基于深度学习的声目标识别方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 组织结构

2 声信号的样本获取及预处理

2.1 声信号的样本获取

2.1.1公共数据库

2.1.2自建数据库

2.2.1预加重

2.2.2分帧加窗

2.2.3端点检测

2.3 本章小结

3 声信号的特征参数提取方法

3.1 概述

3.2 常用时频特征

3.2.1 对数梅尔特征

3.2.2 耳蜗图特征

3.2.3 恒定Q变换特征

3.3.1 基本原理

3.3.2 参数选择依据

3.3.3 实验结果及分析

3.4 本章小结

4 声目标识别的网络模型

4.1 概述

4.2 深度可分离卷积

4.3.1 基本原理

4.3.2 网络结构

4.4 实验平台及网络训练参数设置

4.5 实验结果及分析

4.6 本章小结

5 声目标识别系统设计与实现

5.1 概述

5.2 声目标识别系统总体设计

5.3.1 硬件系统

5.3.2 软件系统及界面展示

5.3.3 仿真模式

5.3.4 学习模式

5.3.5 在线模式

5.4 声目标识别测试方案及结果

5.4.1 仿真模式测试

5.4.2 学习模式测试

5.4.3 在线模式测试

5.5 本章小结

总结与展望

论文总结

研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果