news 2026/5/28 5:33:50

基于深度学习的实时字幕系统任务书

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于深度学习的实时字幕系统任务书

莆田学院毕业设计任务书

学生姓名

专业

数据科学与大数据技术

学号

202112904649

设计题目

基于深度学习的实时字幕系统设计与实现

一、设计内容及要求

本设计对基于python的自动语音识别展开介绍,包括本系统的技术综述以及系统的总体架构、详细功能设计等,其中本系统是基于 自动语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是一项将人类说话的语音转换成文本或命令的技术。它是自然语言处理(NLP)领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语音。。

二、主要规范与技术指标

在该设计中,主要规范包括以下几个方面:

系统功能规范:该设计需要明确系统的功能需求和性能指标,如系统的功能需求、推荐算法等。此外,还需要明确系统的输入和输出要求,如数据格式、界面设计等。

硬件平台规范:硬件平台规范是指系统所依赖的硬件平台和设备的要求。在主要规范中,需要明确系统的硬件配置和设备要求,如服务器、网络设备、存储设备等。此外,还需要明确系统的硬件接口和通信协议等方面的要求。

软件平台规范:本设计需要明确系统的软件开发环境、编程语言、操作系统、数据库管理系统等方面的要求,采用以下数据,THCHS-30,包括13388条中文语音文件以及对应的文本标注,编程语言运用了Python。

技术指标:

  1. ASR的输入是语音片段,输出是对应的文本内容。使用深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)实现ASR的一般流程为从原始语音到声学特征,将声学特征输入到神经网络,输出对应的概率,根据概率输出文本序列。

2、进行系统功能的实现与测试,确保系统可行。

3、设计程序可以正常运行,音频数据采集与预处理,字幕生成与同步。

三、设计工作进度计划

2024年11月11日-12月15日:提交开题报告,完成开题报告答辩。

2024年12月16日-2025年2月10日:完成毕业设计初稿;

2025年2月11日-2025年4月6日:完善毕业设计成果;

2025年4月7日-2025年4月14日:完成定稿、查新检测;

2025年4月15日-2025年4月21日:答辩资格审核;

2025年4月22日-2025年5月7日:毕业设计答辩;

指导教师签名:

2024年 11月 8日

(本表由指导教师填写,不够可另加页)

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