[发明专利]一种基于深度学习的鸟类实时识别方法在审
| 申请号： | 202011282146.1 | 申请日： | 2020-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN112331220A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 吕坤朋;孙斌;赵玉晓 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L17/20;G10L17/18;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的鸟类实时识别方法，属于鸟类鸣声识别技术领域。主要包括以下步骤：首先对环境中的音频活动进行监测和采集，对采集到的鸟鸣声进行预处理以及时频分析，得到不同种类鸟鸣声的时频谱图，再通过样本数据增强后对卷积神经网络进行训练得到较优模型，用于鸟类分类识别，最后经识别终端上传云服务器。该方法有较强的抗交叉干扰项的能力，分辨率较高，将鸟类各种富于变化的音节特征提取出来作为分类依据，特征参数代表性更强，受环境噪声影响弱。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 鸟类 实时 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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