語音合成源碼
⑴ 請高人指點模擬退火演算法的matlab源程序
9月8日 07:55 介紹你一個網址：下載用MATLAB編寫的源代碼
Pudn.com》本地下載》源碼》語音合成與識別 》文件信息
文件名稱： 語音處理與合成工具箱隨書光碟源下載 嵌入式/單片機開發源碼光碟出售(6595個源碼，3.96GB)
所屬分類： 語音合成與識別
開發工具： matlab
文件大小： 3047 KB
上傳時間： 2005-9-7
下載地址：
⑵ C++如何使用NeoSpeech開發語音識別系統
我的畢業設計就是一個語音識別和合成系統，你可以在我空間留言，我可以發一些資料給你。(qq：11461017註明語音識別)
我用C#開發的，當然用C++最好，使用COM組件開發，難度不大。
微軟下的開發主要用SAPI，XP是5.1版本 WIN7已經到5.4版本了
其實就是調用一個系統COM組件的問題，裡面的API很多，但是網上語音合成的比較多，語音識別的很少，你可以到codeproject上搜speech recognition,裡面源碼很多。
另外NeoSpeech只是語音合成引擎，並不能開發語音識別。
語音識別用微軟的就行了，xp系統要下載語音識別的安裝包，visita以上是系統集成，只要你的系統不是精簡過的就有。
PS：開發語音程序你也可以考慮用科大訊飛的產品，不過要聯網，他們的開發API介面，有專門的論壇，科大語音雲，不管是合成還是識別，效果都是相當的好，是基於C++的
⑶ java將文本轉換成語音
訊飛tts語音引擎
⑷ espeak翻譯成漢語什麼意思
介eSpeak是一個緊湊的開放源碼軟體的語音合成器為英語和其他語言，為Linux和Windows 。 eSpeak生產高質量的英語演講。 它使用了不同的合成方法從其他開源語音合成引擎，和聲音完全不同。 這也許不是作為自然人或「平穩」 ，但我覺得發音更清晰，更容易聽很長時間。 它可以運行命令行程序發言的文本文件或從標准輸入。 一個共享庫的版本也已推出。1特點包括不同的聲音，其特點可以改變。 能產生語音輸出為WAV文件。 SSML （語音合成標記語言）的支持（未完成） ，並使用HTML 。 該計劃及其數據，其中包括數種語言，總計約700千位元組
⑸ 我想做個人工智慧語音聊天工具，就是可以和我聊天的，有點智能化的，我該學什麼向這方面努力
加油我覺得以後這個一定是個特別有前景的產業，或者是科目
⑹ （易語言）求各位大哥幫幫小弟我吧！大哥幫忙把下載的兩個源碼合成一個軟體，謝大哥！
我幫你看一下。答案等待補充
名稱為360的這個源碼是做的軟體下載。就是我們常見的軟體管理軟體。
第二個名稱為管家的這個源碼是自繪源碼、至於具體怎麼操作。還是請樓主網路吧。因為文章太長。估計很難有人會發。請樓主搜索:易語言自繪教程。然後再觀看管家的作法。再自己研究。
恭喜樓主就學會了。
⑺ 雲知聲怎麼樣想了解進雲知聲工作的前景如何
這家當前在國內語音交互領域處於第一梯隊的AI企業，誕生於2012年6月。那時候，AI創業在行業中尚屬稀缺，深度學習也尚未完全成熟，就連Alpha Go大戰李世石也發生在四年之後。
▲雲知聲技術與應用迭代圖
但是在那時候，雲知聲就已經一頭扎入了AI交互方案的研發，並在2012年底，就完成了包括語音雲、深度學習及超算平台的三駕馬車構建，率先將深度學習應用到語音識別產業服務中，通過深厚扎實的技術研發奠定了在行業中的廣泛影響力。
接著在2014年初，雲知聲又提出了「專注物聯網人工智慧服務」的定位，以及面向物聯網的「雲端芯」概念和產品體系構想，並在此後數年中，不斷打磨智能交互技術能力和應用服務體系，進一步完成了包括遠場、降噪、喚醒、語用計算、流式交互等物聯網智能交互功能完善和量產應用，並拓展口語評測、車載後裝市場、醫療等多個領域的行業應用。
