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异常音频事件检测研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-11页
    1.3 本文内容安排第11-13页
第二章 异常音频事件的特征提取第13-25页
    2.1 引言第13-14页
    2.2 特征提取与分析第14-23页
        2.2.1 Mel频率倒谱系数第14-16页
        2.2.2 线性预测系数第16-18页
        2.2.3 LPC反射系数第18-19页
        2.2.4 LPC倒谱系数第19页
        2.2.5 感知线性预测系数第19-21页
        2.2.6 其他有效特征第21-23页
    2.3 本章小结第23-25页
第三章 模型搭建与优化第25-41页
    3.1 引言第25页
    3.2 基于GMM-HMM模型的系统搭建第25-36页
        3.2.1 HMM算法基本原理第25-32页
        3.2.2 GMM-HMM建模算法第32-36页
    3.3 系统评价方法第36页
    3.4 异常音频事件定义第36-37页
    3.5 模型的优化与实验第37-40页
    3.6 本章小结第40-41页
第四章 特征选择算法研究第41-53页
    4.1 引言第41页
    4.2 特征选择算法简介第41-45页
        4.2.1 产生过程第42-43页
        4.2.2 评价函数第43-45页
    4.3 Relief-F特征选择算法第45-52页
        4.3.1 Relief算法介绍第45-49页
        4.3.2 改进算法Relief-F第49-50页
        4.3.3 基于Relief-F的实验与讨论第50-51页
        4.3.4 Relief-F算法的优化第51页
        4.3.5 Relief-F与其他算法的对比实验第51-52页
    4.4 本章小结第52-53页
第五章 异常音频事件检测系统优化第53-59页
    5.1 引言第53页
    5.2 拒识模块第53-54页
    5.3 环境自适应模块第54-55页
        5.3.1 MLLR的算法介绍第54-55页
        5.3.2 自适应模块的实验与分析第55页
    5.4 似然值调节模块第55-57页
    5.5 本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
    6.1 论文总结第59-60页
    6.2 研究展望第60-61页
参考文献第61-65页
致谢第65页

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