【摘要】：針對豬的規(guī)�；B(yǎng)殖中頻發(fā)的呼吸道疾病問題,提出通過監(jiān)測咳嗽狀況對豬的健康狀況進(jìn)行預(yù)警,以譜減法去噪和端點(diǎn)檢測為豬咳嗽信號主要預(yù)處理方法,以矢量量化(vector quantization,VQ)匹配算法為核心算法,分別構(gòu)建基于標(biāo)準(zhǔn)梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)和改進(jìn)的MFCC 2種豬咳嗽聲識別模型。測試結(jié)果顯示,以標(biāo)準(zhǔn)MFCC為特征矢量構(gòu)建的識別系統(tǒng)的識別率、誤判率和綜合識別率分別達(dá)到88%、14%和87.3%,基于改進(jìn)的MFCC特征矢量構(gòu)建的識別系統(tǒng)與之相比有很大提高,其識別率、誤判率和綜合識別率分別達(dá)到91%、12%和90.0%。試驗(yàn)表明,采用改進(jìn)的MFCC與矢量量化相結(jié)合構(gòu)建豬咳嗽識別系統(tǒng)是可行的,能夠應(yīng)用于豬的呼吸道疾病預(yù)警。
[Abstract]:Aiming at the problem of respiratory tract diseases frequently occurring in the large-scale breeding of pigs, this paper puts forward that the main preprocessing methods of pig cough signal are spectrum subtraction de-noising and endpoint detection through monitoring cough condition. Based on the vector quantization (VQ) matching algorithm, two kinds of pig cough recognition models based on standard Mel-frequency cepstral frequency cepstrum coefficients (Mel-frequency cepstral Cepstrum) and modified MFCC (modified MFCC) were constructed. The test results show that the recognition rate, error rate and comprehensive recognition rate of the recognition system based on the standard MFCC feature vector are 8814% and 87.3%, respectively. The recognition rate of the recognition system based on the improved MFCC feature vector is much higher than that of the system. Error rate and comprehensive recognition rate reached 91% and 90%, respectively. The experimental results show that it is feasible to construct pig cough recognition system by combining improved MFCC and vector quantization, and it can be applied to early warning of respiratory diseases in pigs.
【作者單位】： 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院;生豬健康養(yǎng)殖協(xié)同創(chuàng)新中心;華中農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科技學(xué)院動物醫(yī)學(xué)院;
【基金】：湖北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2014CFB317) ”十三五”國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFD0500506) 現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系項(xiàng)目(CARS-36)
【分類號】：S858.28;TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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