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目录 6 前言 4 第1章绪论 11 1.1声学事件检测技术的发展 11 1.1.1声学事件检测的起源与发展脉络 12 1.1.2基于特征的声学事件检测 22 1.1.3基于模型的声学事件检测 27 1.2声学事件检测技术的应用 30 1.3声学事件检测系统的结构 31 1.4本书的结构 32 第2章声学事件检测中的常用特征和模型 40 2.1声学事件检测中的常用特征 40 2.1.1声音信号的数字化 40 2.1.2声音信号的时域特征 41 2.1.3声音信号的频域特征 43 2.1.4声音信号的时频域特征 51 2.1.5特征降维与选择 53 2.2声学事件检测中的常用模型 57 2.2.1浅层模型 57 2.2.2深度模型 63 2.3本章小结 63 第3章基于基频段特征的声学事件检测 64 3.1引言 64 3.2长时特征提取 64 3.2.1长时统计特征提取 64 3.2.2基于基频段的特征提取 69 3.3基于长时统计特征的声学事件检测 69 3.3.1基于单分类器和多分类器融合的声学事件检测 70 3.3.2基于类内细分聚类的声学事件检测 71 3.3.3基于拒识和确认的声学事件检测 72 3.4实验和结果 73 3.4.1实验设置 73 3.4.2实验结果与分析 73 3.5本章小结 78 第4章基于混合模型的声学事件检测 79 4.1引言 79 4.2伪高斯混合模型 80 4.2.1伪高斯混合模型的构建 80 4.2.2伪高斯混合模型参数估计的EM算法 82 4.3异质混合模型 84 4.3.1多变量Logistic混合模型的可辨识性 85 4.3.2异质混合模型的构建 88 4.3.3异质混合模型的参数估计 89 4.4实验和结果 92 4.4.1基于伪高斯混合模型的声学事件检测 92 4.4.2基于异质混合模型的声学事件检测 93 4.5本章小结 96 第5章基于稀疏低秩特征的声学事件检测 97 5.1引言 97 5.2基于稀疏表示特征的声学事件检测 99 5.3基于低秩矩阵表示特征的声学事件检测 102 5.3.1低秩矩阵表示特征提取 102 5.3.2低秩矩阵分类的问题描述 103 5.3.3基于加速近似梯度方法的矩阵分类学习 104 5.4基于低秩张量表示特征的声学事件检测 106 5.4.1张量计算相关记号 107 5.4.2低秩张量表示特征提取 107 5.4.3基于加速近似梯度方法的张量分类学习 109 5.5实验和结果 112 5.5.1基于稀疏表示特征的声学事件检测 112 5.5.2基于低秩矩阵表示特征的声学事件检测 114 5.5.3基于低秩张量表示特征的声学事件检测 118 5.6本章小结 122 第6章基于松弛边际下模型训练的声学事件检测 123 6.1引言 123 6.2基于迹范限制下的最大边际矩阵分类 123

Author

CNKI

Language

EN