基于MFCC和双重GMM的鸟类识别方法 |
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作者姓名: | 王恩泽 何东健 |
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作者单位: | 西北农林科技大学机械与电子工程学院 |
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基金项目: | 西北农林科技大学校长基金项目(A213020901) |
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摘 要: | 针对鸟类鸣声信号变化丰富和复杂的特点,提出一种基于MFCC和鸣叫、鸣唱声GMM模型的鸟类识别方法。该方法拟采用将鸟鸣声分为鸟叫声和鸟唱声的策略,分别提取其特征参数MFCC,提出双重GMM模型进行训练和识别。用8种鸟的鸣叫声和鸣唱声1077个样本进行实验,实验结果表明,双重GMM模型的识别率达到90%以上,与单一鸣声模型相比具有更高的识别率。
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关 键 词: | 鸟类识别 梅尔倒谱系数 鸣叫 鸣唱 双重高斯混合模型 |
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