基于特征迁移的多物种鸟声识别方法

• 作者: 伍艳莲 刘昊天 姜海燕 徐彦 舒欣 郭小清
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 鸟声识别 多物种 特征迁移 迁移学习
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 1239-1247
• 页数: 9页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 5913字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2017.06.020

摘要

针对多物种鸟声识别中多物种鸟声样本不足的问题,尝试采用单物种鸟声样本训练多物种鸟声识别模型,并提出一种基于特征迁移的多物种鸟声识别方法.该方法引入特征迁移学习算法,利用最大均值差异(M axim um m ean discrepancy,M M D)度量鸟声样本特征分布差异,将不同分布的单物种鸟声和多物种鸟声的音频特征映射为同分布的潜在音频特征,再基于同分布的音频特征构造识别模型.使得单物种鸟声样本训练的识别模型也能够适用于多物种鸟声识别.在自然形成的多物种鸟声数据集上,算法在4项多标记评价指标上都取得了较好的识别效果;在人工构造的多物种鸟声数据集上对比试验表明,基于特征迁移的识别算法在单个物种上的正确识别率相较于对比算法最高提升了20%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伍艳莲	南京农业大学信息科技学院	21	175	8.0	12.0
5	姜海燕	南京农业大学信息科技学院	37	339	10.0	17.0
9	郭小清	南京农业大学信息科技学院	34	248	8.0	15.0
10	刘昊天	南京农业大学信息科技学院	3	17	3.0	3.0
11	舒欣	南京农业大学信息科技学院	7	44	4.0	6.0
12	徐彦	南京农业大学信息科技学院	12	49	5.0	6.0