| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 音频场景识别 | 第8-10页 |
| 1.2.2 迁移学习 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 基于高斯直方图的音频场景识别 | 第14-21页 |
| 2.1 概述 | 第14页 |
| 2.2 音频信号预处理 | 第14-15页 |
| 2.3 音频特征 | 第15-16页 |
| 2.4 语义模型 | 第16页 |
| 2.5 场景特征 | 第16-17页 |
| 2.6 分类模型 | 第17-18页 |
| 2.7 实验结果及分析 | 第18-20页 |
| 2.8 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于改进样本平衡化的音频场景识别 | 第21-29页 |
| 3.1 概述 | 第21-22页 |
| 3.2 样本平衡化 | 第22-26页 |
| 3.2.1 样本平衡 | 第22-23页 |
| 3.2.2 样本平衡化算法 | 第23-24页 |
| 3.2.3 改进样本平衡化方法 | 第24-26页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第4章 基于线性迁移成分分析的音频场景识别 | 第29-43页 |
| 4.1 概述 | 第29页 |
| 4.2 迁移成分分析 | 第29-34页 |
| 4.2.1 无监督迁移成分分析 | 第29-32页 |
| 4.2.2 半监督迁移成分分析 | 第32-34页 |
| 4.3 改进的迁移成分分析 | 第34-37页 |
| 4.3.1 判别式迁移成分分析 | 第34-36页 |
| 4.3.2 线性迁移成分分析 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第37-42页 |
| 4.4.1 音频场景数据实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 4.4.2 合成数据实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于样本平衡化和迁移成分分析的音频场景识别 | 第43-49页 |
| 5.1 概述 | 第43页 |
| 5.2 最大均值偏差 | 第43-45页 |
| 5.3 样本平衡化和迁移成分分析的结合 | 第45-47页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第47-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 致谢 | 第55页 |