基于卷积神经网络的自动昆虫声音识别系统
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 自动昆虫识别技术概述 | 第12-13页 |
| 1.2 基于声信号的昆虫识别技术 | 第13-14页 |
| 1.3 本文结构介绍 | 第14-17页 |
| 第二章 常用原理概述 | 第17-27页 |
| 2.1 隐马尔可夫模型(HMM) | 第17-20页 |
| 2.1.1 离散的隐马尔可夫模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 连续的隐马尔可夫模型 | 第18-20页 |
| 2.2 支持向量机(SVM) | 第20-21页 |
| 2.3 人工神经网络 | 第21-23页 |
| 2.4 卷积神经网络 | 第23-27页 |
| 第三章 声音信号的预处理 | 第27-32页 |
| 3.1 预处理 | 第27-28页 |
| 3.1.1 归一化 | 第27页 |
| 3.1.2 预加重 | 第27页 |
| 3.1.3 分帧与加窗 | 第27-28页 |
| 3.2 声音特征提取 | 第28-32页 |
| 3.2.1 梅尔倒谱系数(MFCC) | 第28-29页 |
| 3.2.2 线性预测倒谱系数(LPCC) | 第29-30页 |
| 3.2.3 语谱图 | 第30-32页 |
| 第四章 识别系统的搭建 | 第32-42页 |
| 4.1 识别系统的组成和结构 | 第32页 |
| 4.2 采集设备的配置 | 第32-36页 |
| 4.3 传输模块的配置 | 第36-37页 |
| 4.4 Caffe平台的搭建及Matlab接口 | 第37-39页 |
| 4.4.1 Caffe平台的搭建 | 第37-38页 |
| 4.4.2 Caffe平台的MATLAB接口 | 第38-39页 |
| 4.5 用户界面 | 第39-42页 |
| 第五章 识别方法及结果 | 第42-51页 |
| 5.1 对比度限制的自适应直方图均衡化 | 第42-47页 |
| 5.2 卷积神经网络模型 | 第47-51页 |
| 第六章 总结与前景 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |
