1. 毕业设计（论文）主要内容：
用传统的HMM GMM方法得到baselin；用至少两种深度学习的方法实现声学模型；将声学模型应用到语音识别系统中，得出深度学习模型的优劣。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、任务书必读参考文献撰写格式必须规范；（详见《武汉理工大学本科生毕业设计（论文）撰写规范》）2、阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；3、完成不少于12000字的论文的撰写并完成答辩的相关工作；4、完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；5、正文应包含不少于12幅图（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）；
6、充分掌握和了解语音识别中声学模型的作用和原理，调研已有的声学模型实现方法，学习机器学习、深度学习的的基础方法，最终实现一个具有高精确度的，利用深度学习方法的声学模型，最终应用到语音识别当中。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；第4周—第5周 论文开题；第6周—第12周 撰写论文初稿；第13周—第16周 修改论文；第17周 论文答辩。
4. 主要参考文献
[1] Graves, Alex, Navdeep Jaitly, and Abdel-rahman Mohamed. "Hybrid speech recognition with deep bidirectional LSTM." Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU), 2013 IEEE Workshop on. IEEE, 2013.
[2] Peddinti, Vijayaditya, Daniel Povey, and Sanjeev Khudanpur. "A time delay neural network architecture for efficient modeling of long temporal contexts." Proceedings of INTERSPEECH. ISCA, 2015.
[3] 张建华. 基于深度学习的语音识别应用研究[D]. 北京邮电大学, 2015.
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