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基于音频信号处理技术的音色分析系统的研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 论文选题背景第9-10页
    1.2 音色分析的研究目的和意义第10页
    1.3 音乐分析技术的研究现状第10-12页
    1.4 论文主要工作第12-14页
第二章 音乐基础知识及乐器分类算法介绍第14-25页
    2.1 音乐基础知识第14-16页
        2.1.1 音乐基本要素第14-15页
        2.1.2 常见的音乐文件格式第15-16页
    2.2 几种主要的乐器分类算法第16-24页
        2.2.1 基于最小距离的分类器第16-18页
        2.2.2 基于SVM的分类器第18-20页
        2.2.3 基于决策树的分类器第20-22页
        2.2.4 基于BP神经网络的分类器第22-24页
    2.3 本章小结第24-25页
第三章 音色特征参数提取第25-39页
    3.1 乐器音色的时频域特点分析第25-32页
        3.1.1 乐器音色的时域特征分析第25-27页
        3.1.2 乐器音色的频域特征分析第27-32页
    3.2 音色特征提取第32-38页
        3.2.1 信号预处理第33-35页
        3.2.2 特征提取第35-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 不同的乐器音色分类模型的仿真及分析第39-50页
    4.1 音色特征数据采集第40-41页
    4.2 基于WEKA的仿真及分析第41-47页
        4.2.1 Weka简介第41-42页
        4.2.2 仅包含MFCC特征参数的分类结果第42-45页
        4.2.3 包含完整特征参数的分类结果第45-47页
    4.3 仿真结果分析总结第47-48页
    4.4 本章小结第48-50页
第五章 基于JAVA+MYSQL的音色分析系统的设计实现第50-65页
    5.1 音色分析系统的设计第50-58页
        5.1.1 系统功能概述第50-51页
        5.1.2 音色分析系统的工作流程第51-53页
        5.1.3 音色分析系统的详细设计第53-58页
        5.1.4 本节小结第58页
    5.2 系统测试与性能评估第58-64页
        5.2.1 音色分析系统的测试第58-61页
        5.2.2 音色分析系统的性能评估第61-62页
        5.2.3 系统性能优化第62-64页
    5.3 本章小结第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65-66页
    6.2 展望第66-67页
参考文献第67-70页
致谢第70页

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