值得一提的是，雲知聲作為演算法和軟體起家的公司，2014年就意識到智能交互與物聯網結合是大勢所趨，並提出了「雲端芯」的產品體系構想。經歷四年的研發，才正式於2018年5月推出了首款面向物聯網的AI晶元UniOne雨燕(Swift），宣告了「雲端芯」閉環的完成，也開啟了「雲＋芯」的商業擴張與應用落地的加速階段。
而所謂「雲端芯」一體化方案，是雲知聲為智能物聯網產業，提供從「智能交互」到「應用服務」的全套基礎架構：
1、雲——雲知聲的Athena智慧大腦，為行業應用提供認知計算、領域定製、個性化的內容服務平台，以及基於用戶行為數據的快速學習迭代能力
2、端——物聯網智能交互和應用，針對領域應用進行快速定製
3、芯——為AI交互與應用，提供高性能、低成本的邊緣計算能力
其中「雨燕」晶元，是雲知聲通用ARM晶元模組完成智能家居語音交互產品驗證情況下，推出的高性能、低成本、一體化晶元解決方案。「雨燕」架構內置的uDSP單元，可支持多麥克降噪和聲源定位；DeepNet單元則是雲知聲完全自主研發的深度神經網路處理器（NPU），實現語音識別、理解、合成所需的深度學習計算加速。這兩個核心單元，濃縮了雲知聲在語音交互能力上的多年積累與經驗，為市場提供了極具競爭力的方案。
▲雲知聲雨燕晶元
此外，雲知聲在「雨燕」集成語音交互核心技術能力基礎上，為用戶提供可定製的交互源碼、工具以及雲端AI服務能力，將人機交互部分代碼對用戶開源，用戶可以根據不同的產品形態需求，定製相應的交互模式。
正是基於這種靈活開源的架構設計，雨燕在高效和可靠支撐當前的語音交互和定製化能力的同時，保持對演算法演進的靈活性，進一步可以完成快速的產品迭代以及定製化開發能力。
截至當前，雲知聲已經確立起了包括語音、語義以及圖像為代表的AI技術體系、以雨燕為代表的AI邊緣計算晶元以及Atlas為代表的超算平台三大技術體系，形成了「雲端芯」一體化的產品架構，並實現在智能家居、車載、醫療、教育四大應用領域的規模化驗證。
梁家恩將雲知聲的這種技術與產品的構想和實現能力，歸納為雲知聲的AI哲學，並用「全棧」和「硬核」兩個關鍵詞進行概括：
全棧——既包括從感知、表達到認知的完整AI技術圖譜，也包括貫穿技術、產品與產業閉環的全棧AI產業能力，可以把技術創新和整個產業應用需求價值的閉環打通。
硬核——是從底層感知、認知和表達技術，到AI晶元和超算平台的硬核技術實力，解決AI技術產業化應用中的難題。
在他看來，雲知聲從語音交互技術起家，能夠在不到七年的時間內，拓展出包括語用計算、圖像識別、機器翻譯等全棧技術體系，並在四大領域拓展產業應用，在很大程度上受益於其高效的技術研發體系和平台——基於Atlas超算平台的三層「金字塔型」研發體系構建：
▲雲知聲的AI技術圖譜
首先是位於金字塔最底層的異構超算和存儲集群DeepFlow——它具備上千塊GPU計算資源，超過一億億次每秒的浮點計算能力，以及PB量級的分布式存儲，可以為上層的超算平台以及應用提供高密度的計算以及存儲能力。
其次是位於中間層的大規模機器學習超算平台Atlas——能高效調度DeepFlow提供的分布式並行計算和存儲能力，實現大規模數據的機器學習試驗和優化，這是上層AI技術應用優化的共性基礎。
最後是位於最頂層的雲知聲AI應用技術體系，包括：DSP（信號處理）、ASR（語音識別）、TTS（語音合成）、FID（人臉識別）、OD（物體檢測）、NLU（自然語言理解）、DM（對話管理）、NLG（自然語言生成）、NMT（神經網路機器翻譯）、AVS（音像合成）等多種演算法，其快速拓展和迭代優化，都是基於Atlas平台。
