1. 本选题研究的目的及意义
语音识别作为人工智能领域的核心技术之一，近年来取得了显著的进步，并在智能家居、医疗保健、教育等领域展现出巨大的应用潜力。
英文字母语音识别是语音识别领域的基础性研究方向，其研究成果可为更复杂的语音识别任务提供技术支撑。
本选题旨在利用动态时间规整算法（DTW）实现对英文字母的语音识别，并对其性能进行评估，以期为语音识别技术的进一步发展和应用做出贡献。
2. 本选题国内外研究状况综述
语音识别技术的研究已经持续了数十年，从早期的模板匹配方法到如今的深度学习方法，取得了长足的进步。
近年来，随着计算能力的提升和深度学习技术的快速发展，语音识别技术取得了突破性进展，识别精度和效率都得到了显著提高。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要内容如下:
1. 主要内容
1.语音信号预处理：对采集到的语音信号进行预加重、分帧、加窗等处理，消除噪声和干扰，为后续特征提取做好准备。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，具体步骤如下：
1.准备阶段：-收集相关文献资料，深入了解英文字母语音识别的研究现状、DTW算法的基本原理以及语音信号处理的基本方法。
-确定实验方案，包括语音数据库的构建、特征参数的选择、DTW算法的参数设置等。
-搭建实验平台，安装必要的软件和工具，例如语音信号处理工具箱、机器学习库等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于将DTW算法应用于英文字母语音识别，并对其性能进行评估。
与传统的语音识别方法相比，DTW算法具有以下优点：
1.能够有效地处理语音信号的时变性和非线性，提高识别精度。
2.计算复杂度较低，适用于实时性要求较高的应用场景。
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. 刘斐,杨静,王志明,等.基于改进MFCC和DTW的混合词语音识别算法[J].计算机应用研究,2020,37(10):3120-3124.
2. 刘娇洋,张雪英.融合MFCC和LPCC的语音情感识别[J].计算机工程与应用,2021,57(14):154-160.
3. 张玲,张春霞,王哲. 基于MFCC和改进DTW的语音识别研究[J]. 计算机应用与软件,2019,36(05):254-259.
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