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课题
项目七中文普通话语音识别
课时
2课时（90min）
教学目标
知识目标：
（1）掌握语音识别项目的实施流程
（2）掌握语音识别项目中语音数据和标签数据的处理方法
（3）掌握中文普通话语音识别项目中模型的构建方法
（4）进一步掌握CTC解码算法的使用方法
技能目标：
（1）能够导入中文语音数据集，并对数据集进行处理
（2）能够编写程序，构建中文普通话的语音识别系统
（3）能够编写程序，使用CTC解码算法进行解码
素养目标：
（1）培养勇于奋斗、乐观向上的工作态度，提高自我管理能力
（2）养成良好的学习习惯，拥有强健的体魄、健康的心理和健全的人格
教学重难点
教学重点：语音识别项目的实施流程，语音识别项目中语音数据和标签数据的处理方法，中文普通话语音识别项目中模型的构建方法
教学难点：导入中文语音数据集，并对数据集进行处理；构建中文普通话的语音识别系统；使用CTC解码算法进行解码
教学方法
案例分析法、问答法、讨论法、讲授法
教学用具
电脑、投影仪、多媒体课件、教材
教学过程
主要教学内容及步骤
考勤
【教师】使用APP进行签到
【学生】班干部报请假人员及原因
问题导入
【教师】播放“语音的产生和感知”视频（详见教材），并提出以下问题：
（1）什么是语音合成？
（2）请简述语音合成的一般过程。
（3）语音合成的主要方法有哪些？
【学生】聆听、思考、举手回答
项目实施
1．数据准备
【教师】播放“数据准备”视频，讲解并演示相关操作，然后组织学生以小组为单位，进行数据准备的操作
步骤1导入数据处理部分所需的库和模块，并设置忽略警告。
步骤2定义source_get()函数，用于从指定的源文件目录中获取语
音文件的路径列表。
步骤3调用source_get()函数，获取语音文件的路径列表。
……（详见教材）
【学生】观看、聆听、思考、根据要求进行操作，先完成的学生帮助本组其他学生完成操作，如遇问题，可询问教师或自行扫码播放“数据准备”视频
【教师】巡堂辅导，及时解决学生遇到的问题
2．标签数据处理
【教师】播放“标签数据处理”视频，讲解并演示相关操作，然后组织学生以小组为单位，进行标签数据处理的操作
步骤1定义mk_vocab()函数，用于创建词汇表（词汇表中需添加一个特殊标记“_”，表示空白字符）。
步骤2定义word2id()函数，用于返回词汇表中的词对应的索引列表。
步骤3定义列表wav_lst和pin_lst，分别用于存放语音文件名称和每个语音文件对应汉字的拼音。
……（详见教材）
【学生】观看、聆听、思考、根据要求进行操作，先完成的学生帮助本组其他学生完成操作，如遇问题，可询问教师或自行扫码播放“标签数据处理”视频
【教师】巡堂辅导，及时解决学生遇到的问题
3．语音数据处理
【教师】播放“语音数据处理”视频，讲解并演示相关操作，然后组织学生以小组为单位，进行语音数据处理的操作
步骤1定义compute_fbank()函数，用于提取语音特征。
【参考代码】
……（详见教材）
步骤2定义wav_padding()函数，该函数的参数是一个语音数据列表，它可以对语音数据进行填充，将每个语音数据的长度调整为最长语音数据的长度，并返回填充后的语音数据和对应的长度。
【参考代码】
……（详见教材）
步骤3定义label_padding()函数，该函数的参数是一个标签数据列表，它可以对标签数据进行填充，将每个标签数据的长度调整为最长标签数据的长度，并返回填充后的标签数据和对应的长度。
【参考代码】
……（详见教材）
……（详见教材）
【学生】观看、聆听、思考、根据要求进行操作，先完成的学生帮助本组其他学生完成操作，如遇问题，可询问教师或自行扫码播放“语音数据处理”视频
【教师】巡堂辅导，及时解决学生遇到的问题
4．构建模型
【教师】播放“构建模型”视频，讲解并演示相关操作，然后组织学生以小组为单位，进行构建模型的操作
步骤1导入构建模型需要的库和模块。
步骤2定义conv2d()函数、norm()函数、maxpool()函数、dense()
函数和cnn_cell()函数，分别用于创建卷积层、批量标准化层、最大池化
层、全连接层和卷积神经网络中的多个层组成的“单元”。
步骤3定义CTC损失函数ctc_lambda()。
【参考代码】
……（详见教材）
……（详见教材）
【学生】观看、聆听、思考、根据要求进行操作，先完成的学生帮助本组其他学生完成操作，如遇问题，可询问教师或自行扫码播放“构建模型”视频
【教师】巡堂辅导，及时解决学生遇到的问题
5．训练模型
【教师】播放“训练模型”视频，讲解并演示相关操作，然后组织学生以