暴力音频场景分类技术研究与系统实现

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暴力音频场景分类技术研究与系统实现

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暴力音频场景分类技术研究与系统实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-15页
1.1 课题背景及研究的目的与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 暴力音视频场景识别研究现状	第10-11页
1.2.2 深度学习技术在音频领域的研究进展	第11-12页
1.2.3 目前暴力音频场景识别方法存在的问题	第12页
1.3 本文研究内容	第12-14页
1.4 本文组织结构	第14-15页
第2章基于声学特征与SVM暴力音频分类系统	第15-26页
2.1 引言	第15页
2.2 特征提取	第15-19页
2.2.1 声学特征	第15-18页
2.2.2 统计量	第18-19页
2.3 基于S VM的暴力音频场景分类系统	第19-23页
2.3.1 支持向量机	第19-22页
2.3.2 SVM进行暴力音频场景分类任务	第22-23页
2.4 实验与实验结果分析	第23-25页
2.4.1 实验平台与实验数据	第23-24页
2.4.2 评价指标与实验结果	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第3章基于自增长受限玻尔兹曼机的音频特征学习	第26-40页
3.1 引言	第26页
3.2 受限玻尔兹曼机	第26-30页
3.3 自增长受限玻尔兹曼机	第30-33页
3.3.1 处理流程	第30-32页
3.3.2 时间分析与误差分析	第32-33页
3.3.3 Incre-RBM应用	第33页
3.4 基于自增长受限玻尔兹曼机的深度信念网络	第33-36页
3.4.1 预训练	第33-34页
3.4.2 微调	第34-36页
3.4.3 特征提取	第36页
3.5 实验结果与分析	第36-39页
3.5.1 实验数据与评价指标	第36-37页
3.5.2 网络结构与网络参数	第37-38页
3.5.3 实验结果与分析	第38-39页
3.6 本章小结	第39-40页
第4章基于深度神经网络的暴力音频分类系统	第40-57页
4.1 引言	第40-41页
4.2 音频降噪与特征处理	第41-45页
4.2.1 音频降噪	第41-43页
4.2.2 特征处理	第43-45页
4.3 模型训练	第45-46页
4.4 KNN矫正与段内打分机制	第46-49页
4.4.1 段内打分机制	第46页
4.4.2 KNN矫正	第46-49页
4.4.3 KNN矫正-投票打分机制	第49页
4.5 实验结果与分析	第49-56页
4.5.1 音频降噪实验	第49-50页
4.5.2 特征离散化与特征选择实验	第50-52页
4.5.3 KNN矫正实验	第52-53页
4.5.4 暴力音频场景识别系统实现	第53-56页
4.6 本章小结	第56-57页
结论	第57-58页
参考文献	第58-63页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第63-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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