在人工智能时代，随着技术的飞速进步，教育领域也不断发生变革。特别是在工程技术教育方面，学科内容的更新与课程改革显得尤为重要。黄青华教授于上海大学通信与信息工程学院所撰写的“人工智能时代‘语音信号处理’课程改革”论文，详细探讨了在人工智能技术飞速发展背景下，如何改革传统的“语音信号处理”课程以适应新时代的需求。
文章概述了“语音信号处理”这一课程的传统教学内容结构及其特点。传统课程通常包括语音信号处理的基础知识、分析方法以及各种处理技术和应用。在传统教学模式中，学生首先需要掌握语音信号的基本概念、模型和特性，然后学习如何将这些理论知识应用于解决实际问题。然而，随着人工智能技术的渗透，语音信号处理领域也面临一系列技术突破，如语音识别、自然语言处理和语音合成等技术，这些进步对课程内容和教学方法提出了新的挑战。
为了应对这些挑战，黄青华教授提出了一系列课程改革措施，其中主要包括拓展理论知识以及开展综合创新项目。这些改革措施旨在将新的理论和方法融入课程教学中，以此激发学生的学习积极性和主动性，培养他们关注新技术发展的能力，以及在实际项目中应用这些技术的实践能力。同时，改革还注重加强学生的团队合作意识和与教师的互动，从而提高教与学的质量。
具体来说，改革后的课程主要包括三部分：首先是语音信号处理的基础，这部分内容包括了解语音信号处理的发展概况、掌握语音产生的过程及信号特性、学习数字模型等；其次是语音信号的分析，这部分内容包括时域分析（如短时能量、过零和相关分析）以及频域分析（如短时傅里叶变换）；最后是各种处理方法与应用，涉及识别、增强、编码等技术。
改革措施中尤为关键的一步是减少传统讲授课时，并将节省的时间用于新知识理论和应用的拓展。这意味着，课程的内容更新更加注重与实际应用相结合，而不仅仅是理论知识的灌输。此外，改革还强调了课外综合创新项目的实施，要求学生在教师的指导下完成特定的项目任务，以此来强化理论与实践的结合，培养学生的创新意识和解决实际问题的能力。
整个教学改革的核心在于如何将新的人工智能理论和技术有效地融入课程中。这不仅能够帮助学生更好地理解和掌握语音信号处理领域的前沿知识，还能够提升学生解决实际问题的能力。最终，这将有助于培养出更多符合人工智能时代要求的技术人才。
在文章中，黄青华教授还强调了课程改革对于提升教学质量的重要性。通过改革，学生们的学习兴趣得到提升，他们学习的自主性和创新性也得到了增强。同时，学生在团队合作中获得了更多的实践经验，与教师的互动也变得更加频繁和深入，从而为学生未来的学术研究或者职场发展打下了坚实的基础。
总体而言，黄青华教授所进行的“语音信号处理”课程改革，充分体现了在人工智能时代，教育内容和教学方法的创新与变革。这种改革不仅有助于课程内容的更新，更是对未来工程技术人才的培养起到了重要的推动作用。通过这些改革，能够更好地适应技术发展和社会需求的变化，为学生提供更多与时俱进的学习机会。
