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噪声环境下的嵌入式语音识别技术研究的中期报告
中期报告：
一、研究背景：
嵌入式语音识别技术具有广泛应用价值，在智能家居、智能车载、语音助手、机器人等领域得到了广泛应用。然而，在实际应用中，语音信号常常受到噪声干扰，影响了语音识别的准确性和可靠性。因此，针对噪声环境下的嵌入式语音识别技术的研究具有重要的意义。
二、研究内容：
本次研究的目标是研究噪声环境下的嵌入式语音识别技术，并开展相关实验验证。具体内容包括以下几个方面：
1.研究噪声信号的特征分析及降噪方法：通过分析噪声信号的特征，选择合适的降噪算法对语音信号进行降噪处理，提高语音识别的准确性和可靠性。
2.优化特征提取方法：针对噪声信号的特点，选择合适的特征提取方法，提高语音识别的准确性和可靠性。
3.优化模型选择及训练方法：通过选择合适的模型，结合不同的训练方法，进一步提高语音识别的准确性和可靠性。
4.实验验证与结果分析：通过在噪声环境下进行语音识别实验，得到实验结果并进行分析。
三、研究进展：
截至目前，我们已经完成以下工作：
1.收集了大量的噪声数据，并对数据进行预处理。
2.对噪声信号的特征进行了分析，并尝试了多种降噪算法，包括基于小波变换的降噪算法和基于时域滤波的降噪算法。
3.选择了MFCC（MelFrequencyCepstralCoefficient）方法进行特征提取，并对该方法进行了优化。
4.选择了DNN（DeepNeuralNetwork）模型进行语音识别，并对模型进行了训练。
5.完成了语音识别实验，并得到了初步的实验结果。
四、下一步工作：
在接下来的研究中，我们将继续优化语音识别系统，并进行更多的实验验证，包括在不同噪声环境下的识别准确率和鲁棒性等方面的测试。同时，我们将进一步研究和探索深度学习模型在嵌入式语音识别技术中的应用。