1. 题目来源
#题目来源语音识别技术作为人工智能领域的关键技术之一，近年来发展迅速，并在智能家居、语音助手、机器翻译等领域展现出巨大的应用价值。
然而，传统的语音识别方法在处理复杂的语音信号、克服噪声干扰以及适应不同说话风格等方面仍面临挑战。
循环神经网络（RNN）作为一种能够处理序列数据的深度学习模型，在语音识别领域展现出巨大潜力。
2. 应完成的主要内容
#应完成的主要内容本论文旨在研究基于循环神经网络的语音识别方法，并设计一个完整的语音识别系统。
主要内容包括以下几个方面:1.循环神经网络基础:对循环神经网络的基本概念、模型结构、训练方法以及优缺点进行深入分析，为后续研究奠定理论基础。
重点介绍RNN的三种典型结构：RNN、LSTM、GRU，比较它们在语音识别任务上的性能差异，并分析其原因。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求及完成的成果形式##基本要求1.资料收集:查阅语音识别、循环神经网络相关文献，了解国内外研究现状。
2.程序设计:能够使用Python或Matlab等编程语言进行语音识别系统的搭建和测试。
3.论文撰写:按照学术论文规范撰写论文，逻辑清晰，语言流畅，结论准确。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李宏毅, 刘洋, 王兴军. 基于深度学习的语音识别技术综述[J]. 声学学报, 2018, 43(06): 721-734.
2. 韩纪庆, 张磊, 郑铁然. 语音信号处理[M]. 北京: 清华大学出版社, 2019.
3. Hinton G, Deng L, Yu D, et al. Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition: The Shared Belief Framework[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 2012, 29(6): 82-97.
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