1. 本选题研究的目的及意义
语音信号作为人类最自然、最便捷的交流方式，承载着丰富的信息。
语音信号分类作为语音识别、智能交互等领域的关键技术，一直是学术界和工业界研究的热点。
本选题旨在利用BP神经网络强大的非线性映射能力，构建高精度的语音信号分类模型，为语音信息处理提供可靠的技术支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
语音信号分类是语音识别领域的重要研究方向之一，近年来取得了显著进展。
本部分将从国内外研究现状两个方面进行综述。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于BP神经网络的语音信号分类模型展开，主要内容包括以下几个方面：1.语音信号预处理：对原始语音信号进行去噪、分帧、加窗等预处理操作，提取有效的特征参数，如Mel频率倒谱系数(MFCCs)、线性预测倒谱系数(LPCCs)等，为BP神经网络提供高质量的输入数据。
2.BP神经网络设计：设计合适的BP神经网络结构，包括输入层、隐含层和输出层的神经元个数，以及各层之间的连接方式。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，结合理论分析和仿真实验，对基于BP神经网络的语音信号分类模型进行深入研究。
首先，进行语音信号预处理，包括语音信号的采集、去噪、分帧和加窗等操作，并提取有效的特征参数，如MFCCs和LPCCs等。
其次，设计BP神经网络结构，确定输入层、隐含层和输出层的节点数，以及各层之间的连接方式。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.提出一种基于改进BP神经网络的语音信号分类方法，通过优化网络结构、改进训练算法等手段，提高语音信号分类的准确率和鲁棒性。
2.探索不同特征参数对分类结果的影响，为语音信号特征提取提供参考依据。
3.在公开数据集上进行实验验证，并与其他语音信号分类方法进行比较，评估模型的性能。
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.李艳琴,王欢,李宁.语音信号情感特征提取及识别研究[J].计算机工程与应用,2022,58(18):167-175.
2.张超,徐建波,黄海,等.基于MFCC和改进BP神经网络的语音情感识别[J].计算机工程与应用,2021,57(12):154-160.
3.王永强,张雪英,李志刚.基于MFCC和BP神经网络的蒙古语语音识别[J].计算机工程与应用,2020,56(23):143-148.
