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基于嵌入式系统的噪声环境下语音识别技术研究与实现的中期报告
一、研究目的和意义
随着嵌入式系统技术的发展，嵌入式语音识别系统的应用越来越广泛。然而，嵌入式系统往往面临着噪声环境、固定硬件资源等挑战，因此如何在噪声环境下提高语音识别系统的准确度，是当前研究的重点。本论文旨在研究基于嵌入式系统的语音识别技术，实现在噪声环境下的语音识别，提高语音识别系统的应用范围和准确度。
二、研究内容和方法
本论文的研究内容主要包括以下方面：
1.嵌入式系统的特点以及语音识别技术的基本原理：分析嵌入式系统的特点以及语音识别技术的基本原理，为后续研究打下基础。
2.基于噪声环境下的语音信号预处理技术：针对噪声环境下信号的特点，研究基于小波变换、语音增强等方法的语音信号去噪处理，提高语音识别系统的鲁棒性。
3.语音特征提取与分类算法研究：研究频域和时域的特征表示方法、特征选择及分类算法，形成基于嵌入式系统的语音识别算法框架。
4.嵌入式语音识别系统的实现：使用Cortex-M4系列芯片实现一款基于嵌入式系统的语音识别系统，并进行实验测试和数据分析。
在研究方法上，本论文将采用文献调研、实验研究和统计分析等方法，以实现本论文的研究目的。
三、进展情况和下一步工作
目前，已完成了嵌入式系统的特点以及语音识别技术的基本原理的分析，同时初步探究了噪声环境下语音信号预处理、语音特征提取与分类算法等方面的问题。下一步的工作将继续深入研究这些问题，同时实现基于嵌入式系统的语音识别系统，并进一步进行实验测试及数据分析，以达到提高语音识别准确度的目的。