基于隐马尔科夫模型的猪只状态自动识别技术

发布时间：2018-06-09 03:23

  本文选题：猪只状态检测 + 声音识别　； 参考：《黑龙江畜牧兽医》2016年21期

【摘要】：为了实现猪只不同状态下声音的自动监测,试验采用声音识别技术,首先将猪只不同状态的声音信号进行双门限端点检测和预加重处理,然后通过大量试验对比,采用小波阈值法对声音信号进行去噪处理,并提取梅尔倒谱系数(MFCC)和一阶差分梅尔倒谱系数(ΔMFCC)作为描述特征,建立隐马尔可夫模型(HMM),最后对猪只不同状态的声音进行自动识别。结果表明:猪只状态识别精度较高,有助于提高自动监测系统的智能化判断能力。
[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.
【作者单位】： 太原理工大学信息工程学院;
【基金】：“863”国家高技术研究发展计划项目(2013AA102306)
【分类号】：TN912.34

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本文编号：1998639