育肥猪舍中的猪叫声端点检测算法

• 作者: 熊梓奥 苍岩
• 来源期刊: 应用科技
• 学科: 工学
• 关键词: 端点检测 长短时记忆 梅尔频率倒谱系数 短时能量 短时过零率 支持向量机 猪叫声 风扇噪声
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 智能科学与技术
• 页码范围: 79-85
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.11991/yykj.202004010

摘要

针对在猪舍声监测系统中采集的声音中包含许多冗余信息,整个系统的待检测数据量大,导致检测效率低下这一问题,本文提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络单元的端点检测算法,结合猪叫声信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)与对数能量特征进行训练和检测.仿真实验采用育肥舍猪场的猪叫声和风扇噪声作为数据集,使用双阈值检测和支持向量机(SVM)检测算法进行对比试验,同时探究了提出算法在不同信噪比环境下的性能.实验结果表明,在育肥猪舍的风扇噪声环境下,LSTM检测算法具有良好的检测性能和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苍岩		18	50	4.0	6.0
2	熊梓奥		1	0	0.0	0.0