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奥尔夫技术，专注于创新的电子音乐教育与互动体验设计，通过结合现代电子技术与传统音乐理论，为工程师提供了广阔的开发空间。适用于智能乐器、音乐教学软件及互动娱乐项目等领域，是探索声音艺术与科技融合的理想选择。本页面汇集了3358个精选资源，涵盖从基础教程到高级应用案例，助力您深入理解并掌握这一前沿技术，激发无限创意潜能。立即访问，开启您的奥尔夫技术之旅！

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摘要 : 在 MAT LAB环境下利用语音工具箱 Voice Box实现基于连续概率密度隐含马尔科夫模型的汉语语音识别系统。在 实时录音的情况下 , 利用该语音识别系统 , 不同的人对 20条 2～8个字的语音命令进行识别 , 准确率可达到 95 ％ , 识别时间 115～3 s , 实现了小词...

📅 👤 aix008
Voice MAT LAB Box

由于演化算法求解多目标优化问题所得结果是一个优化解集———Pareto最优集,而现有的演化算法收 敛性分析只适合针对单目标优化问题的单个最优解。利用有限马尔科夫链给出了演化算法求解多目标优化问 题的收敛性分析框架,并给出了一个分析实例...

📅 👤 diets
Pareto 算法 多目标优化 分

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