1. 本选题研究的目的及意义
语音识别技术作为人机交互的重要手段，近年来发展迅速，并在智能家居、语音助手、医疗保健等领域展现出巨大的应用潜力。
而数字信号处理器（DSP）凭借其强大的实时信号处理能力，为实现高效、低功耗的语音识别系统提供了理想的硬件平台。
本选题旨在研究基于DSP的语音识别系统的设计与实现，以期推动语音识别技术在实际应用中的发展。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，语音识别技术取得了显著进展，深度学习的应用极大地提升了识别准确率。
同时，随着嵌入式系统的发展，基于DSP的语音识别系统也逐渐成为研究热点。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题研究的主要内容包括以下几个方面：1.语音识别技术基础：研究语音识别技术的基本原理、发展历程、关键技术以及常用的语音识别方法。
2.DSP芯片介绍：介绍DSP芯片的基本概念、工作原理、特点以及常见的DSP芯片类型，并根据本系统需求选择合适的DSP芯片。
3.语音信号预处理：研究语音信号的预处理方法，包括预加重、分帧、加窗、端点检测等，为后续的特征提取做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，深入研究语音识别技术和DSP技术的理论基础，了解国内外研究现状和发展趋势，为系统设计提供理论指导。
其次，根据研究目标和功能需求，确定系统的总体架构和技术路线，进行硬件平台搭建和软件算法设计，并选择合适的DSP芯片和开发环境。
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.针对DSP平台的低资源特性，研究高效的语音信号预处理和特征提取算法，提高系统的实时性和准确性。
2.探索基于DSP平台的声学模型压缩和优化方法，在保证识别率的前提下，降低模型的计算复杂度和存储空间占用，提高系统的运行效率。
3.设计和实现一个完整的基于DSP的嵌入式语音识别系统，并在实际应用场景中进行测试和验证，为语音识别技术的实际应用提供参考。
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. 刘伟, 梁栋, 孙晨希, 等. 基于改进 VAD 和 DTW 的语音识别系统设计[J]. 电子测量技术, 2023, 46(3): 54-60.
2. 魏钟, 何琳, 陈果. 基于深度学习的低资源语音识别研究综述[J]. 计算机应用, 2022, 42(12): 3539-3551.
3. 黄海峰. 基于深度学习的语音识别系统设计与实现[D]. 北京: 北京邮电大学, 2022.
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。
