基于kaldi的口令式词汇识别开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展和移动设备的普及，语音交互作为一种自然、便捷的交互方式，已经逐渐渗透到人们生活的方方面面。

口令式词汇识别作为语音交互中的关键技术之一，在智能家居、车载导航、语音助手等领域具有广泛的应用前景。

本课题以提升口令式词汇识别的准确率和鲁棒性为目标，研究基于kaldi的口令式词汇识别系统构建方法，具有重要的理论意义和实际应用价值。

2. 本选题国内外研究状况综述

口令式词汇识别作为语音识别领域的一个重要分支，近年来受到国内外研究者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内在口令式词汇识别领域的研究起步稍晚，但近年来取得了显著进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究基于kaldi的口令式词汇识别系统构建方法，内容涵盖声学特征提取、声学模型训练、语言模型构建、解码器设计等方面。

1. 主要内容

1.声学特征:针对口令词的特点，研究mfcc、plp等声学特征的提取方法，并比较不同特征在口令式词汇识别任务中的性能表现。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，按照以下步骤逐步展开：
1.准备阶段:调研口令式词汇识别领域的相关文献资料，深入理解口令词的声学特性和语言规律。

同时，熟悉kaldi语音识别工具包，掌握其基本架构、使用方法和关键模块。

2.数据收集与处理:收集或构建用于口令式词汇识别的语音语料库，并对语料进行清洗、标注、分割等预处理操作，为后续的模型训练和测试做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.针对口令词特点的声学特征和模型优化:针对口令词短小、发音清晰但易受噪声影响的特点，研究更有效的声学特征提取和建模方法，例如基于深度学习的语音增强技术和抗噪声声学模型，以提高识别系统的鲁棒性。

2.特定领域口令词汇语言模型构建:针对不同应用场景下的口令词汇特点，构建特定领域的语言模型，例如基于深度学习的语言模型，并结合统计语言模型进行融合，以提高识别精度和泛化能力。

3.高效解码搜索策略研究:针对口令式词汇识别的实时性要求，研究基于wfst的解码搜索策略优化方法，例如剪枝、并行计算等，以提高识别速度和效率。

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.李浩洋,张仕良,刘刚.基于kaldi的低资源语音识别声学建模研究综述[j].计算机应用研究,2022,39(09):2593-2601.

2.邵勇,王晓,薛安克.面向嵌入式平台的kaldi低资源语音识别研究[j].计算机工程与应用,2022,58(03):156-162.

3.马俊,李华,任福继,等.面向嵌入式平台的kaldi低资源蒙古语连续语音识别研究[j].计算机科学,2020,47(s1):494-498.