语音与音频处理是计算机科学和电子工程领域的一个重要分支，在智能手机、智能家居、车载系统、呼叫中心、安全监控、音乐制作和视频游戏等领域皆有广泛应用。如何在现有研究领域内，找到一个合适的有关“语音与音频处理”的论文选题呢？本篇将为您提供更多论文选题灵感。
1.环境声音识别中的数据增强技术研究
https://doi.org/10.3390/electronics13234719
这项研究探讨了时间域数据增强技术在环境声音识别中的应用及其对模型性能的影响，通过UrbanSound8K数据集，开发了一个基于网络的数据增强应用。
选题方向参考
基于这项研究，未来的工作建议测试更广泛的参数范围，使用更创新的模型架构，并在界面中实现决策支持系统，以帮助用户选择最佳的参数组合。同时，扩展网络应用以支持更多音频文件类型，增加批量处理数据的功能。此外，未来的工作还应集中在用户体验评估和应用的模块化扩展上。
2.采用手工滤波器组和参数共享转换器改进自顶向下的语音分离注意网络
https://doi.org/10.3390/electronics13214174
这项研究提出了对TDANet的两项关键改进，使TDANet在语音分离性能上达到了与最先进技术相媲美的水平。
选题方向参考
未来建议从以下几个方面进行更深入的研究：对MP-GTF中的固定参数进行训练，以提高在不同听觉特征提取中的准确性和性能；探索在transformer架构中跨分支和矩阵的参数共享，以实现更好的收敛性和降低模型复杂度；通过整合这些先进的参数共享策略，进一步优化基于transformer的TDANet编码器，并提高其性能指标等。
3.神经网络模型与人类检测克隆语音能力的比较
https://doi.org/10.3390/electronics12214458
本文研究了基于深度说话人神经嵌入系统的说话者身份验证系统对语音克隆攻击的抵抗力，结果表明即使人类无法区分克隆样本和原始样本，该系统仍能有效抵抗语音克隆攻击。
选题方向参考
未来建议从以下几个方面进行更深入的研究：利用不同语言训练的神经网络模型重新测试对语音克隆攻击的抵抗力；在不同声学条件下重新训练现有模型以模拟“盗取”个人声音的尝试；利用迁移学习减少训练模型的需要；定期对新一代语音克隆软件攻击下的语音生物特征验证系统进行测试；扩展Web应用程序以支持更多音频文件类型，并增加批量处理数据集的功能等。
4.基于NLP方法的语音控制智能家居系统框架
https://doi.org/10.3390/electronics12010116
这项研究提出了一种新的IoT-fog-cloud框架，使用自然语言处理方法，将语音命令转换为指令，以开发智能家居系统的语音识别人机界面，该框架灵活且可适应多种自动化系统和消费电子产品，以及目前在线平台不支持的几乎所有非音调语言的意图检测和分类。
选题方向参考
未来建议从以下几个方面进行更深入的研究：在小型单板计算机上实现提出的框架；为工业自动化系统优化该框架，以适应语音命令接口；通过增加更多自然语言的语音命令来增强原型，以监控和控制智能家居设备和电器；计划将模糊多准则决策方法应用于语音控制的人机对话中等。
5.基于加速信号和深度学习技术的咳嗽检测
https://doi.org/10.3390/electronics13122410
这项研究通过结合单轴加速度信号和最新的深度学习算法，验证了区分故意咳嗽与其他声音 (如说话、笑声或喉咙声) 的有效性，并提出了一种基于SqueezeNet模型和波浪图谱的最优策略，准确率和精确度分别达到92.21%和95.59%，展示了其在咳嗽监测方面的潜力。
选题方向参考
这项研究的局限性在于样本量不足，且研究中使用的是健康受试者模拟的自发咳嗽，与自然发生的咳嗽模式不同。未来的研究建议针对患有呼吸道疾病的受试者，在自然环境下验证系统对自发咳嗽的监测效果，并进一步研究区分湿咳和干咳以及性别在咳嗽模式上的差异。
Electronics 期刊介绍：https://www.mdpi.com/journal/electronics
主编：Flavio Canavero, Politecnico di Torino, Italy
期刊致力于快速发表与广泛电子领域相关的最新技术突破以及前沿发展，设立了16个学科栏目，为聚焦更多的专业领域及涉及最先进技术的高质量研究的专家提供一个交流平台。期刊涵盖的研究领域包括但不限于：电子材料、微电子学、光电子学、工业电子、电力电子、生物电子、微波和无线通信、计算机科学与工程、系统与控制工程、电路和信号处理、半导体器件、人工智能、电动和自动驾驶汽车、量子电子等。
2023 Impact Factor：2.6
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