基于深度学习与强化学习的声学家庭行为识别

目录

声明

第 1 章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1 家庭环境行为识别应用发展现状

1.2.2 声学信号分类发展现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文的组织结构

第 2 章 相关技术介绍

2.1 音频信号特征提取

2.2 数据增强

2.3 神经网络与深度学习

2.3.1 基本神经元结构

2.3.2 深度学习的模型结构

2.4 强化学习

2.5 采样技术

第 3 章 基于SEN-ECRNN 的声学行为识别

3.1 数据集的构建与多途径数据增强

3.1.1 数据集的构建

3.1.2 基于频谱图的数据增强

3.2 特征提取

3.2.1 基于频谱图的特征提取

3.2.2 频谱图的谐波与冲击拆解

3.2.3 基于GLU的特征提取

3.3 基于SEN-CRNN 的声学行为识别

3.3.1 基于CRNN 的基础网络结构

3.3.2 基于SEN-CRNN 的声学行为识别

3.4 基于SEN-ECRNN 的声学行为识别

3.5 实验及结果分析

(1)开发环境

(2)实验结果分析

第 4 章 基于强化学习的声学行为识别

4.1 基于SMOTE 的采样算法

4.2 深度学习与强化学习的联合使用

4.3 实验及结果分析

(1)开发环境

(2)参数设置

(3)结果分析

4.4模型应用场景探讨

第 5 章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读学位期间取得的研究成果

致谢