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基于MFCC和雙重GMM的鳥類識別方法

發(fā)布時間:2018-04-11 13:07

  本文選題:鳥類識別 + 梅爾倒譜系數(shù) ; 參考:《計算機工程與設(shè)計》2014年05期


【摘要】:針對鳥類鳴聲信號變化豐富和復(fù)雜的特點,提出一種基于MFCC和鳴叫、鳴唱聲GMM模型的鳥類識別方法。該方法擬采用將鳥鳴聲分為鳥叫聲和鳥唱聲的策略,分別提取其特征參數(shù)MFCC,提出雙重GMM模型進行訓(xùn)練和識別。用8種鳥的鳴叫聲和鳴唱聲1077個樣本進行實驗,實驗結(jié)果表明,雙重GMM模型的識別率達到90%以上,與單一鳴聲模型相比具有更高的識別率。
[Abstract]:In view of the rich and complex characteristics of bird song signals, a bird recognition method based on MFCC and GMM model is proposed.In this method, the birdsong is divided into bird call and bird singing, and its characteristic parameters are extracted respectively, and a dual GMM model is proposed for training and recognition.1077 samples of singing and singing of 8 species of birds were used. The results showed that the recognition rate of double GMM model was more than 90%, which was higher than that of single song model.
【作者單位】: 西北農(nóng)林科技大學(xué)機械與電子工程學(xué)院;
【基金】:西北農(nóng)林科技大學(xué)校長基金項目(A213020901)
【分類號】:TN912.34

【參考文獻】

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【共引文獻】

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