音频广告检测算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.3 音频检测技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容与结构安排 | 第15-19页 |
| 第二章 音频特征提取与分析 | 第19-35页 |
| 2.1 音频类型 | 第19-20页 |
| 2.2 音频特征提取 | 第20-23页 |
| 2.2.1 音频短时处理技术 | 第20-21页 |
| 2.2.2 音频信号的预处理 | 第21-23页 |
| 2.3 音频特征分析 | 第23-33页 |
| 2.3.1 时域音频特征 | 第24-26页 |
| 2.3.2 频域音频特征 | 第26-27页 |
| 2.3.3 系数域音频特征 | 第27-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于信号相似度的音频广告检测算法 | 第35-41页 |
| 3.1 信号相似性理论 | 第35-37页 |
| 3.2 基于信号相似度的音频广告检测算法 | 第37-39页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于特征匹配的音频广告检测算法 | 第41-57页 |
| 4.1 音频内容 | 第41-43页 |
| 4.2 直接检测算法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 基于欧氏距离测度的音频检测算法 | 第43-44页 |
| 4.2.2 直接检测算法中阈值的设定 | 第44-45页 |
| 4.3 基于直方图的音频检测算法 | 第45-49页 |
| 4.3.1 直方图及其相似度 | 第46-47页 |
| 4.3.2 检测窗滑动步长的自适应确定方法 | 第47-48页 |
| 4.3.3 基于直方图剪枝的音频检测算法 | 第48-49页 |
| 4.4 改进的检测算法 | 第49-54页 |
| 4.4.1 基于欧氏距离测度的两步检测算法 | 第49-52页 |
| 4.4.2 基于直方图改进的分层检测算法 | 第52-54页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.5.1 实验数据及评价指标 | 第54-55页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小节 | 第56-57页 |
| 第五章 基于压缩感知的音频广告检测算法研究 | 第57-71页 |
| 5.1 压缩感知理论 | 第58-63页 |
| 5.1.1 压缩感知基本原理 | 第58-60页 |
| 5.1.2 信号的稀疏表示 | 第60-61页 |
| 5.1.3 信号的压缩感知 | 第61-62页 |
| 5.1.4 信号的重构 | 第62-63页 |
| 5.2 压缩感知技术在一维信号处理中的初步应用 | 第63-65页 |
| 5.3 基于压缩感知理论的音频广告检测 | 第65-67页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第67-69页 |
| 5.4.1 速度性能测试 | 第67-68页 |
| 5.4.2 精度性能测试 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 全文总结 | 第71-72页 |
| 6.2 未来展望 | 第72-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第81-83页 |
