复杂背景下蛋鸡声音分类提取方法研究

发布时间：2017-03-23 01:02

  本文关键词：复杂背景下蛋鸡声音分类提取方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：动物声音是动物交流的主要方式,可用来反馈动物机体的健康状况以及动物对饲养环境的适应程度,可做为评价动物福利好坏的辅助方法。本研究以海兰褐蛋鸡为研究对象,获取了蛋鸡在不同生长阶段不同饲养模式下的发声信息。针对蛋鸡声音识别过程存在噪声干扰、需要人工提取的问题,通过分析蛋鸡声音与噪声的功率谱密度等频谱特征差异,提出了蛋鸡声音自动检测与分类识别的方法,并比较分析了栖架和笼养模式下的蛋鸡发声规律,为建立基于蛋鸡声音信息的健康养殖预警系统提供基础依据。本文的主要研究结论如下： (1)针对栖架饲养模式下蛋鸡声音检测方法研究,提出了基于功率谱密度特征的分类识别方法,该方法的平均正确识别率可达95%,并利用Lab VIEW开发了一款蛋鸡声音自动检测软件,可显著提高工作效率。 (2)针对叠层笼养饲养模式下蛋鸡声音检测方法研究,提出了一种基于子带功率比的特征提取算法,采用J48决策树分类模型进行了测试,结果表明,该算法对低噪声环境下声音的平均正确识别率可达93.4%。 (3)探寻了蛋鸡声音适宜的去噪方法,分别对IIR滤波器、FIR滤波器以及采用不同阈值、小波函数、小波基以及分解层数组合的小波去噪方法进行了去噪效果比较,结果表明,以史坦无偏似然估计为阈值、小波函数为Daubechies、小波基为Db12以及分解层数为5左右的小波去噪方法去噪效果最好。 (4)以栖架饲养模式下的蛋鸡鸣叫声、鸣唱声、产蛋叫声以及尖叫声为研究对象,构建了健康蛋鸡声音数据库,不同类型蛋鸡声音的声学特征存在明显差异,蛋鸡产蛋叫声频域能量最高,声压均值达到79.5±2.9dB,鸣叫声与尖叫声发声短促,持续时间短,提出了基于频域能量、时间长度、带宽为特征提取算法。结果表明,该方法的平均正确识别率为81.8%,以此为基础,开发了蛋鸡声音识别软件。 (5)针对蛋鸡典型饲养环境下的发声规律进行了研究,结果表明,不同生长阶段的蛋鸡在熄灯期间基本维持安静状态,产蛋期蛋鸡在开灯后的活动量明显大于育成期；育成期蛋鸡发声主要以鸣叫声为主,声音时长、主频及声压均要低于产蛋期；与笼养模式相比,栖架饲养模式下蛋鸡发声数量更多,声音类型也更加丰富,可用来评价动物福利水平；利用蛋鸡声音识别软件,在夜间低噪声环境下能够很好地检测出蛋鸡呼噜声音,为蛋鸡呼吸道疾病监测提供基础。
【关键词】：蛋鸡发声 动物福利 声音识别 栖架养殖 机械噪声
【学位授予单位】：中国农业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S831
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-15
• 1.3 研究内容和技术路线15-18
• 第二章 蛋鸡声音检测方法的研究18-40
• 2.1 栖架饲养环境下蛋鸡声音检测方法的研究18-30
• 2.2 规模化养殖舍蛋鸡声音检测方法的研究30-38
• 2.3 本章小结38-40
• 第三章 风机噪声环境下蛋鸡声音去噪方法比较40-52
• 3.1 声音去噪方法40-44
• 3.2 蛋鸡声音分析44-51
• 3.3 本章小结51-52
• 第四章 蛋鸡发声特征提取算法及数据库构建研究52-67
• 4.1 栖架饲养环境下声音类别52-53
• 4.2 声学特征参数提取53-54
• 4.3 蛋鸡声音特征提取算法54-63
• 4.4 蛋鸡声音数据库构建及声音识别软件开发63-66
• 4.5 本章小结66-67
• 第五章 典型蛋鸡饲养环境下蛋鸡声音发声规律的研究67-82
• 5.1 试验设计67-69
• 5.2 蛋鸡声音采集及特征规律分析69-81
• 5.3 本章小结81-82
• 第六章 结论与建议82-84
• 6.1 结论82-83
• 6.2 主要创新点83
• 6.3 对今后研究的建议83-84
• 参考文献84-90
• 致谢90-91
• 附录91-97
• 附录A：栖架和笼养饲养模式下蛋鸡生产性能比较91-94
• 附录B：栖架和笼养饲养模式下鸡蛋品质比较94-97
• 个人简介97

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：262566