2.1 摆脱传统人工考勤方式的必要性
传统的考勤工作采用人工方式，存在的问题有：
（1）对教师的声带伤害加重。教师工作有三大特点：说话时间长、站立时间长、伏案时间长。声带是老师“容易受伤”的部位之一。老师长时间讲课使声带疲劳过度、边缘充血而导致声带息肉，声带小结。表现为喉咙痛、说话声音沙哑。最常见的职业病是慢性咽喉炎。考勤时进行点名无疑是加重了教师的用嗓负担，对其声带的伤害加重。
（2）考勤统计工作繁琐，加重了教师的工作负担，高校教师不仅要进行授课，还要进行学术研究，指导学生进行研究等。工作任务繁重，心理压力大。在繁重而辛劳的教学中，亚健康正在迅速蔓延，高校教师重度亚健康发生率很高，相比起一般人的重度亚健康发生率要高，教师的亚健康状况显然令人担心。传统的考勤方式应该尽快改变，以减轻教师的负担。
所以设计一个高效实用的学校自动化考勤系统成了当务之急。
2.2 开发技术简介
2.2.1 语音技术发展简介
 语音是人类间相互通信的最自然和最方便的形式。语音技术主要包括语音识别技术和语音合成技术。语音识别是使计算机能听懂说话人的话语，语音合成是指将文本转换成语音。
 二十世纪20年代到30年代，美国Bell实验室对英语语音分析技术做了大量研究，这应该看作是语音技术方面最早的研究。70年代语音技术取得了实质性的进展并首次进入商品市场，此时的研究主要致力于对英语词汇的识别和合成。如今，语音技术的研究已经深入到一定程度。语音识别方面要求把语音识别和自然语言理解结合起来；语音合成方面则要求能更接近真人发声系统,朗读出的声音更完美。
 语音合成这一技术在人机对话、电话咨询、自动播音、助讲助读、语音教学等方面有着广阔的应用前景。语音合成技术对语音库的依赖很大。许多发达国家都建立了本国语言的语音库。由清华大学等单位研制的"汉语语音语料库"于1月19日通过鉴定，填补了中国自主开发中文语音库的空白。
为了实现中文的发音，系统采用语音合成，又称文语转换（Text to Speech）技术，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术，是中文信息处理领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。本系统就是基于Excel的文本到语音的转换，将Excel中的文本信息转换成清晰的，流利的语音输出。
     传统的声音回放设备（系统），如磁带录音机，是通过预先录制声音然后回放来实现“让机器说话”的。这种方式无论是在内容、存储、传输或者方便性、及时性等方面都存在很大的限制。而通过计算机语音合成则可以在任何时候将任意文本转换成具有高自然度的语音，从而真正实现让机器“像人一样开口说话”。
     文语转换系统实际上可以看作是一个人工智能系统。为了合成出高质量的语言，除了依赖于各种规则，包括语义学规则、词汇规则、语音学规则外，还必须对文字的内容有很好的理解，这也涉及到自然语言理解的问题。
     TTS文语转换用途很广，包括电子邮件的阅读、IVR系统的语音提示等等，目前IVR系统已广泛应用于各个行业（如电信、交通运输等）。　　TTS所用的关键技术就是语音合成(SpeechSynthesis)。而基于微机应用的TTS一般用纯软件实现，主要包括以下几部分：　　 VC课堂语音点名系统的设计(3):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_7558.html