梁家恩將Atlas平台稱為雲知聲AI技術拓展和演進的「高鐵」，基於Atlas超算平台和AI技術功底，雲知聲在圖像和機器翻譯等技術延伸方面得心應手，用不到一年的時間，就實現從零到一到技術延展，並在國際評測集上取得領先的成績，包括WMT2018世界機器翻譯評測第三名，人臉識別標准評測資料庫LFW和MegaFace上，分別取得了99.80%和99.47%的成績，而且參與每個方向評測的只有2～3人，效率非常高。
得益於這種高效、靈活的金字塔結構的技術研發體系和平台，雲知聲才能在2018年400人規模下，實現了從語音技術向信號、圖像、翻譯、知識圖譜、智能晶元等全棧技術的快速拓展，以及「雲端芯」產品體系在多個行業應用中的規模化商業應用。
不過，梁家恩最後也表示，為支撐產業技術挑戰，雲知聲還聯合包括自動化所、西北工業大學、杜克大學等院校進行聯合研發，並攜手中國中醫科學院、上師大等高校，推動在醫療、教育等行業的應用研究，也是雲知聲在技術和人才儲備方面的一大靈活體現。
二、AI商業化的殺手鐧：用產品化思維解決行業問題
歷數雲知聲的四位創始人：董事長兼CTO梁家恩與副總裁康恆都取得了中科院自動化所的博士學位，CEO黃偉與副總裁李霄寒則是畢業於中科大的博士，同時，在Moto、盛大等企業有多年產業界實戰經驗。
創始人全數知名高校與研究院所的博士出身，公司78%都是研發人員，這是雲知聲在技術研發方面一個巨大的優勢，但是在梁家恩看來，AI技術能力對AI產業化而言只是個基礎。技術領域從0到1很難，從1到10也充滿挑戰，但對整個產業而言，還需要跨越從10到100以上的挑戰——即產品化、商業化和模式創新，才算真正帶來產業的變革。
過去兩次AI浪潮，基本上都是學術AI的「自嗨」，第三次AI浪潮，技術基礎、產業基礎和需求都日漸成熟，產業力量成為引領行業變革的主力，而雲知聲相信，產業機遇就在問題背後。
因此，相比很多同行企業，雲知聲更早的將AI技術產品化，並與行業應用結合。從2014年雲知聲提出「專注物聯網人工智慧服務」的定位以來，不斷將AI技術與物聯網應用結合，以「雲端芯」一體化解決方案，積極拓展智能家居、汽車、醫療、教育等產業應用，5年過去，雲知聲在這些產業應用方向均取得了豐碩的成果。
首先，智能家居領域，成為雲知聲「雲端芯」一體化方案構想落地的首選場景。物聯網和智能家居，對行業而言並非新概念，在上世紀90年代就提出的構想，但一直沒有實現，雲知聲認為主要問題在於「人機交互」和「應用服務」的核心問題沒有得到有效解決。
雲知聲的「雲端芯」一體化解決方案，將雲端智能服務、智能技術演算法、硬體模組／晶元、終端交互邏輯合為一體，讓專業度很高的智能交互與應用方案，能根據客戶需求和應用場景，進行快速定製和優化，極大提升了規模化落地的效率。梁家恩打了一個形象的比方，這就像從為合作夥伴提供水泥與鏟子，變成了直接為他們鋪路，而合作夥伴只需要根據自己的意願來對路面進行簡單的布置以及刷漆。
而在當前，雲知聲在這一領域的合作夥伴已經覆蓋了格力、海爾、美的、奧克斯、長虹、京東、華帝、海信等幾乎所有主流家電企業。在戰略融資階段，雲知聲還獲得了來自高通、京東、360、美的等一眾產業資本的聯合投資，並在業務方面完成了相應的產業布局。
其次，雲知聲從2015年起，還積極拓展在智能車載後裝市場應用，同樣以「雲端芯」產品體系，為客戶提供包括智能後視鏡、智能車機等智能語音交互整體解決方案，主要挑戰是車載雜訊、導航和娛樂媒體等優化。
⑻ espeak 安裝後java怎麼調用
眾所周知，所謂TTS即Text To Speech的英文縮寫，也就是「從文本轉換到語音」。
TTS技術的主要作用在於利用計算機合成人語，並將文字信息轉化為語音信息進行播放。簡單點說，TTS技術賦予了計算機「開口說人話」的能力。
作為一項歷史悠久的計算機技術，TTS的應用領域可謂非常之廣闊。不但可以用來閱讀電子郵件，進行IVR系統(Interactive Voice Response)的語音提示，也可以很方便的嵌入到游戲或者其它類型的應用程序當中，增強用戶體驗。尤其重要的是，在某些無法夠獲得詳細文字咨詢的場合（譬如聲訊台或者盲人服務），TTS技術具有其它技術無法替代的關鍵作用。
