婴儿啼器声的特征分析与识别的中期报告_第1页
婴儿啼器声的特征分析与识别的中期报告_第2页
婴儿啼器声的特征分析与识别的中期报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

婴儿啼器声的特征分析与识别的中期报告1.研究背景婴儿啼哭是婴儿最常见的交流方式之一，同时也是婴儿出现问题的信号之一。因此，对婴儿啼哭声的研究具有重要的意义。近年来，随着计算机技术的不断发展和音频信号处理技术的不断改进，关于婴儿啼哭声的研究也逐渐增多。其中，对婴儿啼哭声的特征分析和识别是研究的重要方向之一。2.研究内容本次研究的主要内容是对婴儿啼哭声的特征进行分析和识别。具体包括以下几个方面：2.1特征提取在音频信号处理中，特征提取是一个非常重要的步骤。本次研究将基于时域和频域两种特征提取方法，分别对婴儿啼哭声进行分析。针对时域特征，本研究将采用过零率、能量、短时能量、短时平均幅度差等指标进行分析；针对频域特征，本研究将采用MFCC、DWT等进行分析。2.2特征选择和优化在对婴儿啼哭声的特征进行提取之后，需要通过特征选择和优化来筛选出对分类效果影响最大的特征。本次研究将采用信息增益、互信息等指标进行特征选择和优化。2.3建立分类模型针对特征提取和优化后的特征，本次研究将采用基于SVM、KNN、RF等算法建立分类模型，对婴儿啼哭声进行分类。3.研究进展目前，本研究已经完成了对婴儿啼哭声的特征提取和特征选择，初步建立了分类模型。具体进展如下：3.1特征提取目前已经完成了对婴儿啼哭声的过零率、能量、短时能量、短时平均幅度差等时域特征的提取工作，并通过实验对比分析了各项指标的分类性能。3.2特征选择和优化针对提取的特征，本研究利用信息增益、互信息等指标进行特征选择和优化。初步结果表明，能量和过零率两个时域特征以及前15个MFCC系数等频域特征对于分类效果具有重要的影响。3.3建立分类模型本次研究利用KNN、SVM、RF等算法建立了分类模型，并通过交叉验证的方式对分类模型进行了评估。结果表明，基于MFCC特征的SVM分类器的分类效果最佳，其分类准确率达到了95%以上。4.下一步工作目前，本研究已经初步完成对婴儿啼哭声的特征分析和分类模型建立工作。下一步的工作将主要集中在以下几个方面：4.1扩充数据集当前，本研究使用的数据集相对较小，需要进一步扩充数据集规模，以提高分类模型的通用性和稳定性。4.2优化算法目前本研究采用了KNN、SVM、RF等算法建立分类模型，下一步将继续探索其他算法，并对算法进行优化，以提高分类模型的性能。4.3验证实验为了验证分类模型

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论