摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 课题背景及研究现状 | 第9-14页 |
1.1 课题背景 | 第9-10页 |
1.1.1 信息检索 | 第9页 |
1.1.2 音频信息检索 | 第9页 |
1.1.3 音乐检索 | 第9-10页 |
1.2 音频感知哈希研究现状 | 第10-11页 |
1.3 音频感知哈希应用模式 | 第11-12页 |
1.4 现有成果中存在的问题与不足 | 第12页 |
1.5 论文研究内容与结构 | 第12-14页 |
第2章 基础知识理论 | 第14-29页 |
2.1 人类对音频信息认识机理 | 第14-16页 |
2.1.1 人耳的听阈及响度 | 第14-15页 |
2.1.2 音调 | 第15页 |
2.1.3 掩蔽效应 | 第15-16页 |
2.2 音频信号的处理及特征表示 | 第16-19页 |
2.2.1 短时能量 | 第16页 |
2.2.2 短时过零率 | 第16-17页 |
2.2.3 短时自相关函数 | 第17页 |
2.2.4 短时平均幅度差函数 | 第17页 |
2.2.5 频域特征 | 第17-18页 |
2.2.6 基于听觉特性的梅尔频率倒谱分析 | 第18-19页 |
2.2.7 感知线性预测系数特征 | 第19页 |
2.3 听觉滤波器 | 第19-21页 |
2.4 数据降维 | 第21-24页 |
2.5 音频感知哈希 | 第24-26页 |
2.6 音频感知哈希性质 | 第26页 |
2.7 感知哈希应用于音频信息检索的意义 | 第26-27页 |
2.8 音频检索的分类 | 第27页 |
2.8.1 音频检索的对象 | 第27页 |
2.8.2 音频的特征层次 | 第27页 |
2.9 本章小结 | 第27-29页 |
第3章 基于GAMMACHIRP耳蜗能量谱特征的音频感知哈希算法 | 第29-37页 |
3.1 预处理 | 第29-30页 |
3.2 GAMMACHIRP滤波器组滤波 | 第30页 |
3.3 GAMMACHIRP耳蜗能量谱 | 第30-31页 |
3.4 分块非负矩阵分解 | 第31-32页 |
3.5 差分 | 第32页 |
3.6 量化 | 第32-33页 |
3.7 感知哈希匹配 | 第33-34页 |
3.8 仿真实验 | 第34-36页 |
3.8.1 攻击测试 | 第34-35页 |
3.8.2 录音测试 | 第35-36页 |
3.9 本章小结 | 第36-37页 |
第4章 音频检索加速方案 | 第37-46页 |
4.1 并行计算 | 第37页 |
4.2 GPU通用计算 | 第37-39页 |
4.3 CUDA的运行方式 | 第39-40页 |
4.4 检索算法GPU加速可行性分析 | 第40-41页 |
4.5 使用MATLAB进行GPU并行计算 | 第41-43页 |
4.6 对比测试 | 第43-45页 |
4.7 本章小结 | 第45-46页 |
第5章 音乐检索系统的实现 | 第46-51页 |
5.1 系统结构 | 第46页 |
5.2 MATLAB GUI(GRAPHICAL USER INTERFACE)设计 | 第46-48页 |
5.3 GUI转独立程序 | 第48-50页 |
5.4 本章小结 | 第50-51页 |
第6章 总结 | 第51-53页 |
参考文献 | 第53-56页 |
致谢 | 第56-57页 |
作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57-58页 |
卷内备考表 | 第58页 |