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面向声音事件的特征提取与识别方法研究 | |
论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 声音事件识别基本原理与总体方案设计 | 第14-26页 |
| 2.1 声音事件识别总体方案 | 第14-15页 |
| 2.2 常见声音特征提取 | 第15-21页 |
| 2.3 声音事件识别模型 | 第21-25页 |
| 2.3.1 常用分类模型 | 第21-23页 |
| 2.3.2 优化器的选择 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 声音事件特征提取方法设计 | 第26-37页 |
| 3.1 样本预处理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 预加重 | 第26页 |
| 3.1.2 分帧加窗 | 第26-28页 |
| 3.2 谐波分量和冲激分量分解 | 第28-31页 |
| 3.3 对数梅尔谱图差分特征提取方法 | 第31-35页 |
| 3.4 多特征组合提取方法设计 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 声音事件识别方法设计 | 第37-52页 |
| 4.1 声音事件识别模型性能评价指标 | 第37-39页 |
| 4.2 残差神经网络结构设计 | 第39-42页 |
| 4.3 数据增强 | 第42-49页 |
| 4.3.1 音频数据的常见增强方法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于线性混合的数据增强 | 第44-48页 |
| 4.3.3 基于随机裁剪的数据增强 | 第48页 |
| 4.3.4 随机数据增强方法设计 | 第48-49页 |
| 4.4 SGD优化器参数调优 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 识别模型设计与性能分析 | 第52-79页 |
| 5.1 基线模型设计 | 第53-54页 |
| 5.2 各模块设计与性能分析 | 第54-64页 |
| 5.2.1 多特征组合提取 | 第54-57页 |
| 5.2.2 训练样本扩增 | 第57-60页 |
| 5.2.3 随机数据增强 | 第60-64页 |
| 5.3 声音事件识别模型设计与性能分析 | 第64-68页 |
| 5.4 K折交叉验证 | 第68-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 6.1 本文总结 | 第79页 |
| 6.2 工作展望 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
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