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，近年来取得了突破性进展，正在深刻改变着人机交互的方式。
选择“基于深度神经网络的语音识别系统设计”这一题目，是基于以下几方面的考虑：1.语音识别技术的社会价值与应用前景:语音识别技术能够将人类语音转换为文本或命令，实现人与机器之间更加自然、便捷的交互。
这将极大地推动智能家居、智能客服、智能医疗、教育培训等领域的智能化发展，为人们的生活、工作和学习带来极大的便利。
2. 应完成的主要内容
#应完成的主要内容本论文应完成的主要内容包括：1.对语音识别技术和深度学习技术进行综述:概述语音识别技术的基本原理、发展历程以及应用领域，并分析当前语音识别技术面临的挑战。
介绍深度学习的基本概念、主要模型（如卷积神经网络、循环神经网络）以及在语音识别中的应用。
2.设计基于深度神经网络的声学模型:研究深度神经网络（如深度置信网络、循环神经网络）在声学模型中的应用，设计并实现一种基于深度神经网络的声学模型结构。
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、深度学习等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状和最新进展。
2.理论学习:掌握语音信号处理、深度学习、语音识别等相关理论知识。
3.编程实现:具备一定的编程能力，能够使用Python等编程语言实现语音识别系统的设计和开发。
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. 李宏勃,王治平,张鹏远,等. 基于深度神经网络的低资源语音识别研究综述[J]. 清华大学学报(自然科学版),2021,61(04):473-484.
2. 刘聪. 基于深度学习的语音识别关键技术研究[D].北京邮电大学,2020.
3. 韩纪庆,张磊,郑铁然. 语音识别:原理与应用[M]. 清华大学出版社, 2015.
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