基于集成学习的变换域语音隐写分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题研究的背景及其意义 | 第9-10页 |
| ·语音信息隐藏分析的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·集成学习的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 变换域语音信息隐藏基本理论 | 第17-26页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·语音变换域隐藏的基本原理和方法 | 第18-24页 |
| ·基于DCT域的语音信息隐藏 | 第18-20页 |
| ·基于DFT域的语音信息隐藏 | 第20-22页 |
| ·基于DWT域的语音信息隐藏 | 第22-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第3章 集成学习的基本理论 | 第26-30页 |
| ·集成学习的理论基础 | 第26-27页 |
| ·集成学习的基本概念 | 第26页 |
| ·集成学习的原理 | 第26-27页 |
| ·集成学习的主要算法 | 第27-29页 |
| ·AdaBoost算法 | 第27-28页 |
| ·Bagging算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于SVM的变换域语音隐写分析 | 第30-42页 |
| ·特征提取 | 第30-36页 |
| ·直方图联合特征 | 第30-32页 |
| ·梅尔倒谱(MFCC)特征 | 第32页 |
| ·高阶矩特征 | 第32-34页 |
| ·语音的幅度共生矩阵 | 第34-36页 |
| ·分类器设计 | 第36-39页 |
| ·系统设计 | 第39页 |
| ·实验及结果分析 | 第39-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 第5章 基于集成学习的变换域语音隐写分析 | 第42-52页 |
| ·特征融合基本概念 | 第42-43页 |
| ·特征融合过程 | 第43-45页 |
| ·直方图和MFCC融合特征 | 第43-44页 |
| ·高阶矩和MFCC融合特征 | 第44-45页 |
| ·高阶矩和直方图融合特征 | 第45页 |
| ·分类器 | 第45-48页 |
| ·弱分类器选择 | 第45-47页 |
| ·集成学习算法 | 第47-48页 |
| ·系统设计 | 第48-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第51-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·本文工作总结 | 第52页 |
| ·未来工作的展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其他成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
