基于MFCC和双重GMM的鸟类识别方法

摘要：

针对鸟类鸣声信号变化丰富和复杂的特点,提出一种基于MFCC和鸣叫、鸣唱声GMM模型的鸟类识别方法.该方法拟采用将鸟鸣声分为鸟叫声和鸟唱声的策略,分别提取其特征参数MFCC.提出双重GMM模型进行训练和识别.用8种鸟的鸣叫声和鸣唱声1077个样本进行实验,实验结果表明,双重GMM模型的识别率达到90％以上,与单一鸣声模型相比具有更高的识别率.

关键词：鸟类识别、梅尔倒谱系数、鸣叫、鸣唱、双重高斯混合模型

所属期刊栏目：35

分类号：TN912.34

资助基金：西北农林科技大学校长基金项目A213020901

在线出版日期：2014-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1868-1871,封3