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基于语音深度特征的手机聚类方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 论文主要工作第14页
    1.4 论文结构安排第14-16页
第二章 手机聚类的理论基础第16-37页
    2.1 常用特征第16-19页
        2.1.1 梅尔频率倒谱系数第16-17页
        2.1.2 稀疏表示第17-19页
    2.2 手机聚类的常用算法第19-34页
        2.2.1 有监督分类算法第20-32页
        2.2.2 无监督聚类算法第32-34页
    2.3 手机聚类面临的问题第34-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第三章 基于深度高斯超矢量的手机聚类第37-45页
    3.1 聚类思想第37页
    3.2 深度高斯超矢量特征提取第37-39页
        3.2.1 瓶颈特征提取第38页
        3.2.2 高斯超矢量特征提取第38-39页
    3.3 实验设置第39-43页
        3.3.1 实验数据第39-40页
        3.3.2 参数选择第40-41页
        3.3.3 评价指标第41-43页
    3.4 实验分析第43-44页
        3.4.1 网络参数对聚类性能的影响第43页
        3.4.2 不同特征聚类性能比较第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于深度表征的手机聚类第45-62页
    4.1 聚类思想第45-46页
    4.2 深度表征特征提取第46-47页
    4.3 实验设置第47-49页
        4.3.1 实验数据第47-48页
        4.3.2 参数选择第48-49页
    4.4 实验分析第49-60页
        4.4.1 深度自编码网络隐层设置第49-51页
        4.4.2 谱聚类参数设置第51-53页
        4.4.3 几种特征的性能比较第53-55页
        4.4.4 不同聚类算法的性能比较第55-56页
        4.4.5 几种特殊条件下的聚类分析第56-60页
    4.5 本章小结第60-62页
结论第62-64页
    研究总结第62-63页
    研究展望第63-64页
参考文献第64-71页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72-73页
附件第73页

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