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文档简介

基于VC的广告语音识别系统的设计研究的任务书一、研究背景随着语音技术的不断发展，语音识别技术在现实生活中得到了广泛的应用，其中广告语音识别系统是其中一个重要的应用方向。广告语音识别系统可以通过识别广告中的语音内容，将广告分类、推荐、定向投放等，对广告主和用户都有很大的帮助作用。因此，本研究应用VC语音识别技术，设计并实现广告语音识别系统。二、研究目的本研究的主要目的是设计并实现一套基于VC的广告语音识别系统，能够有效地对广告中的语音内容进行识别和分析，为广告主提供针对性和精准的广告投放，提高广告效果和用户体验。三、研究内容1.调研广告语音识别技术的现状及应用情况；2.研究VC语音识别技术的理论和应用，掌握相关编程技巧；3.设计广告语音识别系统的整体架构，包括语音采集、特征提取、模型训练、识别与分析等环节；4.实现广告语音识别系统的各个模块，包括语音信号预处理、特征提取、模型训练和识别等；5.对广告语音进行分类和分析，提取关键信息，为广告主提供优化方案。四、研究方法本研究采用文献调研、实验验证和案例分析等手段，研究广告语音识别技术的现状和应用情况，掌握VC语音识别技术的理论和编程技巧，设计并实现广告语音识别系统。五、预期成果1.研究报告：对广告语音识别技术的现状、VC语音识别技术的理论和应用进行详细的介绍和分析，并阐述广告语音识别系统的设计原理和实现方法；2.广告语音识别系统：基于VC语音识别技术，设计并实现一套广告语音识别系统，能够对广告中的语音进行识别、分类和分析；3.应用案例：选取具有代表性的广告进行识别和分析，并提出优化建议，验证广告语音识别系统的效果。六、研究进度安排阶段|任务|时间安排-|-|-第一阶段|文献调研和理论研究|2个月第二阶段|系统设计和编程实现|4个月第三阶段|系统测试和数据分析|2个月第四阶段|论文撰写和答辩准备|2个月七、参考文献1.张雪等.基于深度学习的广告语音识别技术研究[J].电子设计工程,2017,25(12):110-114.2.陈磊,胡乃红,陈华伟.语音信号特征提取方法研究综述[J].科技通报,2014,30(2):163-167,171.3.陈晓东,孙爱芝.基于MFCC参数和GMM模型的语音识别技术研究[J].计算机应用研究,2015,32(11):3267-3269.4.李宇飞等.基于隐马尔可夫模型的语音识别技术研究[J].计算机工程与设计,2016,37(1):174-180.5.田

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