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基于HMM和ANN的数字语音识别研究的任务书
任务书：
任务：基于HMM和ANN的数字语音识别研究
任务目的：
数字语音识别（ASR）是语音信号处理领域中的一个重要研究方向，它的实用价值非常高。本研究旨在探索基于隐马尔可夫模型（HMM）和人工神经网络（ANN）的数字语音识别方法，以提高系统的准确性和鲁棒性。
任务内容：
（1）了解数字语音识别的基本原理和技术，掌握数字语音信号的获取、特征提取、模型训练和识别过程等关键技术。
（2）研究HMM模型在数字语音识别中的应用，包括HMM模型的建立、参数估计、解码算法等。
（3）研究ANN模型在数字语音识别中的应用，了解感知器、多层前馈神经网络、递归神经网络等ANN模型的特点和应用。
（4）实现基于HMM的数字语音识别系统，包括数字语音信号的获取、特征提取、HMM模型的建立与训练、识别等功能。
（5）实现基于ANN的数字语音识别系统，包括数字语音信号的获取、特征提取、ANN模型的建立与训练、识别等功能。
（6）对比HMM和ANN的数字语音识别效果，分析两种模型的优缺点和适用场景。
任务要求：
（1）独立完成任务内容，并按时提交研究报告。
（2）具备扎实的信号处理基础和机器学习知识，掌握Python、Matlab等编程语言，具备数据分析和实验设计的能力。
（3）研究过程中要注意论文的查找和阅读，及时沟通和交流研究进展，遇到问题及时进行反馈和解决。
（4）在研究过程中要注重实践，积极探索新方法和思路，提高研究质量和水平。
（5）研究报告要探讨HMM和ANN在数字语音识别中的应用，严谨论证优缺点和可行性，并提出自己的改进和发展方向。
任务时间：
任务时间为三个月，具体时间为2022年9月1日至2022年11月30日。
任务经费：
任务经费总计人民币50000元，可用于实验设备、材料、公差、文献检索等费用，支持研究人员的出差和学术交流等活动费用。