基于决策树支持向量机和模糊推理的生猪异常声音识别

• 作者: 张苏楠 李江丽 田建艳 韩磊磊
• 来源期刊: 畜牧与兽医
• 学科: 农学
• 关键词: 异常声音识别 特征参数优化 梅尔频率倒谱系数 决策树支持向量机 模糊推理
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 环境卫生
• 页码范围: 38-44
• 页数: 7页
• 分类号: S818.5
• 字数: 4070字
• 语种: 中文

摘要

育肥期是猪生长发育最快的阶段,此阶段生猪疾病防控工作是否到位直接关系着养殖效益高低.猪舍内声音种类繁多,借鉴前人研究成果和咨询相关养殖专家,本文选择打斗声、咳嗽声、喷嚏声、饥饿声和呛水声作为生猪异常声音研究对象.针对上述5种声音建立声音采集识别系统,对每种声音信号提取改进梅尔频率倒谱系数(MFCC_P)、短时能量(E)和短时过零率(ZCR)组成的复合特征参数,然后利用决策树支持向量机(DT-SVM)对每帧数据进行识别,最后结合模糊推理技术对时间窗口内结果进行推理识别.试验结果表明:复合特征参数识别结果优于传统MFCC,平均识别率可以达到94.4％,满足对生猪异常声音的识别要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田建艳	太原理工大学电气与动力工程学院	51	183	8.0	10.0
2	李江丽	太原理工大学电气与动力工程学院	2	2	1.0	1.0
3	张苏楠	太原理工大学电气与动力工程学院	5	2	1.0	1.0
4	韩磊磊	太原理工大学电气与动力工程学院	1	2	1.0	1.0