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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度神经网络的异常声音事件检测
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基于深度神经网络的异常声音事件检测
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 研究难点第12页
    1.4 本文主要研究内容第12-13页
    1.5 本文组织安排第13-14页
2 异常声音事件检测相关理论基础第14-29页
    2.1 引言第14-15页
    2.2 常用特征第15-17页
        2.2.1 短时平均能量和短时平均幅度第15页
        2.2.2 时频特征第15-17页
    2.3 神经网络基础理论第17-28页
        2.3.1 感知器基础知识第17-18页
        2.3.2 逻辑回归与神经网络基础知识第18-21页
        2.3.3 卷积神经网络基础知识第21-24页
        2.3.4 循环神经网络基础知识第24-28页
    2.4 本章小结第28-29页
3 使用扩展R-FCN方法的异常声音事件检测第29-40页
    3.1 引言第29页
    3.2 基于区域提议的异常声音事件检测和分类第29-35页
        3.2.1 基于残差网络的特征提取第30-31页
        3.2.2 改进的区域提议网络第31-33页
        3.2.3 区域提议的精细分类和边界微调第33-35页
    3.3 实验设计第35-39页
        3.3.1 评价指标第35-36页
        3.3.2 实验结果第36-39页
    3.4 本章小结第39-40页
4 基于卷积和循环神经网络的异常声音事件检测第40-53页
    4.1 引言第40页
    4.2 基于卷积神经网络的特征提取第40-42页
        4.2.1 数据预处理第40-41页
        4.2.2 特征提取单元第41-42页
    4.3 基于循环神经网络的异常声音事件检测建模第42-45页
        4.3.1 整体结构第42-44页
        4.3.2 损失函数第44-45页
    4.4 模型训练第45-47页
        4.4.1 模型初始化及训练准则第45-46页
        4.4.2 使用Adam优化算法进行训练第46-47页
    4.5 实验设计第47-52页
        4.5.1 特征提取单元对实验结果的影响第47-50页
        4.5.2 损失函数对实验结果的影响第50-52页
    4.6 本章小结第52-53页
5 总结与展望第53-55页
    5.1 工作总结第53-54页
    5.2 工作展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-60页
附录第60页
    A.作者在攻读硕士学位期间取得的科研成果第60页

 
 
论文编号BS4054969,这篇论文共60
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