1. 本选题研究的目的及意义
随着人工智能和物联网技术的迅猛发展，智能设备正以前所未有的速度普及，深刻地改变着人们的生活方式。
语音作为人类最自然、便捷的交流方式，正逐渐成为人机交互的重要媒介。
智能设备语音感知技术旨在赋予设备“听懂”人类语音的能力，实现人机语音交互的智能化。
2. 本选题国内外研究状况综述
语音相似性度量是语音信号处理领域的一个经典问题，多年来受到国内外学者的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内学者在语音相似性度量方面取得了一定的成果，特别是在说话人识别和语音识别领域。
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是针对智能设备语音感知信号的特点和应用需求，研究和改进语音相似性度量方法，提升其在噪声环境下的鲁棒性、不同说话人和不同设备的适应性。
1. 主要内容
1.智能设备语音感知信号分析：分析智能设备语音感知信号的特点，包括信号采集方式、噪声环境、说话人差异等，为后续研究提供基础。
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。
1.理论分析阶段：-深入研究智能设备语音感知信号的特点，分析噪声环境、说话人差异、设备差异等因素对语音相似性度量的影响。
-系统梳理现有的语音相似性度量方法，分析其优缺点和适用场景，为后续算法设计提供理论基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.针对智能设备语音感知的特点和挑战，提出改进的语音相似性度量方法，提升其在噪声环境下的鲁棒性、不同说话人和不同设备的适应性。
2.探索基于深度学习的语音相似性度量方法，利用深度学习强大的特征提取能力，提升语音相似性度量的准确性和鲁棒性。
3.通过实验验证，分析改进后的语音相似性度量方法在不同场景下的性能表现，为智能设备语音感知技术的应用提供参考。
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.刘庆峰.人工智能技术与应用[M].合肥:中国科学技术大学出版社,2018.
2.李宏毅.深度学习实战[M].北京:机械工业出版社,2019.
3.韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理[M].北京:清华大学出版社,2019.
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