基于深度学习的语音特征信号分类方法研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

语音识别技术可以称为“机器的听觉系统”，将语音识别技术应用于深度学习，可以在学习过程中建立强大的数据库。具备由机器通过学习所建立的数据库后，机器在进行语音识别的过程中可以将所得到的结果转化为人们所需要的相应格式的语音信息。

在语音信号处理中,语音信号参数提取的准确性非常重要。只有获得准确的参数,才能利用这些参数进行高效的处理。通过对转换而来的语音信号进行特征的提取，可以对不同类型的语音信号进行简单的分类实现。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

按照毕业设计的进度安排，此次研究（设计）分为以下步骤：

预先准备：寻找建立语音信号的数据库，调用其中的四分之三作为学习模型，剩余的四分之一作为测试深度学习的语音信号分类的准确度的模型。

3. 研究计划与安排

第1周—第3周搜集资料，撰写开题报告；

第4周—第5周学习matlab和数字语音处理相关知识，搜集资料；

第6周—第12周完成主体程序，撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 胡候立，魏佳，胡蒙娜深度学习算法的原理及应用[j].信息技术，2015(2) ：175-177.

[2] 张建华.基于深度学习的语音识别应用研究[d].北京邮电大学硕士论文，2015.

[3] 吴炜烨.基于神经网络语音识别算法的研究[d].中南大学硕士论文，2009.