语音识别系统中特征选择及多分类器融合技术研究的任务书.docx

语音识别系统中特征选择及多分类器融合技术研究的任务书
任务书
一、项目背景
随着社会经济的发展，人人都追求生活质量的提高，语音识别技术被广泛应用于人机交互、智能家居、车载语音系统、语音搜索等领域。现有的语音识别系统最核心的技术就是大规模训练出来的深度神经网络(DNN)模型，所以如何有效地提取出音频特征是提高语音识别准确率的关键所在。为解决这一问题，本文着眼于在语音识别系统中特征选择及多分类器融合技术研究，提高语音识别的精确性和鲁棒性，为实现智能语音交互提供技术保障。
二、项目目标
本项目旨在研究语音识别系统中特征选择及多分类器融合技术，从而提高语音的识别精确性和鲁棒性，具体包括以下目标：
1.综述语音信号处理、信号特征提取、分类器设计及融合的相关理论及技术。
2.引入深度学习的基本模型，采用MFCC、PLP、FBANK等音频特征，以及经典的分类器如决策树、支持向量机(SVM)等方法，设计构建分类器模型。
3.探究特征选择方法，如卡方检验、互信息、信息增益等，选出对识别率提高较为敏感的特征向量。
4.研究分类器融合策略，包括投票法、加权投票法、集成学习、AdaBoost等。
5.构建多个分类器，并使用特征选择方法对分类器进行优化，同时采用分类器融合技术提高语音识别的准确率和鲁棒性。
6.对研究成果进行数据统计和结果分析，比较各种分类器和特征选择方法的优劣，反复实验调整以提高语音识别系统的整体性能。
三、项目计划
任务及时间规划：
1.综述语音信号处理及特征提取理论；
2.研究深度学习模型与分类器设计方法；
3.研究特征选择算法及分类器融合方法；
4.构建语音识别系统；
5.实验调整及结果分析；
6.撰写论文。
四、研究方法
本项目采用以下研究方法：
1.理论研究：综述语音信号处理、信号特征提取、分类器设计及融合的相关理论和应用，并针对每一项技术理论展开深入研究。
2.算法和模型设计：引入深度学习的基本模型，采用MFCC、PLP、FBANK等音频特征，以及经典的分类器如决策树、支持向量机(SVM)等方法，设计构建分类器模型，并从多个角度优化分类器。
3.实验验证及数据分析：通过现有语音库或者自建语音库进行实验研究，分析各种方法在识别正确率、鲁棒性等性能上的差异，并根据实验结果反复调整研究方法。
四、预期成果
1.通过对语音信号处理及特征提取等技术理论的综述，建立完整的语音识别理论体系；
2.构建出基于深度学习模型的音频特征提取和分类器，提高语音识别的精确度；
3.研究并比较选出的多种特征选择方法和分类器融合技术，提高语音识别的鲁棒性；
4.通过实验调整，验证多种特征选择方法及分类器融合技术的有效性，并反复调整以提高语音识别系统的整体性能；
5.根据研究成果撰写高水平学术论文。