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公开(公告)号：CN108694953A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201710224881.9
申请日：2017-04-07
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mel子带参数化特征的鸟鸣自动识别方法。该方法针对自然复杂声学环境下基于鸟鸣的物种分类问题，首先采用高斯混合模型拟合连续声学监测数据分帧后的对数能量分布，选取高似然率的数据帧组成候选声音事件，结合基于候选事件能量的后处理过程，完成稳健检测与自动分段；然后在谱图域对相应片段采用Mel带通滤波器组滤波处理，基于自回归模型分别建模各个子带输出的随时间变化的能量序列，得到能够描述不同种类鸟鸣信号时频特性的参数化特征；最后利用支持向量机算法进行分类识别。本发明实现简单，对生态监测有重要意义。
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