1. 研究目的与意义
随着我国科技及经济的发展，人们的生活日益快捷简便。
但随着我国人口红利的消失，劳动人口及劳动成本的增加，需要更多的机器来替代本属于人的工作，机器在婴幼儿健康成长领域的作用亦不容忽视。
为了给新生婴儿提供更好的生活质量，为了减轻父母照顾婴儿的成本从而有更多的精力去工作、去推动经济的发展，本课题使用高斯混合模型、隐马尔科夫模型等方法来对婴儿的哭声进行检测，并将识别结果及时通知父母，这样可以保证父母可以一边照顾婴幼儿，一边进行其他工作，大大提高了时间利用率，本课题的成果可以帮助父母监测婴儿的状况，帮助父母更好地照顾新生婴儿，从实现到优生优育的理想计划，最终达到促进国家发展的目的。
2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题：1、误识率高 在部分研究中，具有婴幼儿哭声的识别率不是很高，误识率却很高的现象--在正常的家居环境中，一些其他声音诸如大人说话声音等亦会被认为是婴幼儿哭声。
2、鲁棒性不是很好 部分研究发现，在不同信噪比下，婴儿的哭声识别率大大不同。
在进行测试时，必须保证仅仅只有婴儿的声音不能有其他声音干扰，否则，识别率会大打折扣。
3. 国内外研究现状（文献综述）
近几十年信息技术的发展，大规模集成电路及大型计算机的出现，给像声音事件检测等需要大量计算的算法带来了福音，使其研究及应用成为了可能。
并且，随着隐马尔科夫模型与高斯混合模型的理论成熟，其应用于语音信号处理成为了可能。
随着语音识别技术的实用化，隐马尔科夫模型和高斯混合模型得到不断改进与完善，因此，在婴幼儿哭声识别领域使用HMM与GMM更是如虎添翼。
4. 研究方案
婴儿哭声是与外界交流的主要方式，婴儿的哭声能表达出他们当时的心理和病理等丰富的信息。
具相关研究表明，不同的婴儿在某种特定需求或状态时的哭声，是具有一定的共性。
本文主要研究婴儿哭声的声学特征与时机情感或需求之间的客观对应关系。
5. 工作计划
第一周：查找文献资料，对婴儿哭声辨识技术有个大体的了解；第二周：对课题中涉及的知识作深入掌握，掌握参数分析方法、ANN方法和婴儿哭声辨识技术方法等；第三周：制定研究计划，写开题报告；第四周：学习程序语言以及编程方法；第五周：练习编程；第六周：实现参数分析方法软件部分；第七周：实现ANN方法软件部分；第八周：实现婴儿哭声辨识技术方法软件部分；第九周：实现系统软件联调的主要功能；第十周：实现软件的可视化界面；第十一周：程序修改和完善，结果分析；第十二周：写论文以及准备答辩；第十三周：写论文以及准备答辩；第十四周：验收程序，进行毕业设计答辩；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
