典型文献
基于卷积神经网络的鸟声识别实验设计
文献摘要：
为了解决高校深度学习教学活动中缺乏实际案例演示的问题,设计了利用卷积神经网络(CNN)进行鸟声识别的实验.对已有常见鸟声数据库中的鸟鸣声音频进行梅尔倒谱系数(MFCC)特征提取,利用短时傅里叶变换(STFT)结果绘制出STFT语谱图,利用Python在TensorFlow框架下构建卷积神经网络的鸟声识别系统.实验过程中既可利用MFCC和STFT语谱图中2种特征参数分别在各自训练好的网络模型下进行对比实验,也可作为创新性实验,由学生自行编程设计CNN模型实现鸟声识别,通过识别结果验证模型的优劣.
文献关键词：
鸟声识别;梅尔倒谱系数;语谱图;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
欧昀;周晓彦;李大鹏
作者机构：
南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044
文献出处：
引用格式：
[1]欧昀;周晓彦;李大鹏-.基于卷积神经网络的鸟声识别实验设计)[J].实验室研究与探索,2022(04):99-102,112
A类：
B类：
鸟声识别,实验设计,校深,学习教学,实际案例,演示,鸟鸣,鸣声,音频,梅尔倒谱系数,MFCC,短时傅里叶变换,STFT,语谱图,Python,TensorFlow,识别系统,自训练,练好,创新性实验,编程设计,模型实现,验证模型
AB值：
0.30421
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