基于支持向量机的新闻音频分类

摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-10页
·研究背景	第7-9页
·论文安排	第9-10页
第二章 音频信息内容分析与特征提取	第10-27页
·音频信号分析	第10-12页
·音频语义内容分析	第10-11页
·音频结构分析	第11-12页
·音频信号预处理	第12-14页
·音频特征分析及提取	第14-22页
·时域特征	第14-16页
·音频频域特征	第16-22页
·音频特征选择	第22-23页
·音频分类技术介绍	第23-26页
·基于规则的音频分类方法	第24-25页
·最小距离音频分类方法	第25页
·基于统计学习算法的音频分类方法	第25-26页
·小结	第26-27页
第三章 支持向量机	第27-38页
·支持向量机的基本理论	第27-32页
·学习问题	第27-29页
·支持向量机	第29-32页
·用于两类分类的支持向量机	第32-35页
·支持向量机的多类分类系统	第35-37页
·小结	第37-38页
第四章 系统的设计及实现	第38-56页
·基于SVM的音频分类系统设计	第38-40页
·基于支持向量机的音频分类系统设计	第40-44页
·整体系统设计流程	第40-41页
·实验样本库构成	第41-42页
·分类器设计中特征选择和参数选择	第42-44页
·基于支持向量机的音频分类系统实现	第44-53页
·语音/非语音/静音分类器	第44-47页
·现场报道/纯语音分类器	第47-50页
·男性声音/女性声音分类器	第50-52页
·音乐/噪声分类器	第52-53页
·实验及结果分析	第53-56页
·分类系统的确定	第53-54页
·分类子系统实验及结果分析	第54-56页
第五章 结束语	第56-57页
参考文献	第57-60页
发表论文和参加科研情况说明	第60-61页
致谢	第61页