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基于嵌入式系统的语音识别研究的中期报告
本中期报告旨在介绍我目前在基于嵌入式系统的语音识别研究中所取得的进展和遇到的问题。
在研究开始时，我首先进行了对嵌入式系统中常用的语音识别算法和技术的调研，包括了GMM、HMM、DNN等模型的应用和优化方法。然后我选择了一种基于HMM和GMM的语音识别模型，使用Python和Kaldi工具包开始了实验的搭建和数据处理。
在数据处理阶段，我使用了CMU的Sphinx工具包对语音数据进行了MFCC特征提取，然后使用GMM-HMM模型进行模型训练和测试，并对模型进行了一些改进和调整。
实验结果表明，我所搭建的基于HMM和GMM的语音识别模型在语音数据上能够得到相对准确的识别结果，但是识别速度较慢，并且对于噪声等干扰因素的容错性有待进一步提高。
目前遇到的主要问题是如何进一步优化和改进模型，提高识别速度和准确性。针对这些问题，我计划下一步继续探索DNN等深度学习模型的应用，并对语音数据进行更多的处理和预处理，包括降噪等技术的应用。
总之，虽然目前的成果有限，但我相信在后续的研究中，我将能够进一步完善和优化基于嵌入式系统的语音识别模型，为更好地解放人们双手、创造更加智能化的生活环境做出更大的贡献。