基于MFCC和双重GMM的鸟类识别方法

发布时间：2018-04-11 13:07

本文选题：鸟类识别 + 梅尔倒谱系数　；参考：《计算机工程与设计》2014年05期

【摘要】：针对鸟类鸣声信号变化丰富和复杂的特点,提出一种基于MFCC和鸣叫、鸣唱声GMM模型的鸟类识别方法。该方法拟采用将鸟鸣声分为鸟叫声和鸟唱声的策略,分别提取其特征参数MFCC,提出双重GMM模型进行训练和识别。用8种鸟的鸣叫声和鸣唱声1077个样本进行实验,实验结果表明,双重GMM模型的识别率达到90%以上,与单一鸣声模型相比具有更高的识别率。
[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.
【作者单位】：西北农林科技大学机械与电子工程学院;
【基金】：西北农林科技大学校长基金项目(A213020901)
【分类号】：TN912.34

【参考文献】

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【共引文献】

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