[发明专利]一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法有效

专利信息
申请号: 202110347388.2 申请日: 2021-03-31
公开(公告)号: CN113066481B 公开(公告)日: 2023-05-09
发明(设计)人: 周晓彦;李大鹏;徐华南 申请(专利权)人: 南京信息工程大学
主分类号: G10L15/02 分类号: G10L15/02;G10L15/06;G10L15/08;G10L25/27;G10L25/51;G06F18/24
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 曹芸
地址: 210032 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种基于混合特征选择和GWO‑KELM模型的鸟声识别方法,属于鸟鸣声分类识别技术领域。该方法包括如下步骤:首先从鸟声数据提取ComParE特征集,接着通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法对ComParE特征集进行特征选择得到适用于鸟声识别的特征子集,然后将特征子集在KELM模型十折交叉验证正确率作为灰狼优化算法的适应度,迭代寻找最优的正则化参数c和核函数参数,最后在该参数上对KELM模型进行训练,得到识别结果。本发明使用大规模声学特征集ComParE,减弱了噪声对于识别结果的影响;通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法,降低了特征集的冗余度,提高了识别准确率;通过GWO优化KELM分类模型,找到最佳参数充分发挥KELM模型的性能。
搜索关键词: 一种 基于 混合 特征 选择 gwo kelm 模型 鸟声 识别 方法
【主权项】:
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