1. 毕业设计（论文）主要内容：

神经网络语言模型是利用深度神经网络建立的语言模型,也是目前语言模型领域的一个研究热点。众多科研人员经过多年研究，基于神经网络的语言模型已经在一定程度上让语音识别技术的性能更优秀。本设计应将深度神经网络应用至现有数据上，搭建语音识别平台，并达到一定的识别率。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、查阅文献资料（15-30篇）了解深度神经网络在语音识别中的应用现状

2、结合实际情况分析如何在合适场景使用语音识别技术和方法

3、用uml完成关键算法的概要设计

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）12月到1月，查阅相关资料，调研国内外研究现状。

（2）1月到2月，阅读相关书籍和文献，找到合适的语音识别方法。

（3）2月到3月，搭建基于深度神经网络的语音识别框架，并使用现有的数据进行训练。

4. 主要参考文献

[1]张德良. 深度神经网络在中文语音识别系统中的实现[d].北京交通大学,2015.

[2]戴礼荣,张仕良. 深度语音信号与信息处理:研究进展与展望[j]. 数据采集与处理. 2014(02)

[3]刘旺玉,shiraishi hiroshi. 基于gmm-hmm和深层循环神经网络的复杂噪声环境下的语音识别[j]. 制造业自动化. 2016(05)