基于机器听觉的鸟声识别的中文研究综述

• 作者: 乔玉 赵子平 钱昆
• 来源期刊: 复旦学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器听觉 人工智能 生态监测 鸟声识别
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 375-380
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6375字
• 语种: 中文

摘要

本文主要基于中文文献中有关鸟声识别技术中的特征提取和分类方法,调研了国内的鸟声识别研究工作的现状.我们发现目前国内相关研究工作较少,中文文献极度缺乏,且识别技术主要集中在传统的机器学习算法,并缺乏公开的标准化的鸟声数据库.论文指出今后需要加强公开的标准化的鸟声数据库的建立,并且需要进一步引入先进的深度学习技术到此领域的研究中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵子平	天津师范大学计算机与信息工程学院	10	25	3.0	4.0
2	乔玉	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0