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基于内容的音频检索技术的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-4页 | | ABSTRACT | 第4-7页 | | 插图索引 | 第7-8页 | | 1 绪论 | 第8-23页 | | ·研究背景和意义 | 第8-12页 | | ·基于内容的音频检索技术的研究现状 | 第12-13页 | | ·基于内容的音频检索技术研究的重点 | 第13-21页 | | ·本文的内容组织和研究工作 | 第21-23页 | | 2 基于内容的音频检索技术 | 第23-45页 | | ·引言 | 第23-24页 | | ·音频的数据模型 | 第24-32页 | | ·音频短时处理技术及其音频特征 | 第24-29页 | | ·线性预测技术及其音频特征 | 第29页 | | ·同态处理与倒谱分析及其音频特征 | 第29-30页 | | ·音频和谐度估计算法及其音频特征 | 第30-32页 | | ·隐马尔可夫模型(HMM)基本理论 | 第32-45页 | | ·HMM的基本思想 | 第33-34页 | | ·HMM基本算法 | 第34-38页 | | ·条件概率计算——问题(1) | 第35-36页 | | ·Viterbi算法——问题(2) | 第36页 | | ·Baum—Welch算法——问题(3 | 第36-38页 | | ·HMM算法实现中的问题 | 第38-40页 | | ·初始模型参数的选取 | 第38-39页 | | ·比例因子问题(定标处理) | 第39-40页 | | ·多观察序列的训练 | 第40页 | | ·HMM的区分能力的改进 | 第40-45页 | | ·MMI和MCE准则的训练算法 | 第41-43页 | | ·HMM／NN结合的方法 | 第43-45页 | | 3 基于内容的音频自动分类算法改进 | 第45-66页 | | ·引言 | 第45-46页 | | ·音频特征与提取 | 第46-50页 | | ·典型的音频分类方法 | 第50-55页 | | ·最小距离法 | 第50-52页 | | ·神经网络 | 第52-53页 | | ·支持向量机 | 第53页 | | ·决策树方法 | 第53-55页 | | ·基于HMM的语音／音乐分类算法的改进 | 第55-59页 | | ·特征分析 | 第55-57页 | | ·分类器的设计 | 第57-58页 | | ·算法分析 | 第58页 | | ·小结 | 第58-59页 | | ·基于HMM的一般音频分类算法的改进 | 第59-65页 | | ·特征分析 | 第59页 | | ·MCE准则的HMM学习算法 | 第59-62页 | | ·HMM和SVM相结合的分类器 | 第62-64页 | | ·算法分析 | 第64页 | | ·小结 | 第64-65页 | | ·本章小结 | 第65-66页 | | 4 结论 | 第66-68页 | | ·本文的主要工作 | 第66-67页 | | ·基于内容的音频检索技术未来关注的问题 | 第67-68页 | | 致谢 | 第68-69页 | | 参考文献 | 第69-74页 | | 攻读硕士期间发表的论文 | 第74页 |
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论文编号BS1063220，这篇论文共74页
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