面向音频检索的音频特征分析方法研究

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面向音频检索的音频特征分析方法研究

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面向音频检索的音频特征分析方法研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-14页
主要缩写对照表	第14-16页
第一章绪论	第16-25页
1.1 音频检索的研究意义	第16-18页
1.2 音频检索的研究现状	第18-23页
1.2.1 音频特征提取和音效分类的发展现状	第18-21页
1.2.2 多媒体检索发展现状	第21-23页
1.3 论文的主要工作及章节安排	第23-25页
第二章基于谐波分量的音频特征	第25-46页
2.1 音频的频域特征	第25-28页
2.2 谐波字典	第28-32页
2.2.1 人脑对谐波信号的感知	第28-30页
2.2.2 谐波字典	第30-32页
2.3 基于匹配追踪的频谱分解	第32-39页
2.3.1 稀疏表示的基本概念	第32-33页
2.3.2 稀疏表示的求解算法	第33-36页
2.3.3 频谱分解	第36-38页
2.3.4 音频特征的表示	第38-39页
2.4 实验与结果分析	第39-45页
2.4.1 数据库和实验平台	第39-41页
2.4.2 实验及结果分析	第41-45页
2.5 本章小结	第45-46页
第三章基于感知子空间的时-频特征提取	第46-65页
3.1 基于心理声学的感知子空间划分	第46-50页
3.1.1 人脑对瞬变信号的感知	第46-49页
3.1.2 基于感知子空间的分解模型	第49-50页
3.2 感知子空间的数学描述	第50-54页
3.2.1 谐波子空间的数学定义	第50-52页
3.2.2 瞬时子空间的数学定义	第52-53页
3.2.3 残差子空间的数学定义	第53-54页
3.3 音频信号的分解	第54-57页
3.3.1 基于匹配追踪的音频信号分解	第54-56页
3.3.2 音频特征的表示	第56-57页
3.4 实验与结果分析	第57-64页
3.4.1 实验设置	第57-58页
3.4.2 子空间分解实例	第58-59页
3.4.3 子空间分类效果	第59-61页
3.4.4 与其他特征比较结果	第61-64页
3.5 本章小结	第64-65页
第四章基于系数张量的时-频特征提取	第65-100页
4.1 张量的概念及其基本运算	第65-71页
4.1.1 张量的定义	第65-67页
4.1.2 张量的展开	第67-68页
4.1.3 张量的运算	第68-71页
4.1.4 张量的秩	第71页
4.2 张量分解模型	第71-82页
4.2.1 非负稀疏矩阵分解	第71-76页
4.2.2 PARAFAC模型	第76-79页
4.2.3 Tucker模型	第79-82页
4.3 基于系数张量的音频特征提取	第82-88页
4.3.1 系数张量	第83-85页
4.3.2 非负稀疏张量分解	第85-88页
4.4 计算复杂度分析	第88-89页
4.5 实验与结果分析	第89-98页
4.5.1 系数张量实例	第89-91页
4.5.2 张量分解	第91-93页
4.5.3 闭集测试结果	第93-97页
4.5.4 开集测试结果	第97-98页
4.6 本章小结	第98-100页
第五章基于倒排索引的音频检索	第100-127页
5.1 基于不相邻数据窗的说话人分割	第100-106页
5.1.1 说话人改变检测	第100-102页
5.1.2 相邻数据窗的方法对噪音的敏感性	第102-103页
5.1.3 不相邻数据窗	第103-106页
5.2 基于多层结构的音频分割算法	第106-109页
5.2.1 基于能量的分割	第107页
5.2.2 基于内容的分割	第107-108页
5.2.3 基于一阶、二阶统计量的分割	第108-109页
5.3 基于倒排索引的音频内容检索	第109-118页
5.3.1 检索算法	第109-110页
5.3.2 半监督的音频字典和音频字量化	第110-113页
5.3.3 倒排索引的建立	第113-116页
5.3.4 基于倒排索引的检索	第116-118页
5.4 实验与结果分析	第118-126页
5.4.1 基于不相邻窗的说话人改变检测	第118-120页
5.4.2 内容检索数据库及实验设置	第120-122页
5.4.3 查询样本时长和返回结果个数对查询结果的影响	第122页
5.4.4 与其他检索算法的比较结果	第122-126页
5.5 本章小结	第126-127页
第六章总结与展望	第127-130页
研究总结	第127-128页
后续工作展望	第128-130页
参考文献	第130-140页
攻读博士学位期间取得的研究成果	第140-142页
致谢	第142-144页
附件	第144页

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