Java语音识别技术演示及项目依赖教程

下载需积分: 5 | ZIP格式 | 349.48MB | 更新于2025-01-07 | 116 浏览量 | 0 下载量 举报
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资源摘要信息:"该文件介绍了pd_SpeechTOtext项目,该项目旨在将语音转换为文本,包含以下几个核心知识点: 1. 如何下载并观看demoVideo:该项目提供了一个演示视频,用户可以通过观看该视频来了解pd_SpeechTOtext项目的具体功能和使用方式。该演示视频可能包含项目的基本操作流程,以及如何将语音转换为文本的实例演示。 2. Maven Web项目的配置方法:该部分涉及到Java开发环境的配置,特别是对于Maven Web项目(rproject和myStudentUI)的设置。Maven是一个项目管理和构建自动化工具,它主要服务于Java项目。在使用Maven时,开发者通常需要在项目的pom.xml文件中声明项目依赖、插件和目标等信息。对于rproject和myStudentUI这两个特定的Maven Web项目,开发者需要确保这两个项目能够正确识别和使用Maven进行构建和管理。 3. 添加对狮身人面像的依赖:狮身人面像(Sphinx)是集语音识别与自然语言处理于一体的应用软件,该步骤提示用户需要将Sphinx的相关依赖项添加到项目中。在Java项目中,添加依赖通常是通过编辑Maven的pom.xml文件来实现的,需要在其中添加对应的groupId、artifactId和version等信息,以便Maven能够从远程仓库下载并引入对应的库文件。这样,项目就能够利用狮身人面像提供的API进行语音识别和文本转换。 此外,文件名'pd_SpeechTOtext-master'表明该项目可能是通过Git进行版本控制管理的,其中'master'指代的是项目的主分支。开发者可以通过Git命令检出这个项目,获取最新版本的代码和相关资源文件。 综上所述,该资源文件涉及到了演示视频学习、Maven Web项目配置、以及使用狮身人面像进行语音识别技术的知识点,这些知识点主要与Java编程语言以及相关的开发工具和框架紧密相关。"

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# 考虑增加某个计数,会不会提高socre import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # from sklearn.metrics import mean_squared_error file_soft = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/soft_event_ftc.xlsx" file_hard = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_event_ftc.xlsx" file_hard_cache = "/home/maillee/chip_temp_predict/data_handle/ftc_to_select_event/hard_cahce_event_ftc.xlsx" pd_data_soft = pd.read_excel(file_soft,index_col=0) pd_data_hard = pd.read_excel(file_hard,index_col=0) pd_data_hard_cache = pd.read_excel(file_hard_cache,index_col=0) pd_y = pd_data_hard_cache['cores-power'] not_selected_event = ['branch-misses','bus-cycles','cache-misses','instructions', 'ref-cycles','L1-dcache-load-misses', 'L1-dcache-stores','L1-icache-load-misses', 'LLC-load-misses','LLC-store-misses','LLC-stores', 'branch-load-misses','dTLB-load-misses','dTLB-loads', 'dTLB-store-misses','dTLB-stores','iTLB-load-misses', 'iTLB-loads','node-load-misses','node-loads','node-store-misses', 'node-stores','alignment-faults','bpf-output','cgroup-switches', 'cpu-migrations','dummy','emulation-faults','major-faults','minor-faults', 'page-faults','task-clock',] count =0 pd_x = pd.concat([pd_data_hard,pd_data_hard_cache,pd_data_soft],axis=1,join='outer') for i in not_selected_event: count = count+1 pd_x =pd.concat(pd_x[i],pd_x[['cpu-clock','context-switches', 'branch-instructions','cpu-cycles','cache-references', 'L1-dcache-loads','LLC-loads','branch-loads']],axis=1,join='outer') model = LinearRegression().fit(pd_x, pd_y) # print(model.score(pd_x,pd_y)) #R2 score y_pred = model.predict(pd_x) # plt.plot(y_pred) # plt.plot(pd_y) mse = mean_squared_error(pd_y, y_pred) print(count,i,model.score(pd_x,pd_y), mse,'\n') woatis wring

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