針對於TTS需求所要實現的功能，主要包含如下幾個部分：
1、文本分析：對輸入文本進行語言學分析，逐句進行詞彙的、語法的和語義的分析，以確定句子的低層結構和每個字的音素的組成，包括文本的斷句、字詞切分、多音字的處理、數字的處理、縮略語的處理等。
2、語音合成：把處理好的文本所對應的單字或短語從語音合成庫中提取，把語言學描述轉化成言語波形。
3、韻律處理：用以控制語音合成系統所輸出的語音的質量，一般可從清晰度、自然度和連貫性等方面進行主觀評價。
但是，即便上述所講從純技術角度來說並不很難，開發TTS引擎仍然是件非常讓人頭痛的事情。
因為除去核心架構的開發之外，TTS應用還存在有大量針對具體文字、片語、固定語句的采樣、歸類、矯正的工作要做，否則就無法滿足其「擬人」的最基本需求。從某種意義上講，這些非常耗時的重復性工作，其本質似乎更貼近體力勞動，而非嚴格意義上的技術領域。因此，對於TTS引擎的製造者而言，所需付出的體力勞動強度，將遠遠超出腦力勞動所應付出的代價（如果不是這樣，那些收費TTS引擎的開發商都要餓死了……）。
萬幸的是，我們生活在一個越來越傾向開源的國際大環境下，即使你一字不動，一筆不寫，也有數之不盡的現成輪子可供驅策，並不一定要花錢購買昂貴的商業引擎，也不必皓首窮經的自己從頭寫起。
比如本次發布的Java版TTS組件JTTS，就是基於著名開源TTS組件eSpeak封裝而來。（吾輩並沒狂妄（有癮）到想要（能夠）獨立開發TTS引擎的境界，所以效法Google對eSpeak進行jni封裝……）
關於eSpeak（eSpeak項目地址如下：http://espeak.sourceforge.net ）:
eSpeak是一款緊湊的開放源碼軟體的語音合成器，允許自行編輯與修改詞庫，算得上是一個性價比合理的開源TTS解決方案。它支持包括中文（含粵語）在內的多種語言（可惜標准中文詞庫與擴展詞庫都不全，發音也不太好聽，想實用自己慢慢改吧，反正是開源的……），能夠跨平台運行於Linux和Windows之上（需要分別編譯）。值得一提的是，Google Android中所使用的TTS引擎，也是eSpeak。在如下地址：http://eyes-free.googlecode.com ，可以下載到Android版的eSpeak封裝項目。
關於jtts:
事實上，jtts只是將eSpeak進行簡單封裝後的「馬甲引擎」(很奇怪，此前為什麼沒人發java版的封裝，連php，Python，ruby版的都有……)，使用方法基本與eSpeak相同，不過具體實現卻更為簡單，也更方便對於C/C++不太熟悉的朋友們使用。
目前已封裝eSpeak介面如下（未來有時間的話（目前業余以開發LGame為主），我會陸續添加更多的介面到jtts中，並逐漸擴展應用）：
⑼ [編程]給點靈感……
函數軟體，易用最重要。不要弄得太專業，非要熟知函數的人才能使用，要隨處出現提示。相信你在編程的時候對於提示的功能都見得很多了吧。並且要便於修改，對於用戶的明顯錯誤要智能地提示。
另外要形象具體地把曲線的結果展現出來。
數學的特點在於抽象，把生活中的數理部分抽出來研究。
但一般情況下抽象不易讓人理解。函數圖就是為了輔助人們理解而發明的。但當時工具有限，只限於紙筆，形象畢竟不夠豐富。現在多媒體發達，計算機圖形更方便了我們的應用，軟體應能更好地表達出來。
偶是學生,我也見過我們老師給演示的很多函數圖形教學的程序,我發現的問題如下:
第一,操作很煩瑣,條條框框多的可怕,我希望能夠直接選擇公式,自定義取值范圍,自定義坐標系,公式可以直接輸入參數,不要再讓我打字母...
