1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着互联网和人工智能技术的快速发展，人机交互技术正经历着从传统键盘鼠标到语音交互、体感交互等更加自然、便捷的方式转变。
其中，基于声音信号的人机交互方式因其便捷性、低成本等优势受到越来越多的关注。
机械键盘以其独特的手感和声音，在游戏玩家、程序员等群体中拥有众多用户，其按键声音蕴含着丰富的身份信息、情感信息以及操作指令。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，声学信号处理技术在语音识别、音乐信息检索等领域取得了显著进展。
随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的声学信号处理方法展现出强大的特征学习和模式识别能力，为机械按键声音识别提供了新的思路和方法。
1. 国内研究现状
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以下几个方面：1.机械按键声音特性分析：研究机械按键声音的产生机制，分析影响声音特征的关键因素，包括按键材质、键盘结构、敲击力度等，并提取声音信号的时域、频域特征，为后续的识别工作奠定基础。
2.机械按键声音采集方案设计：设计合理的机械按键声音采集方案，包括声音采集设备选型、采集环境搭建以及数据采集流程规范，确保采集到的声音数据质量，为后续的识别工作提供可靠的数据基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.准备阶段:确定研究方向和目标，完成文献综述，了解国内外研究现状和最新进展。
掌握相关理论知识，包括声学信号处理、机器学习、深度学习等，以及相关的软件操作技能。
筹备实验设备和软件，包括录音设备、机械键盘、计算机等，并搭建实验环境。
5. 研究的创新点
本研究致力于探索机械按键声音录入与识别的有效方法，预期在以下几个方面实现创新：
1.构建大规模、高质量的机械按键声音数据集:针对目前缺乏公开、统一的机械按键声音数据集的问题，本研究将构建一个包含不同键盘、不同按键、不同用户、不同敲击力度等多维度信息的机械按键声音数据库，为相关研究提供数据基础。
2.提出基于深度学习的机械按键声音识别方法:针对传统方法特征提取能力有限的问题，本研究将探索基于深度学习的机械按键声音识别方法，利用深度神经网络强大的特征学习能力，自动提取具有更强区分性的声音特征，提高识别精度。
3.探索多任务学习在机械按键声音识别中的应用:针对不同识别任务之间存在关联性的特点，本研究将探索多任务学习在机械按键声音识别中的应用，将多个识别任务联合训练，共享特征表示，提高模型的泛化能力和识别效率。
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.陈建,张雄伟,王波.深度学习在语音识别中的应用综述[J].计算机应用研究,2018,35(09):2561-2567 2573.
2.李宏,杨静,王丽萍,等.基于Mel频率倒谱系数和卷积神经网络的轴承故障诊断[J].振动与冲击,2018,37(03):170-176.
3.王晓东,刘婷婷,王雪松.深度学习在音频情感识别中的研究进展[J].计算机应用研究,2019,36(08):2241-2247.
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