| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·课题的研究现状 | 第10-15页 |
| ·课题的研究难点 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文的组织安排 | 第16-18页 |
| 2 公共场所异常声音的特性分析及预处理 | 第18-31页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·公共场所异常声音的特性分析 | 第18-23页 |
| ·公共场所异常声音端点检测 | 第23-27页 |
| ·短时能量双门限阈值算法 | 第23-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·公共场所背景噪声的去噪方法 | 第27-30页 |
| ·公共场所背景噪声模型 | 第27-28页 |
| ·最小平均 p 范数算法 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 公共场所异常声音声谱图及其特性描述 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·公共场所异常声音的声谱图 | 第31-34页 |
| ·声谱图形成 | 第31页 |
| ·公共场所异常声音及背景噪声的声谱图分析 | 第31-34页 |
| ·基于 2D-Gabor 滤波器的异常声音声谱图特性描述 | 第34-40页 |
| ·2D-Gabor 滤波器 | 第34-37页 |
| ·2D-Gabor 滤波器的参数设置 | 第37-38页 |
| ·基于 2D-Gabor 的异常声音声谱图特性描述 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于声谱图的公共场所异常声音特征提取及识别研究 | 第41-56页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·基于声谱图的公共场所异常声音特征提取方法 | 第42-47页 |
| ·独立成分分析(ICA) | 第42-43页 |
| ·随机非负独立成分分析(SNICA) | 第43-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-47页 |
| ·基于声谱图的公共场所异常声音识别方法 | 第47-51页 |
| ·公共场所异常声音声谱图稀疏表示模型 | 第47-49页 |
| ·稀疏表示分类算法(SRC) | 第49-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-55页 |
| ·不同特征提取算法对比实验 | 第52-53页 |
| ·不同分类器对比实验 | 第53页 |
| ·与传统方法对比实验 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结展望 | 第56-58页 |
| ·工作总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间取得科研成果 | 第64页 |
