音频事件检测中的特征提取研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 存在的问题 | 第11-13页 |
| 1.4 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第14-15页 |
| 第二章 音频事件检测系统概述 | 第15-29页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 音频事件检测系统 | 第15-18页 |
| 2.2.1 加窗分帧 | 第16页 |
| 2.2.2 特征提取 | 第16-17页 |
| 2.2.3 模型训练 | 第17-18页 |
| 2.2.4 识别与优化 | 第18页 |
| 2.3 系统评价准则 | 第18-19页 |
| 2.4 音频特征研究 | 第19-27页 |
| 2.4.1 时域特征 | 第20-21页 |
| 2.4.2 频域特征 | 第21-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 类别依赖的特征提取研究 | 第29-47页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 一级分类探究 | 第29-32页 |
| 3.3 类别依赖特征研究 | 第32-46页 |
| 3.3.1 新的音频特征研究 | 第32-43页 |
| 3.3.2 特征选择方法 | 第43页 |
| 3.3.3 类别依赖特征集构建 | 第43-45页 |
| 3.3.4 类别依赖特征集实验结果 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 多级分类模型设计 | 第47-69页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 分类模型设计 | 第47-54页 |
| 4.2.1 高斯混合模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 支持向量机 | 第49-51页 |
| 4.2.3 分类模型设计 | 第51-53页 |
| 4.2.4 二分类特征集的构造 | 第53页 |
| 4.2.5 可信度检验 | 第53-54页 |
| 4.3 分类实验结果分析 | 第54-58页 |
| 4.4 特征降维 | 第58-64页 |
| 4.4.1 主成分分析 | 第58-60页 |
| 4.4.2 线性鉴别分析 | 第60-64页 |
| 4.5 静音检测拒识 | 第64-66页 |
| 4.6 平滑处理 | 第66-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 论文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第77页 |
