1. 本选题研究的目的及意义

随着机器人技术的飞速发展和人工智能的兴起，机器人语音识别技术作为实现人机交互的关键技术之一，正日益受到学术界和工业界的广泛关注。

语音识别赋予了机器人“听懂”人类语言的能力，使得人类能够更加自然、便捷地与机器人进行沟通和交流。

本选题以机器人语音识别技术为研究对象，深入探讨其基本原理、关键技术、应用领域以及未来发展趋势，旨在推动机器人语音识别技术的进步和应用，促进人机交互方式的变革。

2. 本选题国内外研究状况综述

语音识别技术的研究历经数十年，已经取得了显著的成果。

近年来，随着深度学习技术的引入，语音识别技术更是取得了突破性的进展，应用领域不断拓展。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容包括机器人语音识别技术概述、关键技术研究、机器人环境下的语音识别挑战及应对策略、应用领域探讨以及未来发展趋势展望等五个方面。

1. 主要内容

1.机器人语音识别技术概述：介绍语音识别的基本概念、发展历程、系统架构以及常用的语音识别技术方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究、案例分析、比较分析等方法，对机器人语音识别技术进行系统研究。

1.文献研究：查阅国内外相关学术文献，了解机器人语音识别技术的发展历程、研究现状、关键技术以及应用情况，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.案例分析：选取典型机器人语音识别应用案例，分析其技术路线、实现方法、应用效果以及优缺点，为本研究提供实践参考和借鉴意义。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将从机器人应用场景出发，深入分析机器人语音识别技术面临的挑战，例如噪声干扰、回声消除、远场语音识别等，并探讨相应的解决策略，以提高机器人语音识别的鲁棒性和准确性。

2.将结合最新的深度学习技术，探讨其在机器人语音识别中的应用，例如深度神经网络模型在语音特征提取、声学模型建模等方面的应用，以期提高机器人语音识别的效率和性能。

3.将展望机器人语音识别技术的未来发展趋势，例如多模态语音识别、个性化语音识别、低资源语音识别等，并探讨语音识别技术发展所面临的伦理问题和社会影响，以期为机器人语音识别的未来发展提供参考。

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] 宗成庆. 语音识别技术的发展现状与趋势[j]. 中文信息学报, 2019, 33(1): 1-13.

[2] 李宏伟, 刘文举, 王东. 基于深度学习的语音识别技术现状与展望[j]. 自动化学报, 2018, 44(3): 381-392.

[3] 张仕良, 王治平, 郑方, 等. 基于深度学习的声纹识别技术综述[j]. 软件学报, 2019, 30(2): 305-325.