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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
随着计算机技术飞速发展，人机交互成为越来越热门的研究方向，而语音是进行信息交流的重要手段，目前多种应用已采用语音识别技术，例如iPhone的Siri、智能音箱、机器人、车载系统等。
语音识别技术是人机交互的入口，如何高效准确地对用户指令给出反应成为这一技术的最重要目标。
本设计是基于卷积神经网络的语音识别系统设计和实现，利用深度学习的技术实现对用户关键词的识别并做出回应，并且实现识别的高精准和低误差。
2. 实验内容和要求
1、选择合适网络架构，确保语音识别的准确率；2、训练过程对模型参数的优化并调整关键词的个数，比较不同情况下的差异，测试系统的性能；3. 在系统识别出用户的关键词语音后，系统进行语音反馈，实现一个完整的人机交互过程。
3. 参考文献
[1]陈太波,张翠芳.多特征和SVM改进的语音关键词识别系统[J].小型微型计算机系统,2019,40(11):2291-2296.
[2]赵娜,杨鸿武.基于关键词识别的语音到手势的转换[J].计算机工程与应用,2016,52(21):146-151 194.
[3]闫蓉,高光来.基于强度熵的中文关键词识别方法[J].计算机工程与科学,2016,38(11):2356-2361.
4. 毕业设计（论文）计划
2020-11-10～2020-12-31 选题、搜集资料 2021-01-01～2021-02-28 整理资料、确定方案完成开题报告 2021-03-01～2021-04-10 总体方案设计及模型设计 开题报告完成翻译2021-04-11～2021-04-22 系统设计与训练 2021-04-23～ 2021-05-05 数据测试与系统实现 中期检查2020-05-06～2021-05-20 整个系统调试，撰写论文 初稿在5.20完成2021-05-21～2021-06-03 撰写论文并修改
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