全文总字数：2664字
1. 研究目的与意义（文献综述）
随着基础设置建设的不断提高，我国监控设施遍布大街小巷，无论是政府大楼还是院落乡野，“天网恢恢，疏而不漏”。但是在传统的监控系统中，做到的多是纯人工的监控模式。对于突发情况往往容易疏忽，因而难以及时发现，也难以及时进语音化的智能报警。
传统的监控系统需要人工对视频进行多次的存储回放操作，这对于服务器的性能提出了非常高的要求，不利于监控工作的进行。但监控“天网”密布，设备猝然更换也会造成不小的资源浪费。因此在不对现有的旧监控设备改造的基础上，对监控系统加以改进，智能监控系统应运而生。
智能监控系统不仅起到传统系统监控的作用，在底层收集到图像之后，还能在后台对图像进行简单的处理，从中提取关键信息，并且从特征库中进行关键信息的比对，一旦发生突发情况可以自动触发报警，弥补人工的不足，从而真正起到智能的监控作用。
2. 研究的基本内容与方案
基本内容：
本次毕业设计需要完成简单语音合成方法研究，通过学习语音合成方法，完成字词的发声以及句子的合成。最后利用现有成熟的语音合成库开发一个简易的智能监控语音播报系统。
智能监控系统应用由vs2015平台进行开发，终端app用androidstudio开发。在pc上运用c#语言编写pc应用，使之在pc端完成监控系统的功能，同时对监控的图像基于深度学习的技术进行信息提取，在后台产生报警信息，最后将信息发送给终端app，在终端app上进行语音播报。
3. 研究计划与安排
1）第1周至第2周：查阅有关的参考资料并完成开题报告；阅读顶级会议论文和相关参考文献.
2）第3周至第6周：学习语音合成及图像识别技术，熟悉语音合成库的应用，完成开发环境的搭建。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]吴树兴,张秀琴.一种基于深度神经网络的汉语语音合成韵律结构预测模型[j].科技资讯,2019,17(27):23-24.
[2]冯哲,孙吉贵,张长胜,王岩.汉语语音合成的研究进展[j].吉林大学学报(信息科学版),2007(02):198-206.
[3]张文卿,李为相,李为,陈鑫,倪再玥.改进的surf特征快速匹配算法[j].计算机工程与设计,2019,40(12):3526-3532.
