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基于多维特征联合的鸟类鸣声识别方法研究
基于多维特征联合的鸟类鸣声识别方法研究
作者:
孙海信
陈海兰
颜佳泉
高春仙
齐洁
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
语音辨识
模板匹配
短时傅立叶变换
多段式平均频谱法
摘要:
湿地不但具有丰富的资源,还有巨大的环境调节功能和生态效益.随着人类社会的发展,湿地生态保护日益受到人们的重视,其中鸟类监测经常作为湿地环境质量的有效指标.目前国内外对于鸟类监测技术主要通过大量人力统计手段,严重浪费宝贵的人力资源.基于此种状况,且传统的语音识别方法主要采用基于时域特征或频域特征的识别方法,根据不同种鸟类鸣声的特点,提出一种将不同音节长度特征与多段式平均频谱法相结合的多维特征联合的鸟类鸣声识别方法.实验结果发现,将时域音节长度特征分类与频域多段式平均频谱法相结合的识别方法比只采用多段式平均频谱法的识别方法将辨识正确率由92.38%提高到100%,实验采用了湿地常见的17种鸟类,辨识效果非常准确,表明本文所提出的多特征结合识别方法对于提高识别正确率具有重要的参考价值.
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不变矩特征
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终端区
多维特征
多维相似矩阵
谱聚类
COPD多维特征提取与集成诊断方法
慢性阻塞性肺疾病
多维特征
集成方法
交叉验证
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
基于多维特征联合的鸟类鸣声识别方法研究
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
语音辨识
模板匹配
短时傅立叶变换
多段式平均频谱法
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1234-1239
页数
6页
分类号
TN912
字数
3312字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnki.jnju.2015.06.020
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
孙海信
厦门大学信息科学与技术学院通信工程系
21
95
4.0
9.0
2
颜佳泉
厦门大学信息科学与技术学院通信工程系
3
7
2.0
2.0
3
陈海兰
集美大学理学院物理系
7
19
2.0
4.0
4
高春仙
厦门大学信息科学与技术学院通信工程系
5
22
3.0
4.0
5
齐洁
厦门大学信息科学与技术学院通信工程系
9
12
2.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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共引文献
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参考文献
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同被引文献
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二级引证文献
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1946(1)
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1960(2)
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二级参考文献(2)
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参考文献(0)
二级参考文献(1)
1966(1)
参考文献(0)
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1992(1)
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二级参考文献(1)
1993(2)
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
2018(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2019(4)
引证文献(0)
二级引证文献(4)
2020(2)
引证文献(1)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
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模板匹配
短时傅立叶变换
多段式平均频谱法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
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南京大学学报(自然科学版)2015年第4期
南京大学学报(自然科学版)2015年第3期
南京大学学报(自然科学版)2015年第2期
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