《语音技术及其应用》教学大纲.docx

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1、语音技术及其应用教学大纲适用楚困：202X版本科人才培养方案课程代码：22150261课程性质：专业选修课学分：2学分学时：32学晡（理论26学时，实验6学时）先修课程：高等数学C、笈变函数与积分变换、大学物理等等后续课程：机繇人感知与交互、人工智能导论等适用专业：机器人工程专业开课单位：智能工程学院一、课程说明语音技术及其应用3是机器人工程专业的一门专业选修课，主要讲授语音伯号的基本概念、采集分析、编码及识别的基本理论与应用.通过本课程的学习，使学生掌握语音识别技术的基本理论和基本应用方法.提高学生的逻辑推理能力、分析计算能力、实验研究能力、总结归纳能力及自学新知识的能力，同时为学习后续课程

2、打下必要的基础。二、课程目标通过本课程的学习，使学生达到如下目标；课程目标1：掌握语音技术及应用的基本概念、声学基础及简雎潘音信号产生模型模型.课程目标2：掌题对诏音信号进行简单分析处理、嫔码、合成以及识别的基本能力.邨程目标3：培养学生利用现代工具获取、分析、处理信息,解决工程问题的能力：培养学生的自主学习能力、创新意识、工匠精神、爱国情怀和劳动热情。三、课程目标与毕业要求4语音技术及其应用分课程教学目标对机器人工程专业毕业要求的支探见表k*1课程教学目标与毕业要求关系毕业要求指标点课程目标支撑91.工程知识1.3掌握信号处理、控制理论、机器人工程等专业理论知识,用于解决分析机器人工程领域的

3、豆条工程问遨“课程目标1：学程语音技术及应用的基本概念、声学基础及简维语音信号产生模型模型。M3.设计/开发解决方案3.3能终通过单元集成和优化.进行机械电干结构、智能算法、系统集成等部件的应用课程目标2：掌握对语书信号进行简单分析处理、端码、合成以及识别的基本能力.M与设计。6.使用现代工具5.2能够运用MAT1.AB、Proteus、P1.C、ROS等工具对机器人领域的更杂工程问题进行设计、开发和仿真分析，并理解其用眼性。课程目标3：培养学生利用现代工具获取、分析、处理信息，解决工程问题的能力；培养学生的自主学习能力,创新意识.IK精神、爱国情怀和劳动热情.M注i表中-H（AXM（中）*表

4、示课程与相关毕业要求的关联度.四、教学内容,基本要求与学时分配I.理论部分理论部分的教学内容、基本要求与学时分配见表2。表2教学内容、基本要求与学时分配教学内容教学要求，教学点充点理论学时建学时对应的课程目标1 .麻颊侬1.I语音上号处理的发展1.2语书信号处理的应用1.3语音值号处理的总体结构思政元素：我国语书技术发展之路教学要求：了解诺音伯号处理的发展和历史：了解语音信号处理的应用领域；理解语音信号处理系统的总体结何，点：谱音信号处理的应用和总体结构.难点:语音佶号处理的应用和总体结构。21、32.语看信号的声学基础及产生模型2.1 语音信号的产生2.2语音信号的感知2.3语M信号的雄性产

5、生模型2.4语音估号的非线性产生模型思政元素：国产AI主播的声音来源教学要求，了例语音侑号的产生过程：掌握语音伯号在时域和频域的灰示方法：了解语音信号的那知方式；理解掩蔽效应：理解并常押语在信号的线性和非线性产生模型.点：语音信号在时域和领域的表示方法：掩蔽效应：语音信号税性产生模型、语音信号的作战性产生模型。难点，语音信号的非线性产生模1.621、33.语音信号分析3.1 语音信号数字化3.2 语音伯号时域分析33语音信号频域分析3.4 语音伯号特征应用36语音信号雄性预测分析教学要求,掌握语音信号数字化的方法和过程：掌握短时旎盘分析、近时平均过冬率等语音信号在时域分析的方法：掌握逑波器祖方

6、法、傅里叶领港分析等语白信号在领域分析的方法：掌握基音周期估计等谱音信号特征的应用方法：理解语音信号线性预测的基本原埋和方法.点I语音信号的数字化；知时能成分析,短时平均过零率：傅里叶频谱分析:622、3思政元素：工匠精神一表征与误差语音信号线性预测的原理.难点，傅里叶频谱分析；语音信号线性模测的原理.4.语说a码4.1 波形编码4.2 参数编码、混合编码43极低速率语音城码技术4.4 语苦编码器的性能指标和质墩评测方法4.5 感知音频编码思政元素：我国语音信息处理的佼佼者-科大讯飞教学襄求t理解并掌握波形编码、参数编码和混合编码方法：理解极低速率语音编码原理：理解演码器的性值指标和质证评测方

7、法:了解感知音频编码方法.点；波形编码；参数编码：混合编码：编码器的性能指标和质理评测方法.难点I参数编码:混合编码：极低速率语音编码原理.62、35. MWjM.合成5.1 基于矢量量化的识别技术5.2 动态时间归正的识别技术S3隐马尔可夫模型5.4 连接词语音识别技术5.5 语音合成的夔本原理5.6 参数合成法与波形拼接技术思政元素：华为语音助手教学戛求，了解语音识别和语音合成的原理:理解常见谓音识别技术和谙音拼接技术.SAi基于矢量量化的识别技术、动态实践归正的识别技术、隐马尔可夫模型技术、语音合成的基本原理、参数合成方法、波形拼接合成技术。Mt基于矢量量化的识别技术、.明态实践归正的识

