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《智能语音处理》教学大纲
课程英文名
IntelligentSpeechProcessing
课程代码
03M0289
学分
3.0
总学时
32
理论学时
24
实验学时
8
上机学时
0
实践学时
0
课程类别
专业
教育课
课程性质
选修
先修课程
机器学习
适用专业
人工智能
开课学院
信息工程学院
执笔人
戚园园
审定人
专业评定小组
制定时间
2025年01月
注：课程类别是指公共基础课/学科基础课/专业教育课；课程性质是指必修/限选/任选。
一、课程地位与课程目标
（一）课程地位
本课程是人工智能专业的专业教育课，主要主要介绍语音信号数字处理的基本原理、方法及应用，使学生了解人类语音的产生和感知过程，了解和掌握语音信号数字处理的基本原理和方法以及语音信号处理的应用技术，充分了解语音信号处理技术在信息表达、传递、认知中的作用，能够利用计算机进行简单的语音信号处理。因此，本课程对于培养学生学习兴趣、持续学习的能力有重要的作用。
（二）课程目标
该课程应达到的预期学习结果（ILO，IntendedLearningOutcomes）如下所示：
ILO-1：了解智能语音处理的基本概念和相关技术理论；了解智能语音处理发展的前言动态和各领域的研究热点问题；
ILO-2：熟悉语音信号处理基础及关键技术，如语音特征提取、语音分离与增强、说话人识别、语音情感分析，具体分析较复杂问题、设计和实现复杂问题的能力。
ILO-3：熟悉基于大语言模型的语音交互和对话系统，掌握智能语音处理带来的计算模式的变化及其计算领域产生的深远影响，开阔学生的视野，使学生建立良好的“智能语音计算思维模式”，培养他们的创新能力和实践精神，增强他们的社会责任感，使其在未来的学习和工作中，能够更好地为社会发展贡献力量。
二、课程目标达成的途径与方法
1.本课程的课程目标以课堂教学为主，作业，实验为辅。通过理论联系实践让学生逐步具有任务分析和优化能力，问题分析分解以及知识转化的能力。
2.要求学生完成来源于真实应用场景的实践项目，要求学生在个人电脑上搭建编程环境，鼓励学有余力的同学完成复杂应用案例。
课程目标达成的途径与方法如下表所示。
课程目标
课程目标达成的途径与方法
ILO-1
课堂教学、测验、课堂讨论、课外作业、期末考试
ILO-2
课堂教学、实验、期末考试
ILO-3
课堂教学、实验操作、实验报告
三、课程目标与相关毕业要求的对应关系
毕业要求1工程知识：能够将数学、自然科学、人工智能专业知识用于解决人工智能相关的复杂工程问题。
毕业要求1-4：掌握人工智能领域的专业知识、基本理论与主要方法，能够用于解决智能系统相关的复杂工程问题。
毕业要求2问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的基本原理，识别、表达、并通过文献研究分析人工智能领域复杂工程问题，以获得有效结论。
毕业要求2-3能够运用人工智能专业知识对各项工程问题进行分析和求解。
毕业要求6工程与社会：能够基于人工智能相关背景知识进行合理分析，评价人工智能工程实践和复杂工程问题解决方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。
毕业要求6-2能分析和评价人工智能工程实践对社会、健康、安全、法律、文化的影响，以及这些制约因素对项目实施的影响，并理解应承担的责任。
课程目标
课程目标对毕业要求的支撑程度（H、M、L）
毕业要求1
毕业要求2
毕业要求6
ILO-1
M(0.2)
ILO-2
H(0.4)
ILO-3
H(0.4)
注：1.支撑强度分别填写H、M或L（其中H表示支撑程度高、M为中等、L为低）。
四、课程主要内容与基本要求
第1章语音处理概述
1、智能语音处理的定义与应用场景。
2、语音信号的基本特性与物理原理。
3、数字语音处理的基本流程与关键技术。
4、智能语音技术的发展历史与前沿趋势。
了解智能语音处理技术的基本原理、基本流程，熟悉智能语音处理的前沿趋势。通过联系当前社会上互联网行业的发展现状和智能语音处理的发展状况，为学生树立职业目标。
第2章语音信号处理基础
1、语音信号的产生与声学模型
2、数字信号采集与量化
3、语音特征提取方法：
短时傅里叶变换（STFT）、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、梅尔倒谱系数（Mel-spectrogram）
滤波器设计与频谱分析
熟悉语音信号处理的基础知识，包括数字信号采集与量化，特征提取方法。
语音识别技术
1、自动语音识别（ASR）系统框架
2、声学模型与语言模型：HMM、GMM与DNN-HMM模型
3、端到端语音识别：CTC与注意力机制
4、预训练语言模型与语音识别结合（Wav2Vec、Whisper）
5、噪声鲁棒性与语音增强技术
了解语音识别的系统框架，熟悉经典声
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