基于噪声的设备故障识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题背景及研究目的 | 第8页 |
| 1.2 声音特征概述 | 第8-9页 |
| 1.3 音频信号识别的发展与现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 相关技术介绍 | 第11-24页 |
| 2.1 声音识别的方法 | 第11-14页 |
| 2.2 高斯混合模型 | 第14-16页 |
| 2.3 置信度 | 第16-17页 |
| 2.4 音频特征提取 | 第17-19页 |
| 2.5 似然分计算 | 第19-20页 |
| 2.6 核心挑选算法 | 第20-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 特征选择与模型分析 | 第24-32页 |
| 3.1 MFCC特征实验 | 第24-25页 |
| 3.2 MFCC与一阶差分特征实验 | 第25页 |
| 3.3 MFCC与短时能量特征实验 | 第25-26页 |
| 3.4 LFCC特征实验 | 第26-27页 |
| 3.5 MFCC与LFCC特征实验 | 第27页 |
| 3.6 特征与模型选择 | 第27-29页 |
| 3.7 核心挑选算法实验 | 第29-31页 |
| 3.8 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 机组噪声识别系统的设计与实现 | 第32-46页 |
| 4.1 系统的总体设计 | 第32-33页 |
| 4.2 预处理模块 | 第33页 |
| 4.3 噪声识别模型的建立 | 第33-41页 |
| 4.4 系统的识别与确认过程的实现 | 第41-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 系统测试 | 第46-50页 |
| 5.1 实验采用的数据 | 第46页 |
| 5.2 GMM-UBM混合数对系统性能的影响 | 第46-47页 |
| 5.3 系统的识别率实验 | 第47-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 工作总结 | 第50页 |
| 6.2 工作展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
