基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究及實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、研究背景目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活中被廣泛應(yīng)用，比如安防領(lǐng)域的人臉識(shí)別、車牌識(shí)別等，智能家居領(lǐng)域的語(yǔ)音識(shí)別、手勢(shì)識(shí)別等。其中，聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)是目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的一種應(yīng)用形式，它主要是通過對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行分析和特征提取，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分類和識(shí)別，從而達(dá)到識(shí)別聲源的目的。聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用范圍包括語(yǔ)音識(shí)別、音樂識(shí)別、環(huán)境噪聲識(shí)別等。DSP（數(shù)字信號(hào)處理）是實(shí)現(xiàn)聲目標(biāo)識(shí)別的一種重要技術(shù)手段，具有處理運(yùn)算速度快、精度高、可靠性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。因此，基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。二、研究目的和意義本研究旨在探究基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)，主要包括聲音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取以及分類和識(shí)別等方面的內(nèi)容。具體目的和意義如下：1、掌握和研究聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在DSP平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)方法和技術(shù)路線，深入了解原理和算法相關(guān)內(nèi)容。2、研究并實(shí)現(xiàn)聲音信號(hào)的預(yù)處理技術(shù)，包括濾波、降噪、增益、聲音分割等，為后續(xù)的特征提取打下基礎(chǔ)。3、研究并實(shí)現(xiàn)特征提取技術(shù)，包括時(shí)域、頻域、小波變換等，保證提取出的特征能夠充分反映聲音信號(hào)的內(nèi)在信息。4、研究并實(shí)現(xiàn)分類和識(shí)別算法，比如支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等，通過對(duì)特征向量進(jìn)行分類和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)聲目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別和分類。5、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)具體應(yīng)用場(chǎng)景中的效果，探究基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)和可行性。三、研究?jī)?nèi)容和方法1、理論分析與研究通過文獻(xiàn)研究和課題調(diào)研，掌握基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的相關(guān)理論和算法，比如聲音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、分類和識(shí)別等，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)做好理論準(zhǔn)備和積累。2、DSP硬件平臺(tái)搭建基于DSP開發(fā)板和相關(guān)軟件平臺(tái)，搭建基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別實(shí)驗(yàn)環(huán)境，搭建相關(guān)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和測(cè)試環(huán)境，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)開發(fā)做好準(zhǔn)備。3、聲音信號(hào)的預(yù)處理通過濾波、降噪、增益、聲音分割等技術(shù)，對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，提高信號(hào)的準(zhǔn)確性和可靠性。4、特征提取算法研究基于時(shí)域、頻域、小波變換等算法，對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行特征提取，強(qiáng)化信號(hào)的區(qū)分度和特征性，為后續(xù)的分類和識(shí)別做好準(zhǔn)備。5、分類和識(shí)別算法實(shí)現(xiàn)基于支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）等算法，對(duì)特征向量進(jìn)行分類和識(shí)別，實(shí)現(xiàn)聲目標(biāo)的自動(dòng)識(shí)別和分類，為后續(xù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)做好準(zhǔn)備。6、實(shí)驗(yàn)分析和評(píng)估通過多組實(shí)驗(yàn)和對(duì)比，分析和評(píng)估基于DSP的聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的科學(xué)性、可行性和有效性，探究其在具體應(yīng)用場(chǎng)景中的表現(xiàn)和可行性，提高聲目標(biāo)識(shí)別技術(shù)的實(shí)用性和應(yīng)用性。四、文獻(xiàn)綜述1、JianhuiYue,GuoshengZhang,JinpingChen,andXinghaoDing.(2019),AcousticEventDetectionBasedonFeatureFusionandConvolutionalNeuralNetwork.IEEEAccess,7,81121-81132.2、RuiWang,YilongYin,FuqiangLiu,andQianWu.(2018),SoundRecognitionBasedonConvolutionalNeuralNetworkandSqueeze-And-ExcitationNetworks,ComputationalIntelligenceandNeuroscience.3、AmineJaber,ChaimaaYouness,andAfafMerazi(2017),ComparativeStudyforFourier-BasedFeaturesandWavelet-BasedFeaturesinSpeechRecognition,InternationalJournalofSignalProcessing,ImageProcessingandPatternRecognition,10,35-46.以上文獻(xiàn)涉及