基于MFCC的异常声音识别技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 声音识别的发展概况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 Mel频率倒谱参数研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 异常声音采集及预处理 | 第16-32页 |
| 2.1 异常声音源数据的采集 | 第16-17页 |
| 2.2 异常声音的前期处理 | 第17-23页 |
| 2.2.1 归一化 | 第17-19页 |
| 2.2.2 预加重 | 第19-22页 |
| 2.2.3 分帧加窗 | 第22-23页 |
| 2.3 端点检测 | 第23-31页 |
| 2.3.1 双门限法 | 第23-28页 |
| 2.3.2 自适应子带谱熵 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于MFCC的异常声音特征提取 | 第32-46页 |
| 3.1 人耳听觉特性 | 第32-34页 |
| 3.2 Mel频率倒谱参数(MFCC) | 第34-44页 |
| 3.2.1 MFCC特征参数提取过程 | 第35-38页 |
| 3.2.2 特征提取结果及分析 | 第38-44页 |
| 3.3 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 改进的MFCC特征提取方法 | 第46-68页 |
| 4.1 复合改进的MFCC特征提取方法 | 第46-57页 |
| 4.1.1 针对傅里叶变换的改进 | 第46-48页 |
| 4.1.2 针对加窗和对数变换的改进 | 第48-50页 |
| 4.1.3 改进MFCC特征参数的实现 | 第50-53页 |
| 4.1.4 结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.2 嵌入EMD的异常声音特征提取方法 | 第57-66页 |
| 4.2.1 EMD基本原理 | 第57-58页 |
| 4.2.2 EMD的实现过程 | 第58-60页 |
| 4.2.3 嵌入EMD的特征提取流程 | 第60-62页 |
| 4.2.4 提取结果及分析 | 第62-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 第5章 异常声音的分类识别 | 第68-78页 |
| 5.1 分类器理论基础 | 第68-73页 |
| 5.1.1 支持向量机分类原理 | 第68-72页 |
| 5.1.2 Libsvm软件包简介 | 第72-73页 |
| 5.2 测试实验及结果分析 | 第73-77页 |
| 5.2.1 异常声音模型的建立 | 第73-74页 |
| 5.2.2 实验过程及结果分析 | 第74-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
