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《MATLAB实现基于语音识别模型（SRM）进行中短期天气预测的详细项目实例》
本项目基于语音识别模型(SRM)实现中短期天气预测的创新解决方案。通过将非结构化语音信息(如气象热线、公众报告等)转化为结构化特征，与传统数值预报数据融合，显著提升了短时预报的时效性和准确性。 项目采用MATLAB平台构建端到端流程： 音频预处理：MFCC/Log-Mel特征提取 语音识别：字符级CTC双向LSTM模型 实体抽取：气象要素(温度/风速/降水等)解析 时序预测：多变量LSTM网络 创新点包括： 语音-文本-要素-预测闭环设计 领域词典与模糊量化融合 轻量化边缘部署能力 不确定性可信预报评估 应
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/155394116
该项目部署与应用主要有哪些步骤(多选)
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系统架构设计
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部署平台与环境准备
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模型加载与优化
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实时数据流处理
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可视化与用户界面
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GPU/TPU 加速推理
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系统监控与自动化管理
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自动化 CI/CD 管道
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API 服务与业务集成
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前端展示与结果导出
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