基于MFCC和时频图等多种特征的综合鸟声识别分类器设计

徐淑正; 孙忆南; 皇甫丽英; 方玮骐

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基于MFCC和时频图等多种特征的综合鸟声识别分类器设计

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基于音节长度、梅尔频率倒谱系数(MFCC),基于线性预测编码(LPC)系数的动态时间规整(DTW)模板和结合时-频纹理特征,应用于鸟声识别的多标签分类器,通过在特征提取和分类器选择上进行优化并综合不同分类器的决策结果以改善单一分类器的性能.同时,系统在消除噪声和稳定性方面也做出了提高.经最终测试,本系统在多达1 1类的鸟声分类中可以达到92％的准确率.

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来源
《实验室研究与探索》 |2018年第9期|81-8691|共7页
作者
徐淑正; 孙忆南; 皇甫丽英; 方玮骐;
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作者单位

清华大学电子工程系;

北京100084;

清华大学电子工程系;

北京100084;

清华大学电子工程系;

北京100084;

清华大学电子工程系;

北京100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电声技术和语音信号处理;
关键词
音频增强; 语音信号处理; 机器学习; 梅尔频率倒谱系数;

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