基于元音长度调整的中语言语音识别的中期报告本研究旨在通过调整元音长度来提高中文语音识别的准确性。在此中期报告中，我们介绍了研究的背景和目的，以及已经取得的进展。首先，我们对中文语音识别的挑战进行了分析。由于中文中有许多相似的音节，加上方言的存在，使得中文语音识别的准确性较低。因此，我们从语音的特征入手，尝试提高识别的准确性。然后，我们提出了一种基于元音长度调整的方法来改进中文语音识别。元音是中文音节的重要组成部分，它们的长度对识别结果的准确性有很大影响。根据传统的中文语音学理论，元音的长度分为三种：短元音、长元音和超长元音。我们通过调整元音长度，尝试改变语音的特征，从而提高语音识别的准确性。为了实现这个方法，我们使用了一种基于深度学习的语音识别系统。我们进行了大量的实验，收集了大量的语音数据，并对数据进行了预处理和特征提取。接着，我们设计了神经网络模型，并使用训练数据对其进行了训练。最后，我们通过测试数据对模型进行了评估，并对实验结果进行了分析和比较。目前，我们已经取得了一些进展。实验结果显示，我们提出的基于元音长度调整的方法可以显著提高中文语音识别的准确性。下一步，我们将继续优化这个方法，并进行更加深入的研究，以便更好地应用于实际场景中。