1. 题目来源
语音编码技术作为语音通信系统的核心技术之一，在现代社会中扮演着至关重要的角色。
近年来，随着移动互联网、物联网等新兴技术的快速发展，人们对语音通信质量和效率的要求不断提高，传统的语音编码技术已经难以满足这些需求。
深度神经网络（DNN）作为一种强大的机器学习方法，在语音识别、语音合成等领域取得了突破性进展，为语音编码技术的发展带来了新的机遇。
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2. 应完成的主要内容
本论文应完成的主要内容包括：1.对语音编码技术和深度神经网络进行深入研究，分析DNN在语音编码中的优势和挑战。
2.构建基于深度神经网络的语音编码模型，包括基于DNN的语音信号分析与合成、参数量化与编码等关键技术。
3.对所提出的模型进行训练和优化，探索不同网络结构、参数设置、训练策略对模型性能的影响。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.论文应具备清晰的逻辑结构、严谨的论证过程和规范的学术写作格式。
2.论文应完成不少于2万字的写作任务，并包含图表、参考文献等必要内容。
3.论文应至少在公开期刊或学术会议上发表一篇学术论文。
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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
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李赫,白宝明,刘刚.面向5G的语音编码技术研究进展与展望[J].电信科学,2021,37(08):1-18.
2.马建,张雄伟,杜轶.基于深度学习的语音编码技术研究综述[J].电子学报,2022,50(09):3281-3298.
3.黄浩.基于深度学习的低比特率语音编码技术研究[D].南京邮电大学,2021.
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