（5）系统的具体设计和实现。主要包括前台界面设计，对包和接口的调用，编写代码实现各个模块要实现的具体功能。

1.3 国内外研究状况分析

1.4 本论文主要内容 

本论文主要针对学生考勤系统这一问题进行设计与实现。

结合目前高校对学生的考勤主要依靠纸质登记的方式进行，工作量大且容易出错的弊端，本论文的研究核心在于深入分析了解考勤系统的原理和步骤，列出系统需求后，利用visual c++ 2008 这个开发环境，设计并实现一个针对学生考勤这么一个工作的点名系统，该系统能对学生名单进行自动语音点名，无须老师发声，且能对考勤结果进行查询统计，帮助老师更好地整理平时点名的结果，对平时成绩进行自动计算和生成，省去老师们手算的繁琐，提高了计算的正确性。

2 语音技术简介

科学技术的发展之快令人咋舌，考勤系统也在不断被改进被进步，我们已渐渐结束了打卡考勤的时代，语音考勤已被人们广泛运用，而语音技术受到了人们越来越多的关注。本次系统的语音点名功能正是语音技术的有效应用。

2.1 语音技术的发展

人类对于语音技术的首次接触大概要追溯到爱迪生在1875年发明的留声机和贝尔在1876年发明的电话。在这之后，语音正式成为了可供造物者有效存储、传输的信号。此后的语音技术逐步呈现出三个方向。最早发展开的是物理信号层次的处理，其目的主要是为了获得清晰的语音信号。后来，人们又逐步开始了语音技术的第二大分支—语音合成。这门学科的研究内容就是根据文字制造声音。1936年AT&T的贝尔实验室发明了世界上第一个基于语音技术的电子语音合成器，这个东西在二战时就被悄悄地安装在罗斯福和丘吉尔的电话中，以保证通话的安全性。语音技术的第三大分支是语音识别。语音识别其实是语音合成的逆过程，基本任务就是把语音转化为文字，它的难度要比语音合成高出很多，所以成为了语音技术中最具挑战性的分支。从1966年开始到1972年，语音技术工程师和研究者们都被马尔科夫模型的研究成果以及政府的热情所鼓舞。从1971年开始，美国组织包括了麻省理工学院在内的一些著名研究机构一起来构建一个能进行基于语音技术的连续语音识别的计算机系统。这也是当时规模最大的语音技术项目了。与此同时，剑桥大学工程系，1971年在实验室建立起了一个新的语音技术。这个实验室在建立之初的目标就是研究机器学习相关的技术，使得英国这个科学大国继续能在语音技术领域占据一席之地。70年代最为火热的语音技术领域之一便是数字信号处理。以此为基础的语音识别也开始在众多世界著名的大学、公司和研究所紧锣密鼓地开展开来。到了80年代初期，语音技术的发展已经初具规模，形成了各自不同的门派和系统。进入21世纪后，世纪范围内新兴的语音技术公司更是如雨后春笋般层出不穷。思必驰作为众多公司中的一员，其在语音识别、语音测评方面的研究已取得重大的突破，成为界内的领头羊。文献综述

2.2 语音识别技术

语音识别技术，通常也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition(ASR)，其将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入作为目标，例如按键、字符序列或者二进制编码。语音识别技术与说话人识别和说话人确认不同的是，语音识别技术尝试识别或确定发出语音的说话人而非其中所包含的的词汇内容。

语音识别技术主要涉及的领域主要有模式识别、信号处理、概率论和信息论、听觉机理和发声机理、以及人工智能等等。