[发明专利]一种基于鸣声深度学习的昆虫识别方法在审
| 申请号： | 202211425420.5 | 申请日： | 2022-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN115910077A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 马方舟;王晨彬;张彦静;陈菁;崔鹏;徐海根 | 申请（专利权）人： | 生态环境部南京环境科学研究所 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L17/02;G10L17/06 |
| 代理公司： | 北京和联顺知识产权代理有限公司 11621 | 代理人： | 程晓波 |
| 地址： | 210042 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于鸣声深度学习的昆虫识别方法，该昆虫识别方法包括以下步骤：S1、对昆虫进行诱导捕捉、存放及鸣声采集，得到初始昆虫鸣声样本；S2、将采集到的初始昆虫鸣声样本进行预处理，并获得所需昆虫鸣声样本；S3、通过MFCC对所需昆虫鸣声样本中的特征进行提取，得到特征样本；S4、利用混合高斯模型对特征样本进行鸣声分类。本发明的有益效果为：本发明的信号参数化方法和先进的模式识别技术实现了对昆虫声音的鉴别，提出MFCC作为声音特征、GMM作为分类器，在识别多类昆虫声音时取得的平均识别率为98.95％，鉴别一个1s左右的声音样本所需要的时间为300ms左右，从识别正确率和识别时间上都表现出良好的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 鸣声 深度 学习 昆虫 识别 方法 | ||
【主权项】：
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