矩阵在音频识别中的应用开题报告

1. 研究目的与意义

1.研究背景：

随着信息技术和多媒体的不断发展，图像、音频、视频等多媒体数据已成为了现代人际交往不可或缺的形式之一，由于音频信息量的不断增加，传统的音频检索已无法满足当代信息检索的要求。例如，在多媒体音频检索方面，音调、音色、节奏等是很难用符号化的方法来描述的，新的信息检索方式亟待产生。

音频识别即语音识别，是模式识别中的重要分支之一，主要包含以下几类：语音识别技术、说话人识别技术、语种识别技术、音乐识别检索技术。当代社会，通信技术、计算机多媒体技术、计算机网络技术与音频技术的相互结合日益紧密，利用各种计算机软件来处理各类音频文件已是时代趋势。实际环境下的声音识别与分类技术被广泛地应用到了各个领域，例如，语音识别在工业控制、电信系统等领域的应用，气候环境声音识别在气象预测领域的应用，突发性声音识别在应急 响应领域的应用等，因此声音识别与分类作为一个重要的研究领域，具有广泛的研究价值。

2. 研究内容和预期目标

1. 研究内容：

语音识别，亦称音频识别，是模式识别的重要分支之一。所有声音（包括音乐和噪声）都是通过在大气压下的空气振动产生的。通过软件制作音乐可实现人工音乐的绿色制作，并可实现自然界中各类声音特别是动物声音的仿真和重现。

本课题旨在通过数学计算软件matlab实现电子音乐的制作和模仿，首先是熟悉电子音乐制作过程、各音符与数学理论特别是线性代数向量空间、三角函数、傅里叶级数等数学基础理论与概念的关系。其次，通过matlab软件分析每个音符的电子特征实现简单音乐片段的制作和音乐的识别，进一步合成连贯的乐章。由此来了解本专业知识在音乐制作和识别中的应用。并自主探索借助matlab程序设计实现对音频信号的密码设置。

3. 研究的方法与步骤

1.研究方法：

a) 数据的收集、预处理；

b) 数学模型、线性代数、傅里叶级数等方法与数据拟合；

4. 参考文献

[1]司守奎,孙玺菁.数学建模算法与应用[j],国防工业出版社，2011.

[2]俞铁城.语音识别的发展现状[j].通讯世界, 2005(2):36-37.

[3]姚文冰,姚天任,韩涛.稳健语音识别技术发展现状及展望[j].信号处理, 2001, 17(6):484-484.

5. 计划与进度安排

1、2022年11/16-02/28:任务书,导师讲授选题状况和要求等

2、2022年02/24-03/07:开题报告,导师修改审定开题报告

3、2022年03/10-05/23:毕业论文写作,学生按开题报告撰写论文