| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-21页 |
| ·研究目的和意义 | 第14-15页 |
| ·机器学习与音频检索研究现状 | 第15-19页 |
| ·机器学习算法 | 第15-18页 |
| ·音频检索技术 | 第18-19页 |
| ·研究内容与主要工作 | 第19-20页 |
| ·本文结构 | 第20-21页 |
| 第2章 半监督学习算法与音频检索基础 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·半监督学习 | 第21-24页 |
| ·基本思想与主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·未标记样例的利用 | 第22页 |
| ·常用算法 | 第22-24页 |
| ·音频检索基础 | 第24-26页 |
| ·音频信号的特征提取与表达 | 第24-26页 |
| ·音频分析的基本方法 | 第26页 |
| ·音频特征提取 | 第26-28页 |
| ·小波与美尔频率倒谱系数 | 第26-27页 |
| ·质心 | 第27页 |
| ·谱熵 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于辅助学习策略的半监督协同训练算法的改进 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·标准协同训练算法 | 第29-30页 |
| ·Tri-training算法 | 第30-33页 |
| ·算法描述 | 第30-32页 |
| ·存在的问题 | 第32-33页 |
| ·AR-Tri-training算法 | 第33-39页 |
| ·基分类器的选取 | 第33-35页 |
| ·算法描述与分析 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于AR-Tri-training算法的音频检测 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·音频检测系统及其工作流程 | 第40-41页 |
| ·音频检测算法 | 第41-42页 |
| ·实时检测系统性能的分析 | 第42-49页 |
| ·音频特征提取实验 | 第42-44页 |
| ·学习性能比较 | 第44-47页 |
| ·检测性能分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |