[发明专利]一种基于双通道神经网络的鸟类物种识别方法

摘要

本发明公开了一种基于双通道神经网络的鸟类物种识别方法，包括：采集已知种类的鸟鸣声信号并采用滤波、预加重、分割处理，得到预处理鸟鸣声信号；基于线性调频小波变换生成信号语图；截取符合预设帧长范围的鸟鸣声信号作为鸟鸣声时域信号；将信号语图作为第一通道的输入信号、鸟鸣声时域信号作为第二通道的输入信号、鸟鸣声信号对应的鸟类物种作为识别结果对构建的初步识别模型进行训练得到鸟类物种识别模型；将待识别的鸟鸣声信号经过同样处理得到的信号代入鸟类物种识别模型中进行识别，得到识别结果。所述基于双通道神经网络的鸟类物种识别方法充分利用鸣声信号的时域特征和时频特征，能够提高鸟类物种识别的效率和准确性。

主权项

一种基于双通道神经网络的鸟类物种识别方法，其特征在于，包括：构建具有两个通道的初步识别模型，其中，第一通道针对于鸟鸣声信号的时频特征设定模型结构及参数，第二通道针对于鸟鸣声信号的时域特征设定模型结构及参数；采集已知种类的鸟鸣声信号并且对鸟鸣声信号采用滤波处理、预加重补偿处理、分割处理中的一种或者多种方式进行处理，得到预处理鸟鸣声信号；将所述预处理鸟鸣声信号基于线性调频小波变换生成信号语图；同时对所述预处理鸟鸣声信号截取符合预设帧长范围的鸟鸣声信号区段作为鸟鸣声时域信号；将信号语图作为第一通道的输入信号、鸟鸣声时域信号作为第二通道的输入信号、鸟鸣声信号对应的鸟类物种作为识别结果对初步识别模型进行训练，得到鸟类物种识别模型；将待识别的鸟鸣声信号经过滤波、预加重补偿以及分割处理，然后经过线性调频小波变换生成信号语图作为第一通道的输入信号、截取时间长度符合预设帧长范围的鸟鸣声信号作为第二通道的输入信号，代入所述鸟类物种识别模型中进行识别，得到鸟类物种识别结果。