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噪声环境下基于MFCC的鲁棒语音识别研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着智能化技术的发展，语音识别技术的应用越来越广泛。但在现实生活中，噪声环境往往会对语音信号的准确性造成很大的影响，因此如何进行噪声下的语音识别已经成为研究的热点。针对这一问题，近年来，许多学者提出了各种应对措施。其中，基于MFCC的鲁棒语音识别方法具有很大的优势，为实现语音识别技术在嘈杂环境下的应用提供了新方向。
二、研究内容
1.对语音和噪声信号进行预处理
2.通过MFCC技术提取语音信号特征
3.设计一个合适的分类器，对特征向量进行分类
4.对实验数据进行分析，评估识别效果
三、研究目的
1.探索基于MFCC的鲁棒语音识别的实现方法
2.提高语音识别在噪声环境下的准确性
3.为实现智能语音交互技术提供支持
四、研究步骤
1.收集实验数据并进行噪声模拟
2.对语音和噪声信号进行预处理，包括去除不必要的音频、滤波和增强信号等
3.提取MFCC特征，对不同信噪比的数据进行处理
4.设计分类器以实现信号区分和辨别
5.评估实验数据的识别效果
五、研究意义和效益
1.提高语音识别在噪声环境下的准确性和鲁棒性
2.为智能交互技术的发展提供技术支持
3.为相关领域的研究提供新的思路和方法
六、研究成果
1.发表论文3篇
2.开发一款基于MFCC的鲁棒语音识别系统
3.汇总实验数据和分析结果
七、预期时间和经费
1.预期时间：10个月
2.经费预算：30万元
八、参考文献
1.张丽华,魏铁利.【基于MFCC的语音识别算法】[J].计算机技术与发展,2006(5)：1-5.
2.何强,刘新菊.【一种鲁棒性强的噪声鉴别方法】[J].电脑知识与技术,2008(1)：47-50.
3.李帅,吴红.【语音识别技术的发展现状及展望】[J].通信技术,2015(12)：87-92.