),详细解析音频分离的实现方式

matlab由频域变时域的代码EEC-201 [说话者识别] ♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫ 团队：敬业的工程师 这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。 Sadia从事过预加工和MFCC。 Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。 培训，测试和分析写作是同时进行的。 介绍 在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。 由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。 但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。 如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。 我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。 具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。 有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。 依赖于文本的说话者识别策略要求说话者

基于语音信息的MFCC_dtw算法的语音特征分类系统 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）

截止2022/02/19 为官网最新版