【摘要】：針對(duì)自然復(fù)雜聲學(xué)環(huán)境下基于鳥鳴的物種分類問(wèn)題,提出了一種基于Mel子帶參數(shù)化特征的鳥鳴自動(dòng)識(shí)別方法。采用高斯混合模型(GMM)擬合連續(xù)聲學(xué)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分幀后的對(duì)數(shù)能量分布,選取高似然率的數(shù)據(jù)幀組成候選聲音事件完成自動(dòng)分段。在譜圖域?qū)ο鄳?yīng)片段采用Mel帶通濾波器組濾波處理,然后基于自回歸模型(AR)分別建模各個(gè)子帶輸出的隨時(shí)間變化的能量序列,得到能夠描述不同種類鳥鳴信號(hào)時(shí)頻特性的參數(shù)化特征。最后利用支持向量機(jī)(SVM)分類器進(jìn)行分類識(shí)別�；谝巴庾匀画h(huán)境11種鳥鳴信號(hào)開展了自動(dòng)分段與識(shí)別實(shí)驗(yàn),所提方法針對(duì)各類鳥鳴的查準(zhǔn)率、查全率以及F1度量均不低于89%,明顯優(yōu)于現(xiàn)有基于紋理特征的方法,更適用于野外鳥類連續(xù)聲學(xué)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的自動(dòng)數(shù)據(jù)分析需求。

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