1. 本选题研究的目的及意义
随着社会的发展和科技的进步，人们的生活环境日益复杂，噪音污染问题也日渐突出。
噪音不仅影响人们的工作和生活，还会对身体健康造成危害。
传统的音量控制方式往往无法有效地应对复杂环境中的噪音变化，难以提供舒适的听觉体验。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着信号处理技术和人工智能技术的快速发展，噪音检测和音量控制技术取得了显著进展，并在各个领域得到了广泛应用。
1. 国内研究现状
国内学者在噪音检测领域取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究基于噪音检测的音量控制系统的设计与实现，旨在实现对环境噪音的实时监测和自适应音量控制。
1. 主要内容
1.噪音检测技术研究:研究不同的噪音检测算法，包括传统的信号处理方法和基于深度学习的方法，分析其优缺点和适用场景，并选择合适的算法进行改进和优化，以提高噪音检测的准确性和鲁棒性。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究与实验研究相结合的方法，以工程应用为导向，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解噪音检测、音量控制、信号处理、机器学习等领域的最新研究成果和发展趋势，为本课题的研究奠定理论基础。
2.算法设计与仿真阶段：根据研究内容，设计基于噪音检测的音量控制算法，包括噪音检测算法、音量控制策略等，并利用MATLAB等仿真工具进行算法仿真，验证算法的可行性和有效性。
5. 研究的创新点
1.提出一种基于深度学习的噪音检测算法，能够在复杂环境下准确识别和提取噪音信号，提高噪音检测的准确性和鲁棒性。
2.设计一种自适应的音量控制策略，根据不同的噪音类型和强度，动态调整音量，避免过度放大噪音或降低语音清晰度，提高用户的听觉舒适度。
3.开发一种基于噪音检测的音量控制系统原型，并在实际场景中进行测试和评估，验证系统的有效性和实用性。
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.李艳,王爽,郭立,等.基于卷积神经网络的语音端点检测算法[J].计算机应用研究,2021,38(09):2703-2707.
2.张浩,郑成,李晓东,等.融合多尺度特征和注意力机制的语音情感识别[J].信号处理,2021,37(08):1501-1509.
3.陈鹏,王东,张雪英,等.一种基于改进U-Net的道路场景语义分割方法[J].中国图象图形学报,2022,27(01):174-185.
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