基于深度学习的工地检查语音识别与应用研究任务书

 2021-11-16 23:39:26

1. 毕业设计(论文)主要内容:

随着深度学习、语音识别技术的不断发展与成熟,在国内外,语音识别应用层出不穷,不断蓬勃发展。同时也改变我们的生活和工作方式,人们对人机交流的方式要求更准确更顺畅更快速。虽然基于中文普通话语音识别系统取得了很大进步,由于应用领域不同,不同的应用场景现场条件和语音可靠度要求都存在许多差别。因此,要提高语音识别率、进行特定应用场景语音识别,研究特定应用场景的语音特点。

本毕设任务要求学生利用深度学习技术,搭建基于深度学习的工地安全检查识别系统实验平台。实现包括:工地安全检查语音库的构建与识别,提取语音中的关键字,匹配对应的标准检查项,为语音识别技术在工地安全检查APP软件开发应用奠定基础(应用开发中可以使用本次毕设成果,或者第三方成熟库文件)。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献(含近五年外文3篇),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);

2.认真填写周记,完成800字开题报告;

3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1)第1周至第2周:查阅有关的参考资料并完成开题报告;阅读顶级会议论文和相关参考文献.

2)第3周至第6周:采集相关数据,并对以上数据进行分析,完成前期测验工作。

3)第7周至第13周:进行相关算法和系统的编码、调试、测试工作。其中第10周左右进行毕业设计中期检查,需要提交论文前三章和毕业设计框架。

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4. 主要参考文献

[1] 郭霖.《第一行代码:Android(第2版)》.M.2016[2] 俞栋.解析深度学习:语音识别实践[M].电子工业出版社,201606:4-5.[3] 张睿哲.深度学习技术概述[J].中国新通信,2018,20(21):187-188.[4] 王海坤,潘嘉,刘聪.语音识别技术的研究进展与展望[J].电信科学,2018,34(2):1-11.[5] Espy-Wilson, Carol,Saltzman, Elliot,Tiede, Mark, et al.Hybrid convolutional neural networks for articulatory and acoustic information based speech recognition[J].Speech Communication: An International Journal,2017,89(1):103-112.

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