基于声谱图纹理特征的蛋鸡发声分类识别

摘要：

为有效地辨别蛋鸡不同类型声音,了解蛋鸡的健康状况以及个体需求,提高生产效率的同时改善蛋鸡福利化养殖,提出一种基于声谱图纹理特征的蛋鸡发声分类识别方法.以海兰褐蛋鸡的声音为研究对象,将图像处理和声音处理技术相结合,由一维声音信号转换为二维图像信号,二维声谱图中的纹理特征呈现了蛋鸡声音的更多细节信息.最后,利用2D-Gabor滤波器提取蛋鸡发声声谱图中的声纹信息,并采用人工神经网络模型进行训练和分类识别.试验结果表明,本文方法平均灵敏度和平均精确度不低于92.0％,风机噪声识别灵敏度达99.3％,鸣叫声识别灵敏度最低,为76.0％.

关键词：蛋鸡、声音识别、声谱图、Gabor滤波器

所属期刊栏目：50

分类号：TN912.3

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFD0700204、2017YFD0701602;国家建设高水平大学公派研究生项目201806350182

在线出版日期：2019-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：215-220