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基于节拍和关键背景模型的音频分类与分割

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状与分析第10-14页
        1.2.1 音频分类技术的研究进展第10-11页
        1.2.2 音频分割技术的研究进展第11-13页
        1.2.3 目前方法存在的问题第13-14页
    1.3 研究内容和组织结构第14-16页
第2章 音频分类分割概述第16-26页
    2.1 引言第16页
    2.2 音频信号预处理第16-17页
        2.2.1 预加重处理第16页
        2.2.2 分帧处理第16-17页
        2.2.3 加窗处理第17页
    2.3 特征计算第17-25页
        2.3.1 时域特征第17-19页
        2.3.2 频域特征第19-25页
    2.4 性能评价标准第25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于随机森林的音频多分类第26-40页
    3.1 引言第26页
    3.2 基于随机森林的音频分类第26-36页
        3.2.1 随机森林简介第26-30页
        3.2.2 音频分类方法第30-36页
    3.3 基于音频段的音频分割第36-37页
    3.4 实验结果与分析第37-39页
        3.4.1 实验数据与设置第37-38页
        3.4.2 实验结果与分析第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第4章 基于节拍的歌唱音乐与纯音乐分类第40-50页
    4.1 引言第40页
    4.2 节拍概述第40-41页
    4.3 节拍跟踪第41-46页
        4.3.1 起音包络计算第42-44页
        4.3.2 速度估计第44-45页
        4.3.3 节拍跟踪第45-46页
    4.4 基于节拍的分类方法第46-47页
    4.5 实验结果与分析第47-49页
        4.5.1 实验数据与设置第47-48页
        4.5.2 实验结果与分析第48-49页
    4.6 本章小结第49-50页
第5章 基于关键背景模型的语音分割第50-63页
    5.1 引言第50页
    5.2 GSSG分割方法第50-51页
    5.3 模型训练第51-54页
        5.3.1 模型训练算法第51-52页
        5.3.2 高斯模型距离准则第52-54页
    5.4 GSH特征计算第54-55页
    5.5 聚类算法第55-59页
        5.5.1 簇初始化第55-56页
        5.5.2 聚类算法第56-57页
        5.5.3 最优聚类个数确定第57-59页
    5.6 实验结果与分析第59-62页
        5.6.1 实验数据及设置第59页
        5.6.2 实验结果及分析第59-62页
    5.7 本章小结第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-70页
致谢第70页

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