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基于HMM的嵌入式语音识别系统的研究的任务书
任务书
课程名称：嵌入式系统设计与应用
课程类型:专业选修
课程学分:3学分
授课教师:XXX
一、课程目标
本课程旨在通过对基于HMM的嵌入式语音识别系统进行研究，让学生掌握以下能力：
1.理解语音信号的基本特性和语音识别技术的发展现状。
2.掌握HMM模型的基本原理及其在语音识别中的应用。
3.熟悉常见的嵌入式语音识别系统，并理解其中的关键算法和技术。
4.能够运用所学知识，设计并实现一个简单的嵌入式语音识别系统。
二、课程内容
1.语音信号的基本特性
2.隐马尔可夫模型（HMM）的基本原理及其在语音识别中的应用
3.基于HMM的嵌入式语音识别系统的架构和实现方法
4.常用的语音识别引擎和API介绍
5.实验环境的搭建与配置
6.实验项目的设计与实现
三、实验项目
1.实验一：实现基于HMM的声学模型训练算法，包括语音特征提取、零均值归一化和端点检测等。
2.实验二：实现基于HMM的声学模型训练，包括实现声学模型训练算法、构建相应的训练语料库和对算法进行基础实验评估。
3.实验三：实现嵌入式语音识别系统，包括系统架构设计、语音信号预处理、特征提取、模型训练和识别算法实现。
四、实验要求
1.实验要求每个学生独立完成，并在规定时间内提交实验报告和代码。
2.实验中需要使用Python等编程语言进行代码编写，需要熟练使用相应的软件工具。
3.实验报告需要详细介绍实验设计、实现过程、结果分析和改进措施等。
4.实验成绩占总成绩的40%，报告分数占总成绩的40%，答辩占总成绩的20%。
五、参考书目
1.刘虎臣,刘志勇,吴非.基于HMM的语音识别技术研究[M].清华大学出版社,2008.
2.邓力,林子雨.嵌入式语音识别技术的研究与应用[M].电子工业出版社,2011.
3.陈宝权.Python语音信号处理[M].电子工业出版社,2018.
六、教学方法
本课程以理论教学和实验操作相结合的方式进行授课。理论部分包括课堂讲解、PPT演示、案例分析等。实验部分将以小组、个人形式进行，大量时间用于实验设计、实验操作、结果分析和答辩等。
七、成绩评定方法
1.实验成绩占总成绩的40%，包括实验操作和提交的实验报告。
2.实验报告分数占总成绩的40%。
3.答辩成绩占总成绩的20%。
八、其他事项
本课程的教师将在课程开始前，统一进行授课计划和实验安排，并在课程开始后，定期进行教学总结和反馈。任何关于本课程的问题和建议，都可以向教师咨询和反馈。