1. 本选题研究的目的及意义
语音编码技术作为语音信号处理领域的关键技术之一，旨在以尽可能低的比特率传输高质量的语音信号。
随着移动通信、互联网和物联网的快速发展，人们对语音通信质量和效率的要求日益提高，推动着语音编码技术不断朝着高效、低码率、高自然度方向发展。
近年来，深度学习技术的兴起为语音编码技术带来了新的突破。
2. 本选题国内外研究状况综述
语音编码技术一直是语音信号处理领域的研究热点，近年来，深度学习的兴起为语音编码技术注入了新的活力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的语音编码技术方面开展了大量的研究工作，并取得了一系列成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括：
1.深度神经网络基础：介绍人工神经网络、深度学习、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本概念和原理，为后续研究奠定理论基础。
2.传统语音编码模型：介绍传统的语音编码模型，如线性预测编码(LPC)、码激励线性预测(CELP)等，分析其优缺点，为基于深度神经网络的语音编码模型的设计提供参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型设计、实验验证相结合的研究方法。
首先，进行文献调研，深入了解语音编码技术和深度学习的相关理论基础，分析现有语音编码技术的优缺点，研究深度学习在语音编码中的应用现状，为后续研究提供理论指导。
其次，设计基于深度神经网络的语音编码模型，探索不同类型神经网络在语音编码中的应用，并对模型结构进行优化，以提高模型的编码效率和鲁棒性。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种高效的基于深度神经网络的语音编码模型：结合现有深度学习技术，设计一种新型的语音编码模型，提高语音编码效率和语音质量。
2.研究针对不同应用场景的语音编码模型设计：针对低码率、高质量等不同应用场景，设计不同的语音编码模型，以满足不同场景下的需求。
3.提出一种基于深度学习的语音编码模型优化方法：利用深度学习技术对传统语音编码模型进行优化，提高模型的编码效率和鲁棒性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.李赫,白宝明,刘刚.面向5G的语音编码技术研究进展与展望[J].电信科学,2021,37(08):1-18.
2.马建,张雄伟,杜轶.基于深度学习的语音编码技术研究综述[J].电子学报,2022,50(09):3281-3298.
3.黄浩.基于深度学习的低比特率语音编码技术研究[D].南京邮电大学,2021.
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