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基于神经网络的孤立词识别系统在安卓平台上的实现的任务书
一、任务背景
语音识别技术是一种先进的人机交互技术，已广泛应用于语音助手、智能客服、智能家居、智能汽车等领域。而孤立词识别技术是语音识别的一种应用，它可以对单词或短语进行识别，并且有着广泛的应用场景，如指令控制、口令识别、声纹识别等。本任务旨在设计一款基于神经网络的孤立词识别系统，实现对一些特定单词的准确识别，并在安卓平台上进行实现。
二、任务定义
1.识别对象：任务目标是针对特定的单词或短语进行识别，即孤立词。本任务设置识别单词为“开、闭、停止、前进、后退”等几个基本命令，并可以自行扩展识别单词。
2.识别算法：本任务选用神经网络进行识别，并采用离线训练的方式，训练好的模型在实际应用中进行识别。
3.应用场景：针对手机端的语音控制功能，例如通过语音唤醒后的语音命令，以控制移动端相应功能。
4.应用平台：本任务主要在安卓系统上进行实现，可结合各种移动设备硬件接口进行控制应用。
三、任务要求
1.系统结构设计：根据识别算法，设计识别系统的整体结构，包括从麦克风获取音频流数据，对音频流进行特征提取，以及神经网络识别等部分。要保证系统的高效性、准确性和实时性。
2.网络训练：根据识别对象，通过离线训练得到一个高精度的神经网络模型，并将该模型嵌入到Android应用程序中，以实现实时识别。
3.界面设计：根据应用场景，设计简洁易用的手机端界面，包括操作说明、语音输入和反馈等部分，方便用户进行操作和掌握使用方法。
4.模型优化：通过不断收集样本数据、调整神经网络参数等方式，优化模型的准确性和稳定性，以提高系统的实用性和稳定性。
5.应用创新：在完成基本任务的前提下，应充分发挥自己的创新能力，设计出更加优秀的孤立词识别算法或者应用场景，并将其实现在系统中。
四、任务参考
1.可参考Kaldi、TensorFlow、wav2letter等相关框架，进行开发实现。
2.可借鉴SpeechRecognitionToolkit（SPTK）等音频处理工具包，进行声音信号处理。
3.可结合安卓相关技术和语音录制功能，搭建音频处理和识别系统。
4.可参考相关文献和论文，了解神经网络的训练方式和优化方法，以及安卓平台的应用开发技术。
五、成果提交
1.提交识别算法的设计文档，包括需求分析、系统结构、神经网络训练方法和模型优化策略等内容。
2.提交安卓平台的应用程序，可以上传至知名的应用商店进行测试和发布。
3.提交识别算法的实验数据及识别率分析结果，以及针对自主扩展的单词的测试结果。
六、任务评估
本任务将主要评估参赛者的系统设计能力、算法实现能力、应用创新能力以及文档书写能力。评分标准主要包括系统功能、算法准确度、应用场景、创新性和文档完整性等方面。