声明
摘要
第一章 绪论
1.1 研究课题的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 存在的问题
1.4 论文结构安排
第二章 异常声音的分析和前端处理
2.1 异常声音信号的特性
2.2 异常声音信号的预处理
2.2.1 预加重
2.2.2 分帧加窗
2.3 异常声音的去噪
2.3.1 公共场所环境噪声的建模
2.3.2 基于改进的自适应滤波器的异常声音去噪方法
2.4 异常声音的端点检测
2.4.1 基于短时能量和过零率双门限的端点检测算法
2.4.2 基于自适应子带谱熵的端点检测算法
2.5 本章小结
第三章 音频事件检测基础
3.1 数据增强
3.2 音频信号的特征参数提取
3.2.1 线性预测系数
3.2.2 线性预测倒谱系数
3.2.3 梅尔频率倒谱系数
3.2.4 特征参数的比较与分析
3.3 常用的声音识别算法
3.3.1 基于高斯混合模型的异常声音识别算法
3.3.2 基于神经网络的异常声音识别算法
3.4 本章小结
第四章 基于卷积神经网络的异常声音识别算法
4.1 卷积神经网络
4.2 不同特征维度下的卷积神经网络
4.2.1 声音信号的特征排列方式
4.2.2 适用于一维特征的卷积神经网络
4.3 实验结果及分析
4.3.1 实验数据采集
4.3.2 特征参数提取及排列
4.3.3 实验参数设置
4.3.4 实验结果与分析
4.4 本章小结
第五章 基于卷积神经网络的异常音频事件检测系统
5.1 系统的设计
5.1.1 系统功能设计
5.1.2 系统流程设计
5.2 系统界面演示与运行测试
5.3 本章小结
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的学术成果