1. 研究目的与意义
人工神经网络是由一系列简单的高度互联的处理单元组成的协同计算系统。
对于外加的输入，神经网络是以并行的、非确定性的方式作出响应的。
一个处理单元一般仅是对其所有输入进行加权求和，所有的计算结果是神经网络达到某种平衡条件时的总体状态。
2. 课题关键问题和重难点
实用声纹识别研究中存在的几个主要问题如下：1．声纹识别的一种重要应用是自然语言的识别和理解。
这一工作要解决的问题首先是连续的讲话必须分解成单词、音节或音素单位，其次是要建立一个理解语义的规则或专家系统。
2．语音信息的变化很大。
3. 国内外研究现状（文献综述）
随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展使满足各种需要的声纹识别的实现成为可能。
特别在近二三十年来，在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中，在工业、军事、交通、医学、民用诸方面有着广泛的应用。
当今，声纹识别产品在人机交互应用中，已经占到越来越大的比例。
4. 研究方案
我们拟用隐马尔可夫模型算法实现声纹识别系统。
下面把隐马尔可夫模型的基本原理和训练、识别方法介绍如下：隐Markov模型（Hidden Markov Models,简称为HMM ）,作为语音信号的一种统计模型，今天正在语音处理各个领域中获得广泛的应用。
而有关它的理论基础，却是在1979年前后由Baum等人建立起来的，随后有CMU的Baker和IBM的Jelinek等人将其应用到声纹识别之中。
5. 工作计划
2022.3.1-2022.3.7查找文献资料，对声纹识别有个大体的了解；2022.3.8-2022.3.14 对课题中涉及的知识作深入掌握，掌握参数分析方法、VQ方法和声纹识别方法等；2022.3.15-2022.3.21制定研究计划，写开题报告；2022.3.22-2022.3.28学习VC语言以及编程方法；2022.3.29-2022.4.4 练习编程； 2022.4.5-2022.4.11 实现参数分析方法软件部分；2022.4.12-2022.4.18实现VQ方法软件部分；2022.4.19-2022.4.25实现声纹识别方法软件部分；2022.4.26-2022.5.2 实现系统软件联调的主要功能；2022.5.3-2022.5.9实现软件的可视化界面；2022.5.10-2022.5.16程序修改和完善，结果分析；2022.5.17-2022.5.23写论文以及准备答辩；2022.5.24-2022.5.28验收程序，评阅；2022.5.29-2022.6.6 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。
