本文選題：豬只狀態(tài)檢測 + 聲音識別��； 參考：《黑龍江畜牧獸醫(yī)》2016年21期

【摘要】：為了實現(xiàn)豬只不同狀態(tài)下聲音的自動監(jiān)測,試驗采用聲音識別技術,首先將豬只不同狀態(tài)的聲音信號進行雙門限端點檢測和預加重處理,然后通過大量試驗對比,采用小波閾值法對聲音信號進行去噪處理,并提取梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)和一階差分梅爾倒譜系數(shù)(ΔMFCC)作為描述特征,建立隱馬爾可夫模型(HMM),最后對豬只不同狀態(tài)的聲音進行自動識別。結果表明:豬只狀態(tài)識別精度較高,有助于提高自動監(jiān)測系統(tǒng)的智能化判斷能力。
[Abstract]:In order to realize automatic sound monitoring in different states of pigs, the sound recognition technology is adopted in the experiment. First, the sound signals in different states of the pig are detected and preprocessed by the double threshold. Then, the noise signal is de-noised by the wavelet threshold method, and the Mel cepstrum coefficient (MFCC) and one are extracted by a large number of experiments and contrast. The order difference Mel cepstrum coefficient (delta MFCC) is used as the description feature, and the hidden Markov model (HMM) is established. Finally, the sound of different states of the pig is automatically recognized. The results show that the recognition precision of the pig is high, which is helpful to improve the intelligent judgment ability of the automatic monitoring system.
【作者單位】： 太原理工大學信息工程學院;
【基金】：“863”國家高技術研究發(fā)展計劃項目(2013AA102306)
【分類號】：TN912.34

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本文編號：1998639