在大數(shù)據(jù)的時代背景下,越來越多的音頻數(shù)據(jù)被存儲到網(wǎng)絡(luò)中,面向音頻的自動化和智能化分類系統(tǒng)應(yīng)需而生,音頻信號分類研究對推動此類系統(tǒng)的發(fā)展至關(guān)重要,在音頻信號分類研究中,特征提取、特征集優(yōu)化和分類器設(shè)計是最為重要的三個環(huán)節(jié)。通過對已有音頻分類相關(guān)文獻(xiàn)的研究和分析,發(fā)現(xiàn)音頻分類研究的重點主要包括:在特征提取環(huán)節(jié)中,對不同特征提取方法的研究;在特征集優(yōu)化環(huán)節(jié)中,對不同特征選擇算法的研究;在分類器設(shè)計環(huán)節(jié)中,對不同分類算法分類性能的研究。本文針對以上三個環(huán)節(jié)進(jìn)行了重點研究,完成的工作主要包括以下幾個部分:1.使用不同的音頻特征提取方法,提取了包括時域特征、頻域特征、倒譜域特征和其它特征四種類別的共89項音頻特征,構(gòu)成原始音頻特征集。2.針對特征集優(yōu)化問題,重點研究了基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的特征選擇算法、基于熵權(quán)法的特征選擇算法和基于Relief算法的特征選擇算法,并提出了一種改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)特征選擇算法,通過實驗對四種特征選擇算法的有效性和可行性進(jìn)行了驗證,比較了算法的優(yōu)劣。3.設(shè)計了基于決策樹的分類器、基于K最近鄰的分類器和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)的問題進(jìn)行了研究,設(shè)計...

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 音頻分類的發(fā)展歷程及研究現(xiàn)狀
    1.3 本文創(chuàng)新點
    1.4 本文主要工作和論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 音頻分類技術(shù)綜述
    2.1 音頻分類基礎(chǔ)知識
        2.1.1 音頻的相關(guān)概念
        2.1.2 音頻的構(gòu)成要素
        2.1.3 音頻分類的一般步驟
    2.2 特征提取
        2.2.1 時域特征
        2.2.2 頻域特征
        2.2.3 倒譜域特征
        2.2.4 其它特征
    2.3 音頻分類方法
        2.3.1 基于決策樹的音頻分類方法
        2.3.2 基于K最近鄰算法的音頻分類方法
        2.3.3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的音頻分類方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 音頻信號特征集構(gòu)建
    3.1 音頻信號預(yù)處理
        3.1.1 采樣和量化
        3.1.2 分幀
        3.1.3 加窗
    3.2 音頻信號原始特征集構(gòu)建
        3.2.1 音頻數(shù)據(jù)庫
        3.2.2 音頻信號原始特征集
    3.3 特征選擇
        3.3.1 基于方差法的特征預(yù)選
        3.3.2 基于相關(guān)性的特征選擇算法
        3.3.3 基于權(quán)重的特征選擇算法
        3.3.4 改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)特征選擇算法
    3.4 特征選擇實驗及結(jié)果分析
        3.4.1 特征項被選次數(shù)對比
        3.4.2 特征項權(quán)重對比
        3.4.3 特征選擇后的特征集項數(shù)對比
    3.5 本章小結(jié)
第四章 模擬退火算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法
    4.1 模擬退火算法
        4.1.1 模擬退火算法簡介
        4.1.2 模擬退火算法原理
    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡介
        4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
    4.3 模擬退火算法改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法
    4.4 本章小結(jié)
第五章 音頻分類實驗設(shè)計與結(jié)果分析
    5.1 原始特征集的音頻分類實驗
        5.1.1 語音和音樂分類實驗
        5.1.2 音樂流派分類實驗
        5.1.3 音樂樂器分類實驗
        5.1.4 實驗結(jié)果對比與分析
    5.2 傳統(tǒng)BP分類器和改進(jìn)的BP分類器對比實驗
    5.3 特征選擇后的音頻分類實驗
        5.3.1 音頻分類實驗
        5.3.2 實驗結(jié)果對比與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A (攻讀碩士學(xué)位期間主要成果)
附錄B (源程序主要代碼)



本文編號：3867573