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申请/专利权人：百鸟数据科技(北京)有限责任公司
摘要：本发明涉及语音处理技术领域，具体涉及基于神经网络的野生生态环境鸟类鸣声识别方法，该方法包括：采集纯声鸟鸣信号，根据纯声鸟鸣信号的频域特征获取各帧鸟鸣信号的谱熵时延同步系数，根据鸟鸣信号的自相关性得到各帧鸟鸣信号的窗口长时延稳定系数，结合谱熵时延同步系数及窗口长时延稳定系数得到各帧鸟鸣信号的窗内多时延周期指数，获取两坐标点之间的分割结果相似度，结合窗内多时延周期指数及分割结果相似度得到各采集时刻的卷积可分割程度，进而得到各帧鸟鸣信号的滑动三维卷积平滑度，确定各组卷积的滑动步长。本发明旨在提高鸟类鸣声的识别率，实现基于滑动窗口以及3D卷积的鸟类鸣声精确识别。
主权项：1.基于神经网络的野生生态环境鸟类鸣声识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集鸟鸣信号；将各帧鸟鸣信号的频谱图作为各帧鸟鸣信号的特征图像；将鸟鸣信号划定多个矩形短时窗口；根据各矩形短时窗口内各帧鸟鸣信号在不同时延下自相关函数的差异得到各帧鸟鸣信号的谱熵时延同步系数；根据各矩形短时窗口内各帧鸟鸣信号在不同时延下自相关函数的峰值幅度分布得到各帧鸟鸣信号的窗口长时延稳定系数；结合谱熵时延同步系数及窗口长时延稳定系数得到各帧鸟鸣信号的窗内多时延周期指数；将二维特征图像添加时间维度转换为三维特征图像；获取各时刻对应的平面特征图像上两坐标点间的分割结果相似度；结合分割结果相似度及窗内多时延周期指数得到各时刻对应平面特征图像的卷积可分割程度；根据矩形短时窗口内所有帧鸟鸣信号对应时刻平面特征图像的卷积可分割程度的分布得到各帧鸟鸣信号的时序平滑度；结合各时刻的卷积可分割程度及各帧鸟鸣信号的时序平滑度得到各帧鸟鸣信号的滑动三维卷积平滑度；根据各帧鸟鸣信号频谱图的频率分布及滑动三维卷积平滑度得到3D卷积核的卷积组个数；结合3D卷积核的卷积组个数及神经网络模型完成鸟类鸣声识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 百鸟数据科技(北京)有限责任公司 基于神经网络的野生生态环境鸟类鸣声识别方法
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