一種基于聲音的生物種群識(shí)別方法及系統(tǒng)

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本發(fā)明申請(qǐng)要解決的問(wèn)題是，在偏僻的野外或者野生動(dòng)物保護(hù)區(qū)，對(duì)珍稀物種檢出，從而追蹤它們的生活軌跡，或者在某些倉(cāng)庫(kù)農(nóng)場(chǎng)對(duì)破壞儲(chǔ)存物的害蟲(chóng)或者家養(yǎng)動(dòng)物的天敵的檢出是非常重要的。本專利建立一種實(shí)時(shí)的基于生物聲音的只能檢測(cè)方法，分析提取了動(dòng)物聲音的時(shí)域特征，頻域特征，通過(guò)對(duì)特征的分析、分類，及時(shí)有效的檢測(cè)出生物的運(yùn)動(dòng)痕跡。

本篇專利提出的識(shí)別系統(tǒng)的流程在原有的基礎(chǔ)上增加了兩個(gè)環(huán)節(jié)，即流程成為：預(yù)處理->聲音提取->特征提取->特征選擇->模型訓(xùn)練；并且還提出了新的算法，采用了許多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文提出的方法相比之前的方法正確率提高了20%左右，達(dá)到了89.9%。

生物活動(dòng)軌跡的追蹤有著重大的現(xiàn)實(shí)意義，在糧食以及動(dòng)物保護(hù)方面有著非常廣泛的作用。本發(fā)明著重從聲音的頻域、時(shí)域進(jìn)行特征提取，然后選取特征組合，對(duì)特征進(jìn)行有效的分類。研究實(shí)驗(yàn)表明，本算法的平均準(zhǔn)確率達(dá)到89.9%。