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基于DE-VRF的猪声音分类识别
作者姓名:顾小平  吴浩  陈佳豪  胡潇涛  宋弘
作者单位:四川轻化工大学自动化与信息工程学院
基金项目:人工智能四川省重点实验室项目(2019RYY01);
摘    要:为了监测识别生猪健康状况以及情绪状态,提出一种基于差分进化优化加权随机森林(DE-VRF)猪只声音分类模型,以猪只咳嗽、尖叫和进食声作为研究对象,经预处理后提取改进的梅尔倒谱系数(MFCC_F)、短时能量和短时过零率进行特征融合。采用主成分分析法(PCA)将特征参数降至13维,利用差分进化算法优化加权随机森林模型参数,将融合特征参数输入DE-VRF进行训练与识别。实验结果表明,基于DE-VRF模型的猪只声音平均识别率达96.34%,较DNN、1D-CNN模型相比提高了系统识别的性能。

关 键 词:生猪  声音信号  差分进化  加权随机森林  分类识别
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