8、别技术、隐马尔可夫模型技术、参数合成方法、波形拼接合成技术。622,3it2662,实骐部分实验部分的教学内容、基本要求与学时分配见表3。表3实验项目、实验内容与学时实验项目实殴内容和要求实验学时对应的课程目标1.语音信号生成实验实验内容：根据语音信号产生模型编程生成相应语音信号。实验要求I理解语音信号产生的基本原理：掌樨常见的谱音信号产生模型.21、32.语音信号处理与分析实验实3内容，采集语音信号并进行短时时域分析和短时城域分析.22、3实验央求t掌握语音信号采集的过理；理解语音信号短时时域分析、短时领域分析的基本原理.3.基于DTW的孤立字语音识别实验实验内容，时给定的孤立阿拉伯数字语音

9、信号进行识别.实验要求：掌握语音识别的模板匹花法的原理和过程；掌握DTw技术的以本原理。22、3it6五、教学方法及手段本课程注羽讲授语音信号处理的基本埋论和技术，以教师课堂讲授为主,同时引入课空讨论并辅以案例分析,激发学生兴趣,培养学生独立思考问应、分析问遨和解决问应的能力：教学过程以精讲多练、理实结合为原则.安排适当的案例分析练习题.在实验教学环节中.以讨论、演示为主，注意培养学生自主学习和实找动手能力。六、课程资源1 .推荐教材：（1）韩纪庆等.港音信号处理（第3版）M.北京：清华大学出版社.2019.2 .参考书：（1）梁瑞宇.语音信号处理实验教程？M.北京：机械匚业出版社.2016.

10、03.（2张雪英.数字语音处理及MAT1.AB仿真（第2版）M1.北京：电子工业出版社.2016.04.（3）未知川.EMAT1.AB语音信号分析与合成/M1.北京：北京航空航天大学出版社.2018.01.（4）张贤达.现代语音信号处理:3.北京：清华大学出版社.2015.123 .期刊：（I）南杰,赵宏亮,艾宁智等.基于Bn-SGMM-HMM模型的低资源ij音识别系统J.合肥工业大学学报（自然科学版）2021.4402）:1627-1632.（2）朱方圆,马忐强,陈枪等,语音识别中说话人自适应方法研究综述几计噂机科学与探.2021.15（12）:2241-2255.（3）鱼昆,张绍阳,侯佳正

11、等.语音识别及湘到湘技术现状及展里J计算机系统应ff.2（）21.30（03）:14-23.DO1:10.1588M.cnki.csa.007852.（4）崔阳，刘长红.基于P1.EA的语音识别系统评测平台U1.,计算机科.2020.47（52）:638-641.（5唐海桃,薛宏宾,怖纪庆.一种把尺度前向注意力模型的语音识别方法J1.电子学报.2O2O,481O7）J255I26O.（6）王子龙,李俊峰,张劭得等.基于递归神经网络的端到湘语音识别J.计究机与数字工,2019.47（12）:3099-3106.（7）唐美丽.胡琼.马廷淮.基于循环神经网络的语音识别研究叫.现代电子技术.2019.

12、42（14）:I52-I56.DOI:IO.16652i.issn.1004-373x.2OI9.14.035.（8）孙可,刘忠武,吴雨治等.基于PythCn的深度学习语音识别J沈阳师范大学学报（自然科学版,2019,37（03）:274-277.4 .网络资源:（I）基于HMM的语音识别.中国.CsDNaoBhupsjzb1.ugxM1.nmcujicgsgsoiSar1.idMdciai1.52389157.（2）语音识别的技术原理是什么,中国.CSDN.2OI8.hupsb1.og.csdn.nejie88950artic1.e/detai1.s/52389157.七、课程考核对课程目标

13、的支撑课程成绩由过程性考核成绩和期末考核成绩两部分构成,具体考核/评价细则及对课程目标的支撑关系见表4.表4课程考犊对翼程目标的支撑考核环节占比考核/评价细理课程目标123过程性考核101）根据参与课堂活动情况进行考核,满分100分，2）以平时考核成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩.J42实脸20 1）根据每个实物的实5金操作完成情况和实验报告助JS弟独评分，满分100分. 2）姆次实验单独评分，取各次实骁成绩的平均伯作为此环节的最终成绩. 3）以实脸成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩.884作业10 1）主要考核学生对各章节知识点的发习、理解和掌握程度,满分100分. 2）每次作业单独评分,取各次成绩的平均值作为此环节的般终成绩. 3）以作业成绩乘以其在总评成绩中所占的比例计入课程总评成绩。442期末考核60 1）期末考核要求学生完成一项综合性大作业. 2）综合性大作业以综合性设计和应用为主，主要考查学生对该课程的用体掌握程度和应用实践能力。x9090x80x7070x60xx90.认我参与各项教学活动，多次取计平均得分90xH0.偶尔