基于双层GMM结构和多环境优化模型的ARM鲁棒语音识别算法实现的任务书.docx

基于双层GMM结构和多环境优化模型的ARM鲁棒语音识别算法实现的任务书
任务书
一、题目
基于双层GMM结构和多环境优化模型的ARM鲁棒语音识别算法实现
二、任务背景
语音识别在现代社会中扮演着非常重要的角色，如智能家居、人机交互、自动驾驶、语音助手等。但是在noisy环境下，语音识别结果却有明显的下降，甚至变得不太可靠。这是由于噪声干扰和语音信号的低音质导致的。解决这个问题的方法是对语音信号进行增强和加强鲁棒性。本课题旨在使用双层GMM结构和多环境优化模型对ARM鲁棒语音识别算法进行实现。
三、任务目的
-掌握语音识别的基本原理和流程；
-掌握GMM模型和双层GMM结构；
-熟悉多环境下的语音识别；
-实现ARM鲁棒语音识别算法。
四、任务内容
-学习语音识别的基本原理和技术；
-学习GMM模型理论和双层GMM结构的算法原理，并对噪声下的语音数据进行处理；
-学习多环境优化模型的算法原理，使用多种噪声数据集训练模型；
-基于ARM平台，并结合所学知识，实现鲁棒语音识别算法。
五、预期成果
-详细的文献调研报告；
-基于C++语言实现的算法代码，并在ARM平台上运行；
-实验数据分析报告及实验结果解释。
六、任务要求
-能够熟练使用C++编程语言；
-具有深入的数学理论基础，如概率论和统计学；
-能够熟练使用MATLAB或Python进行数据预处理和特征提取；
-具有很好的算法设计和分析能力；
-具有较好的文字表达能力和文档撰写能力。
七、参考文献
-LiJ,DengL,GongY.Anintroductiontocomputingwithneuralnets[J].IEEEsignalprocessingmagazine,2015,32(6):18-29.
-GaoY,ZhangJ,WangY.RobustspeechrecognitionusingfeatureadaptationbasedonGMMsupervectorsandHMM-basednoisemodeling[J].ComputerSpeech&Language,2013,27(2):482-496.
-LiuG,DengL,XieL.Robustspeechrecognitionbasedonnoise-adaptivetrainingandsubbandspectralattenuation[J].IEEETransactionsonAudioSpeech&LanguageProcessing,2013,21(11):2395-2406.
-LeeCH,YangYH,ChenSM,etal.Robustrecognitionofnoise-corruptedspeechsignalsbyusinganoiseadaptationapproachwithamultilayeracousticmodel[J].IEEEtransactionsonneuralnetworks&learningsystems,2013,24(2):226-239.
八、时间要求
3个月。