摘要
1 绪论
1.1 课题背景
1.2 基于动物叫声的物种识别的意义及其理论依据
1.2.1 研究意义
1.2.2 理论基础
1.3 声音识别技术的发展
1.3.1 国外声音识别技术的发展概况
1.3.2 我国声音识别技术的发展概况
1.3.3 声音识别发展趋势
1.4 基于动物叫声的物种识别系统的原理
1.4.1 基本方法
1.4.2 研究方法及结构框图
1.4.3 技术难点
1.5 本文的主要工作
2 对动物叫声信号进行处理的基本方法
2.1 动物叫声信号的数字化
2.2 动物叫声信号的预加重
2.3 动物叫声信号的分帧
2.4 动物叫声信号的加窗
2.5 动物叫声信号的频域分析
2.6 提取特征参数
2.6.1 特征参数标准
2.6.2 Mel频率
2.6.3 Mel滤波器组
2.6.4 MFCC具体求解步骤
2.7 本章小结
3 小波分析理论
3.1 从傅立叶变换到小波变换
3.1.1 傅里叶变换
3.1.2 短时傅里叶变换
3.1.3 小波变换
3.1.4 傅立叶变换与小波变换的比较
3.2 一维小波变换
3.2.1 连续小波变换
3.2.2 离散小波变换
3.2.3 Mallat算法
3.3 小波分析与多辨分析
3.4 常用小波函数简介
3.4.1 Haar小波
3.4.2 Daubechies(dbN)小波系
3.4.3 Morlet小波
3.5 本章小结
4 小波分析在动物叫声识别中的应用
4.1 小波函数的选取
4.2 一维静态离散小波变换
4.2.1 分解算法
4.2.2 重建算法
4.3 小波去噪
4.4 小波端点检测
4.5 基于小波变换的特征参数提取
4.5.1 动物叫声识别使用现有特征参数所存在的问题
4.5.2 小波Mel倒谱参数
4.6 本章小结
5 算法实现、实验结果及其分析
5.1 系统概述
5.2 预处理
5.3 建立识别模型
5.4 实验结果及其分析
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
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