一、QT语音有哪些优点？
（1）清晰流畅的高质量语音效果
QT语音采用领先的语音编码算法，在有限的带宽条件下，可以最大限度的做到语音的连贯性和清晰度，您只需要下载安装最新版本的QT语音，即刻享受清晰悦耳的语音质量。
软件小巧，占用资源低
（2）QT语音安装包大小仅为2.5M，相当小巧，当QT语音运行时，占用极低的系统资源，绝不影响您玩游戏或者做其他事情的速度，同时QTalk也占用极少的带宽，在为您提供多人语音服务的时候，让您几乎感觉不到它的存在。
（3）完美穿透内网防火墙
您是否是局域网用户？是否为无法连接局域网自建服务器而烦恼？赶快使用QT语音吧，QT语音使用领先的P2P技术，完美实现穿透局域网防火墙，让您不管在任何网络环境下，都可以轻松使用自建语音服务器。
（4）全热键操作
QT语音提供了全热键操作，您只需要使用默认或者自定义的快捷键，不需要打开QT语音主面板，即可以完成请求发言、批准发言、音量升降等操作。
二、卡西利亚斯的技术特点是哪些？
技术特点
选位：8
卡西利亚斯的判断选位几乎无懈可击，唯一需要提高的是接高球能力。
扑救：9
看看卡西利亚斯扑救单刀球的次数就会发觉，这是一位善于将“不能”变为“可能”的门将。
反应：9
卡西利亚斯的神勇要归功于他超人的反应能力，还记得在2002年冠军杯决赛他是怎么将巴斯图尔克必进球拒之门外的吗？
意志：9
被誉为新一代“华尼托”说明了一切。
稳定：8
卡西利亚斯不是神，比如他在西班牙国家队主场对塞黑的比赛中有过一次失误，但之后半年多时间你再也看不到他类似的表现。
三、声纹学产品有哪些?作用还有特点,要详细!
伊拉克战争的重要影响之一就是检验新技术的实用水平，其中从声音识别人就特别引人注目，其中最关键的是如何做到万无一失。
伊拉克战争正在如火如荼地进行着，双方在媒体宣传上也是战况激烈。在美国第
一轮“斩首”行动之后，伊拉克总统萨达姆马上发表电视讲话，鼓舞士气，同时证明自己的存在。然而，美国联邦调查局的情报人员则称，发表电视讲话的并非萨达姆其人。此时，德国科学家分别从图像理解与分析、声纹识别两个方面证明发表讲话的就是萨达姆本人。随后萨达姆又发表了与战事内容相关的讲话，证明了他确实还“健在”。这样一则不惹人注意的新闻消息背后，却有着一个不同寻常然而又为各国情报部门所大力研发的军事科技：声纹识别。
声纹识别源于语音识别
声纹识别类似于指纹识别。指纹经过数字化处理以后，以人的手指表面皮肤纹理图像的形式存储于计算机。假如我们从犯罪现场提取罪犯的指纹，然后和计算机的存储资料对比，或者与嫌犯的指纹对比，就可以确定罪犯的身份或者犯罪证据。同样，声音也携带着每个说话人的个体信息。所谓声纹是指能惟一识别某人或某物的声音特征。例如，在上边的例子中，无论萨达姆在何时、何地发表不同内容的讲话，他的声纹始终是不变的，因此可以此断定一种声音是否是其本人发出的。当然，是事先录好还是现场直播，则另当别论。
然而，只是理解声纹还是不够的，人们还需要准确地知道声纹的具体参数，才能准确地从很多人中辨认出说话者是谁，或者是什么东西发出的声音。如何提取声纹，怎样提取才能保证识别的准确性，有了声纹如何比对，怎样处理和分离海量声频数据中的其他不相关信息，都是这项技术实现的难点。
其实声纹识别(speaker recognition)是一种广义的语音识别。在司法、公安、通信、机要等领域具有重要的应用价值。近年来，这一技术发展迅速，已经出现了一些实用系统。
目前声纹识别一般利用包含话者语音波形中特有的个体信息（声纹），自动识别话者身份。从学术研究的角度上讲，它属于统计模式识别和人工智能应用领域。
声纹识别分为话者辨认和确认。辨认是从有限的话者集合中分辨不同的人，系统性能随着话者集增大而降低；确认是系统只给出接受或拒绝两种选择。从电视讲话判定说话人，如萨达姆是否是其人，就属于确认的过程，它的难度往往更大一些。
从处理的语言内容上看，声纹识别又分成限定文本和非限定文本两种。如果说无论美国总统布什说什么，系统都能认出是他，而不是别人，这就是非限定文本识别，这种识别更难一些。目前最流行的用于识别的短时谱特征是LPC（linear Predictive Coefficients）及MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients)。当然技术的发展有两面性，伴随语音技术的发展，伪装语音或伪装声纹技术也有相应的进步，所以才需要人们去认识和把握一项科技的应用。
声纹识别的过程及参数提取
一般的声纹识别过程如图1所示。
图1 声纹识别的一般过程
我们需要一份想要识别的人的原始语音信号作为对照。而这段语音信号必须经过声纹提取，形成一个模板，才能与下一次的输入做比较，从而判断是不是要找的人。
那么构成声纹的参数有哪些呢？从已有的研究可以归纳为短时频谱、基音周期、短时能量、短时过零率、倒谱、LPC参数和MFCC参数。
语音信号是一种典型的时变信号。如果把观察时间缩短到十毫秒或几十毫秒，则语言信号是近似平稳的，这是由于人的发音器官不可能是毫无规律地快速变化。例如，具有重大意义的LPC参数，就可以非常好地表达人的发音过程，即所谓的声管模型。这些参数的计算也往往基于语音信号的短时信息（帧）。如果把它们配合使用，则可以大大提高识别效率和准确性。目前主要的难度在于能不能找到、发现可惟一标识某人或某物的这组参数，而且这组参数还是在开集条件下不限定文本的。