基于小波和支持向量机模型的音频分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-14页 |
| ·音频 | 第10-11页 |
| ·音频结构化 | 第11-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第12-14页 |
| ·音频分类的研究现状 | 第14-17页 |
| ·音频特征分析与抽取 | 第14-15页 |
| ·分类器设计 | 第15-17页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第17-19页 |
| ·论文研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的结构 | 第18-19页 |
| 第2章 支持向量机模型的基本理论 | 第19-30页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·统计学习理论与支持向量机 | 第19-27页 |
| ·统计学习理论 | 第19-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-27页 |
| ·SVM 的多类分类方法研究. | 第27-28页 |
| ·一对一策略 | 第27-28页 |
| ·一对多策略 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 基于SVM 模型的环境音分类研究. | 第30-40页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·音频特征分析与抽取 | 第30-38页 |
| ·特征抽取的相关技术 | 第31-32页 |
| ·基于音频帧的音频特征 | 第32-36页 |
| ·音频特征抽取的基本过程 | 第36-38页 |
| ·实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 小波分析与特征抽取 | 第40-58页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·小波分析理论的发展史 | 第40-41页 |
| ·傅立叶分析与小波分析 | 第41-44页 |
| ·傅立叶分析 | 第41-42页 |
| ·短时傅立叶分析 | 第42-43页 |
| ·小波分析的引入 | 第43-44页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第44-54页 |
| ·连续小波变换 | 第44-46页 |
| ·离散小波变换 | 第46-47页 |
| ·多分辨率分析 | 第47-51页 |
| ·Mallat 算法. | 第51-54页 |
| ·小波特征抽取 | 第54-56页 |
| ·MATLAB 中小波分析工具箱中的部分常用函数 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验与分析 | 第58-63页 |
| ·引言 | 第58页 |
| ·实验的硬件和软件环境 | 第58-59页 |
| ·基于小波和支持向量机模型的音频分类的框架模型. | 第59页 |
| ·主要实验步骤和实验结果 | 第59-62页 |
| ·预处理 | 第60页 |
| ·特征集构造及实验结果 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
