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《语音识别技术》教学大纲

课程名称：语音识别技术课程编号：2382

英文名称：Speechrecognitiontechnology

学时：40学时 学分：2.5学分

开课学期：第7学期

适用专业：数据科学与大数据技术专业

课程类别：理论课+实验课

课程性质：专业方向与拓展课

先修课程：Python程序设计、时间序列分析

一、课程的性质及任务

《语音识别技术》课程是数据科学与大数据技术专业学生的专业方向与拓展课，本课程主要介绍语音信号处理的基本理论、方法和相关的应用领域，并介绍目前的研究现状和学科发展的趋势。通过本课程的学习，使学生较好地掌握语音信号处理的基本内容和基本方法，并在一定程度上能利用信号处理的的思想、方法解决一些简单的模式识别和人工智能问题。

依据河北工程大学数据科学与大数据技术专业培养计划，本课程需要培养学生的能力是：

能够将数据科学与大数据技术相关知识用于大数据工程问题解决方案的比较与综合（毕业要求指标1.4）

能够针对大数据特定的任务需求，完成大数据系统、模块的设计与开发（毕业要求指标3.2）

掌握基本的大数据开发环境的配置和应用，熟练掌握软件开发语言，并能够运用集成开发环境进行复杂程序设计（毕业要求指标5.1）

二、课程目标与要求

2.1课程目标

1. 掌握语音识别技术的基本概念和基本理论，熟悉语音识别技术的经典方法，培养学生解决计算机领域复杂工程问题所需专业基础知识。

2. 能够运用计算思维分析问题和解决问题，针对计算机领域复杂工程问题，分析并抽象出语音识别技术中的问题。

3. 能够综合运用语音识别技术的基本理论和设计方法，针对计算机领域复杂工程问题研究和设计可行的解决方案，并能对解决方案进行分析和论证。

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2.2课程目标与毕业要求对应关系

毕业要求

1

2

3

毕业要求二级指标

毕业要求

●

1-4能够将数据科学与大数据技术相关知识用于大数据工程问题的解决方案。

1.具有扎实的数学与自然科学知识和工程基础，系统地掌握数据科学与大数据技术领域的基本理论、基础知识，并综合运用所学知识解决复杂工程问题。

●

3-2. 能够针对大数据特定的任务需求，完成大数据系统、模块的设计与开发。

3.能够设计出大数据应用领域的复杂工程问题的解决方案，具有数据采集、处理、分析、挖掘的能力，并能够在设计环节中体现创新意识，考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等多维度协同发展因素。

●

5-3具备使用大数据平台以及软件对复杂工程问题进行仿真的能力，理解其使用要求、运用范围和局限性。

5.能够针对大数据应用领域的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代信息技术工具，包括对大数据应用领域的复杂工程问题的预测与仿真，并能够理解其局限性。

2.3课程目标与培养环节对应矩阵

序号

课程目标

理论教学

课内实验

课后作业

1

掌握语音识别技术的基本概念和基本理论，熟悉语音识别技术的经典方法，培养学生解决计算机领域复杂工程问题所需专业基础知识。

H

L

2

能够运用计算思维分析问题和解决问题，针对计算机领域复杂工程问题，分析并抽象出语音识别技术中的问题。

H

M

L

3

能够综合运用语音识别技术的基本理论和设计方法，针对计算机领域复杂工程问题研究和设计可行的解决方案，并能对解决方案进行分析和论证。

H

H

M

注：H表示该能力的在此环节重点培养；M表示该能力在此环节有应用要求；L表示该能力在此环节有所涉及。

并行程序设计原理课程教学大纲

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2.4目标达成度的评价

课程目标1主要通过理论教学环节进行培养，在课内实验有所涉及。主要通过课堂测试和期末考试中概念性、原理性题目进行考核。目标达成综合以上内容进行评价。

课程目标2主要通过理论教学环节进行培养，在课内实验有应用要求，课后作业有所涉及。主要通过课堂测试，课后作业和期末考试中各种语音识别技术题目进行考核，在实验中体现为能熟悉语音识别技术的基本理论和设计方法。目标达成综合以上内容进行评价。

课程目标3主要通过课内实验进行培养，在课后作业有应用要求。主要通过布置计算机领域复杂工程问题应用案例题目进行考核，在实验报告中体现为能给出符合要求的语音识别结论。在课后作业中体现为基于语音识别技术，综合运用各种语音识别技术能力；目标达成综合以上内容进行评价。

三、教学方法及手段

理论教学以课堂讲授为主，上机实验为辅并结合课堂讨论、案例分析、师生互动等教学方法展开教学；

理论教学强调将各种语音识别技术与实际项目案例的实际情况紧密联系，面向知识的实际应用；

本课程教材力求内容新颖，采用多样化的方式进行教学，让学生在理论与实践相结合的基础上，对课程所要求的实际操作能力有进一步的提高。

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