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基于HMM与ANN混合结构的语音识别系统研究的任务书
一、课题背景与意义
随着科技的不断发展和普及，语音识别技术得到了广泛应用。目前，语音识别技术已应用于智能家居、智能手机、智能机器人等领域，为人们的生活带来了很大的便利。但是，由于语音信号具有噪声、口音、语调等特点，识别准确率仍然亟待提高。
为了提高语音识别的准确率，本项目选择使用基于HMM（HiddenMarkovModel）与ANN（ArtificialNeuralNetwork）混合结构的语音识别系统。HMM模型主要用于描述语音信号的动态特征，ANN模型则主要用于提取语音信号的频率特征。将两种模型结合起来，可以更准确地识别语音信号，并降低各种干扰。
二、研究内容
1.研究语音信号的特征提取方法，包括使用MFCC（MelFrequencyCepstralCoefficients）和DWT（DiscreteWaveletTransform）两种方法，并实现两种方法的对比实验，比较其在不同模型下的识别准确率。
2.研究基于HMM和ANN混合结构的语音识别算法原理，分析两者的优缺点，确定如何将两种模型结合起来，提高语音识别的准确率。
3.实现基于HMM和ANN混合结构的语音识别系统，包括模型训练和测试模块。通过大量的语音数据集进行训练，不断优化系统，提高其准确率和鲁棒性。
4.对实验系统进行评价实验，比较其与其他语音识别系统的准确率和速度，并分析其应用前景。
三、工作计划和进度安排
第一阶段（1-2周）
1.查阅文献，了解语音识别技术的基础知识，学习MFCC和DWT特征提取方法。
2.根据所学知识，设计实验，实现两种方法的对比实践。
第二阶段（3-5周）
1.学习HMM模型算法和ANN模型算法，比较两种模型的优缺点。
2.确定HMM和ANN模型的结合方式，实现算法。
第三阶段（6-10周）
1.构建语音识别系统，包括模型训练和测试模块。
2.通过大量数据集进行训练，逐步优化系统，提高准确率和鲁棒性。
第四阶段（11-12周）
1.评价实验，比较实验系统与其他语音识别系统的准确率和速度。
2.分析实验结果，提出改进意见，展望其应用前景。
四、预计达到的目标
通过本项目的研究，预计可以达到以下目标:
1.掌握语音信号的特征提取方法，了解MFCC和DWT特征提取方法的原理和应用。
2.掌握HMM模型算法和ANN模型算法，比较两种模型的优缺点。
3.实现基于HMM和ANN混合结构的语音识别系统，通过实验不断优化系统，提高准确率和鲁棒性。
4.对实验系统进行评价实验，比较其与其他语音识别系统的准确率和速度。分析实验结果，提出改进意见，展望其应用前景。
五、参考文献
[1]任正儒.数字信号处理[M].人民邮电出版社,2002.
[2]李冠章.基于HMM和ANN的语音识别技术[J].大学生创新,2014(8):52-53.
[3]李根,王立晨.基于MFCC和HMM的语音识别系统的研究[J].安徽工程大学学报(自然科学版),2012(1):46-50.
[4]朱盛敏,徐艳冰.基于离散小波变换和HMM的中文语音识别系统[J].计算机工程与设计,2010(16):3730-3731.
[5]徐洁,刘尊华,郑新霞.基于HMM和ANN的语音信号识别[J].福州大学学报(自然科学版),2016,44(4):784-789.