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基于增强学习的个性化音乐情感分类系统研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景第9-11页
    1.2 研究现状第11-12页
    1.3 研究内容和主要工作第12页
    1.4 章节安排第12-13页
    1.5 本章小结第13-14页
第2章 音乐情感模型和静态分类方法第14-28页
    2.1 音乐情感模型第14-17页
        2.1.1 离散的情感分类模型第14-15页
        2.1.2 基于维度的情感分类模型第15-17页
    2.2 音乐特征获取第17-20页
        2.2.1 音频特征提取第17-19页
        2.2.2 音频特征筛选第19-20页
        2.2.3 其他音乐特征第20页
    2.3 静态分类模型构建第20-27页
    2.4 本章小结第27-28页
第3章 个性化音乐情感分类第28-42页
    3.1 增强学习简介第28-30页
    3.2 个性化音乐情感分类增强学习模型构建第30-37页
        3.2.1 状态定义第31页
        3.2.2 行为描述第31-32页
        3.2.3 反馈定义第32-37页
    3.3 学习过程第37-41页
        3.3.1 错误分类的调整第38-40页
        3.3.2 模糊分类的调整第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
第4章 原型系统的设计与实现第42-49页
    4.1 系统需求说明第42-44页
        4.1.1 功能需求第42-44页
        4.1.2 性能需求第44页
    4.2 系统功能架构与模块划分第44-45页
    4.3 系统类图第45-47页
    4.4 原型系统界面第47-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第5章 实验与分析第49-55页
    5.1 实验环境第49页
    5.2 静态分类模型实验第49-51页
    5.3 个性化情感分类系统初步评估第51-53页
    5.4 本章小结第53-55页
第6章 总结与展望第55-58页
    6.1 论文研究工作总结第55-56页
    6.2 论文的不足与展望第56-57页
    6.3 本章小结第57-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第61-62页
致谢第62页

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