第二,線線細的可怕,如果在我們班用幻燈的話,根本看不見,希望能大一點,線粗點,最好是自己能調的.
第三,難免有多個圖象一起出現的,能加上顏色最好.
第四,程序不要那麼嚴肅,加點卡通啥的,看人家WORD不是都有個卡通助手么.
第五,教學的時候經常出現圖象的變換,一般的這類程序都不能顯示過程,希望能編個顯示過程的.
別的想不起來了,先就這吧,可能我說的有點亂,而且可能不能實現,只是建議,有什麼我能幫忙的
⑽ c# 怎麼實現中文語音朗讀
using System.Speech.Synthesis; //用於生成響應的事件
using System.Speech;
using System.Speech.Recognition;
//1.Async="true"
//2.SpeechSynthesizer speak = new SpeechSynthesizer();
//同步朗讀
//3.1 speak.Speak(txt.Text.Trim());
//speak.Dispose(); //釋放之前的資源
//非同步朗讀
//3.2 speak.SpeakAsync(txt.Text.Trim());
//speak.Volume = 100; //設置朗讀音量 [范圍 0 ~ 100]
//speak.Rate = 0; //設置朗讀頻率 [范圍 -10 ~ 10]
//speak.SelectVoice("Microsoft Lili"); //SpeakChina
//speak.SelectVoice("Microsoft Anna"); //SpeakEnglish
//SelectVoiceByHints(VoiceGender.Male, VoiceAge.Child, 2, System.Globalization.CultureInfo.CurrentCulture);
//speak.SpeakAsyncCancelAll(); //取消朗讀
//speak.SetOutputToWaveFile("c:\\message.wav");
//語音合成
//4.PromptBuilder pb = new PromptBuilder();
//speak.SelectVoice("Microsoft Lili");
//pb.ClearContent();
//.Net 4.0 的實現方式：
/*
Type type = Type.GetTypeFromProgID("SAPI.SpVoice");
dynamic spVoice = Activator.CreateInstance(type);
spVoice.Speak("你好,歡迎使用 CSharp 4.0！");
*/
//5.語音完成
/*
speak.SpeakCompleted += new EventHandler<SpeakCompletedEventArgs>(speak_SpeakCompleted);
void speak_SpeakCompleted(object sender, SpeakCompletedEventArgs e)
{
txt.Text = "完成";
}
*/
//SPEAK 開始
/*var reader = new SpeechSynthesizer();
reader.SpeakAsync(txt.Text); */
//event handler
//reader.SpeakCompleted += new EventHandler<SpeakCompletedEventArgs>(reader_SpeakCompleted);
//或
//sp.SpeakCompleted += (s, arg) => txt.Text = "true";
//PAUSE 暫停
/*if (reader.State == SynthesizerState.Speaking)
{
reader.Pause();
btn_pause.Text = "繼續";
}*/
//RESUME 繼續
/*if (reader.State == SynthesizerState.Paused)
{
reader.Resume();
btn_pause.Text = "暫停";
}*/
//STOP 停止
//reader.Dispose();