部署特征提取和卷积神经网络（CNN），用于语音命令识别到Raspberry PI™。要生成特征提取和网络代码，请使用MATLAB编码器，MATLAB支持包进行RASPBERRY PI硬件和ARM®计算库。万博1manbetx在此示例中，生成的代码是覆盆子PI上的可执行文件，其由Matlab脚本调用，该Matlab脚本与信号和听觉频谱图一起显示预测的语音命令。使用用户数据报协议（UDP）处理MATLAB脚本与raspberry pi上可执行文件之间的交互。有关音频预处理和网络培训的详细信息，请参阅使用深度学习的语音命令识别。

部署特征提取和卷积神经网络（CNN），用于在英特尔®处理器上进行语音命令识别。要生成特征提取和网络代码，请使用MATLAB编码器和Intel Math内核库进行深度神经网络（MKL-DNN）。在此示例中，生成的代码是MATLAB可执行（MEX）函数，其由MATLAB脚本调用，该MATLAB脚本与时域信号和听觉频谱图一起显示预测的语音命令。有关音频预处理和网络培训的详细信息，请参阅使用深度学习的语音命令识别。

使用参数eq块和multibandparameticeq.系统对象™从音频工具箱™实现参数化音频均衡器模型。您可以在主机上运行模型或将其部署到Android设备。

使用参数eq块和multibandparameticeq.系统对象™实现参数均衡器模型，可以在主计算机或Apple IOS设备上运行。

使用System Objects™从Audio Toolbox™实现Simulink®模型中的回声和混响效果。万博1manbetx您可以在主机上运行模型或将其部署到Apple IOS设备。

使用Crossover过滤器块和压缩机系统对象™从音频工具箱™实现多频带动态范围压缩机模型。您可以在主机上运行模型或将其部署到Apple IOS设备。

使用Matlab Coder™生成用于参数均衡的独立可执行文件，并在音频文件上使用它。multibandparameticeq.用于均衡算法。该示例允许您使用在MATLAB中运行的用户界面（UI）动态调整过滤器的系数。

使用MATLAB COMPILER™从MATLAB函数创建独立应用程序。该功能实现了音频处理算法，并通过音频输出设备播放结果。

使用C代码生成加速实时音频应用程序Matlab编码器。