[发明专利]鸟类声音识别方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910420152.X | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110246504A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 吴冀平;彭俊清;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/18 | 分类号： | G10L17/18;G10L17/26;G10L19/02;G10L21/0208;G10L21/0216;G10L25/24 |
| 代理公司： | 深圳市力道知识产权代理事务所(普通合伙) 44507 | 代理人： | 何姣 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及分类模型领域，使用卷积神经网络实现对鸟类声音类别的识别。具体公开了一种鸟类声音识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：根据小波变换算法对获取的鸟声录音数据进行降噪处理，以得到降噪鸟声信号；对降噪鸟声信号进行预加重、分帧和加窗，对得到的窗口数据进行快速傅里叶变换和取平方处理，得到窗口数据各自对应的谱线能量；基于梅尔滤波器组对各谱线能量进行处理，对得到窗口数据各自对应的梅尔频谱数据进行倒谱分析并对倒谱分析的结果进行一阶差分和二阶差分，获得窗口数据各自对应的梅尔倒谱特征向量；基于训练好的卷积神经网络，根据梅尔倒谱特征向量对降噪鸟声信号进行识别，输出降噪鸟声信号对应的鸟类识别数据。 | ||
| 搜索关键词： | 窗口数据 鸟声信号 降噪 鸟类 梅尔 卷积神经网络 计算机设备 存储介质 倒谱分析 声音识别 特征向量 谱线 快速傅里叶变换 分类模型 降噪处理 录音数据 滤波器组 梅尔频谱 小波变换 预加重 二阶 分帧 加窗 算法 一阶 输出 申请 | ||
【主权项】：
1.一种鸟类声音识别方法，其特征在于，包括：获取鸟声录音数据；根据小波变换算法对所述鸟声录音数据进行降噪处理，以得到至少一个降噪鸟声信号；对所述降噪鸟声信号进行预加重处理、分帧处理和加窗处理，以得到若干窗口数据；对所述若干窗口数据进行快速傅里叶变换处理和取平方处理，以得到所述若干窗口数据各自对应的谱线能量；基于梅尔滤波器组对各所述谱线能量进行处理，以得到所述若干窗口数据各自对应的梅尔频谱数据；对各所述梅尔频谱数据进行倒谱分析并对倒谱分析的结果进行一阶差分和二阶差分，以获得所述若干窗口数据各自对应的梅尔倒谱特征向量；基于训练好的卷积神经网络，根据所述若干梅尔倒谱特征向量对所述降噪鸟声信号进行识别，以输出所述降噪鸟声信号对应的鸟类识别数据。
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