1. 本选题研究的目的及意义
方言作为一种重要的语言形式，承载着丰富的文化信息和地域特色。
随着社会信息化的发展以及人工智能技术的进步，方言识别逐渐成为语音识别领域的一个重要分支，并在语言资源保护、人机交互、智能客服等方面展现出广阔的应用前景。
然而，方言识别也面临着诸多挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
方言识别作为语音识别领域的一个重要分支，近年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内的方言识别研究起步相对较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将针对方言识别的任务，研究基于深度学习的方言识别系统实现。
主要内容包括：
1.方言语音数据库构建:收集和整理一定规模的方言语音数据，并进行数据清洗、标注等预处理工作，为模型训练和测试提供数据基础。
2.声学特征提取:研究适合方言语音特点的声学特征提取方法，例如，mfcc、fbank等，将语音信号转换为深度学习模型能够处理的特征向量。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和实践操作，按照以下步骤展开：
1.准备阶段:进行文献调研，了解国内外方言识别研究现状、深度学习技术及其在语音识别中的应用。
确定研究目标、内容和技术路线。
准备实验环境，包括硬件设备、软件平台、深度学习框架等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.方言语音数据库构建:针对特定方言的特点，构建高质量、大规模的方言语音数据库，为模型训练提供充足的数据基础，提高模型的泛化能力。
2.深度学习模型优化:针对方言语音信号的特点，对现有的深度学习模型进行改进和优化，例如，引入注意力机制、多任务学习等技术，提高模型的识别精度和鲁棒性。
3.系统性能优化:对方言识别系统进行优化，提高系统的识别速度和识别效率，使其能够满足实际应用场景的需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陈果,王治平.基于深度学习的语音识别技术综述[j].计算机应用研究,2017,34(12):3505-3512.
[2] 刘建伟,王东.深度学习研究进展[j].计算机应用,2014,34(07):1825-1831.
[3] 韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理[m].北京:清华大学出版社,2019.
