| 基于鸟鸣声及深度学习的鸟类识别方法研究 |
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| 引用本文： | 吕坤朋,孙斌,赵玉晓.基于鸟鸣声及深度学习的鸟类识别方法研究[J].科技通报,2021,37(10):24-30,37. |
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| 作者姓名： | 吕坤朋 孙斌 赵玉晓 |
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| 作者单位： | 中国计量大学计量测试工程学院,杭州310018 |
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| 摘 要： | 针对基于鸟鸣声的鸟类识别问题,提出一种基于自适应最优核时频分布(adaptive optimal kernal,AOK)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的鸟类识别方法.首先对采集的鸟鸣声信号进行预处理,获取对应鸟类的音节后对样本进行数据增强处理,然后通过AOK时频分析方法,得到鸟鸣声音信号的自适应频谱图,分析鸟鸣声信号不同时间和不同频率下的能量分布,通过时频谱图对卷积网络模型进行训练,并进行实时预测.对20种常见鸟类的实验表明,在少量初始样本的情况下,总体识别率也可达到95.5％,并且通过对同一科目和不同科目下的鸟类鸣声分析发现,采用时频图结合卷积神经网络的方法对鸟类鸣声进行识别,提取的特征参数代表性更强,识别准确较好,具有较好泛化性.
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| 关 键 词： | 鸟类鸣声 数据增强 自适应最优核时频分布 模式识别 |
Research on Bird Recognition Method Based on Bird Singing and Deep Learning |
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| Lv Kunpeng,Sun Bin,Zhao Yuxiao.Research on Bird Recognition Method Based on Bird Singing and Deep Learning[J].Bulletin of Science and Technology,2021,37(10):24-30,37. |
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| Authors: | Lv Kunpeng Sun Bin Zhao Yuxiao |
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