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典型文献
基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法
文献摘要:
针对现有鸟声识别方法中提取的特征单一且最终识别准确率不高的情况,提出一种基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法.首先,将鸟声的梅尔倒谱系数(MFCC)、梅尔滤波后的能量系数、短时过零率和短时频谱质心四种特征纵向拼接得到融合特征,同时提取短时傅里叶变换(STFT)语谱图特征,然后将两种特征分别放入两个基于Inception模块的卷积神经网络(CNN)模型训练,将两个模型的输出组合后作为人工神经网络(ANN)的输入再训练,最终获得识别结果.实验结果表明,融合特征优于单一的MFCC特征,采用组合模型提高了识别准确率.
文献关键词:
鸟声识别;融合特征;语谱图;卷积神经网络;组合模型
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-.基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法)[J].信息技术,2022(12):47-51,56
A类:
B类:
多特征融合,组合模型,鸟声识别,识别准确率,梅尔倒谱系数,MFCC,能量系数,过零,时频谱,质心,纵向拼接,接得,融合特征,同时提取,短时傅里叶变换,STFT,语谱图,放入,Inception,模型训练,人工神经网络,ANN
AB值:
0.332312
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