个性化语音康复训练推荐系统的设计与实现的中期报告中期报告一、项目简介本项目为个性化语音康复训练推荐系统，旨在为语音障碍患者提供一个定制化的训练方案。通过分析患者语音障碍情况及训练需求，推荐适合的语音训练内容，并提供实时反馈和进度记录，帮助用户提高语音交流能力。二、项目进展本项目分为数据采集、数据预处理、特征提取、模型设计等几个部分，目前已完成了数据采集和数据预处理工作。数据采集我们从医院和康复机构获得了一批语音障碍患者的数据，包括发音能力不同、发音速度不同、口齿不清、说话语速不同等不同类型的语音数据。这批数据作为系统训练的原始数据集，有助于提高模型的适应性和准确性。数据预处理针对原始数据集中存在的问题，我们进行了数据预处理工作，包括数据清洗、数据标注和数据划分。具体包括以下步骤：1.数据清洗通过人工听取语音样本，并对数据中的异常数据进行剔除和修正。例如，频率异常、语速异常、干扰信号过多等情况应当予以清洗。2.数据标注针对数据中语音存在的问题，如发音不准确、语速过快或过慢、口齿不清等，我们通过人工标注对其进行标记，以便后续对模型进行训练。具体标记的内容包括：声音质量、节奏、音调、发音、韵律等。3.数据划分根据数据的标注，我们将数据划分为不同类型和不同难度的语音样本，建立不同的语音训练模型。同时，我们将数据划分为训练集和测试集，训练集用于模型的训练，而测试集用于评估模型表现。三、下一步工作在完成数据预处理之后，我们将会继续设计模型、进行特征提取和模型训练的工作。具体包括以下几个方面：1.特征提取通过在数据集上采用不同的特征提取算法和方法提取语音特征。我们将采用Spectrogram、Mel-spectrogram、MFCC等经典算法，并尝试将时域和频域的特征结合起来，生成更有用的特征向量。2.模型设计通过数据预处理生成的训练集，我们将构建并训练一个基于深度神经网络的语音识别模型。同时，我们还将对比传统机器学习算法和深度学习算法的性能差异，并选择表现更佳的算法进行模型设计。3.模型评估我们将使用测试集对模型进行评估，并针对评估结果进行调优和改进。同时，我们还将根据用户反馈和调研结果，进一步完善模型设计和优化训练算法。四、总结目前，我们已经完成了数据采集和数据预处理工作，并在接下来的工作中将进行特征提取、模型设计和模型训练。相信在完成上述工作的基础上，我们将能够构建出一个可靠、有效的个性化语音康复训练推荐系统，为语音障碍患者提供精准、有效的康复训练方案。