| 基于MFCC与神经网络的小蠹声音种类自动鉴别 |
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| 引用本文： | 罗茜,王鸿斌,张真,孔祥波. 基于MFCC与神经网络的小蠹声音种类自动鉴别[J]. 力学与实践, 2011, 33(4) |
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| 作者姓名： | 罗茜 王鸿斌 张真 孔祥波 |
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| 作者单位： | 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所,国家林业局森林保护学重点实验室 |
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| 基金项目： | “863”国家高技术研究发展计划项目，中国林业科学研究院基本科研业务专项项目 |
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| 摘 要： | 昆虫发出的各种声音具有种间特异性,是非常可靠的分类依据。利用这一特性,本实验旨在探索一种对昆虫自动分类的新方法。本实验录制了红脂大小蠹、云南切梢小蠹、短毛切梢小蠹和华山松大小蠹4种小蠹虫的胁迫声,利用Adobe Adition2.0对每个声音文件进行降噪,再将其截取成只含有一个脉冲组的声音片段。在MATLAB环境下对这些声音片段进行端点监测并提取12维的MFCC（Mel频率倒谱系数）,然后将此特征参数输入BP神经网络进行训练和检测。设置训练样本数为20、40、60、80、100,4种小蠹检测样本数分别为54、95、54、50,结果显示识别率随着训练样本数的增加而提高,在训练样本量为100时的最高识别率达到98.14%,平均识别率为93.29%,收到了较好的效果。为了验证小蠹种类数对识别率的影响,本实验对4种小蠹进行了两两比较,结果显示总体上高于4种一起识别的结果。
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| 关 键 词： | 小蠹 声音 识别 神经网络 MFCC |
Automatic stridulation identification of bark beetles based on MFCC and BP Network |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | bark beetle acoustic automatic classification BP Network MFCC |
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