基于改进MFCC的家禽发声特征提取方法

摘要：

动物的发声包含丰富的信息,能够在一定程度上反馈其自身机体状况及对环境的应激情况,因此发声已成为评价动物福利的一个重要参考指标.为了实现对动物发声信息的自动采集与分析,该研究针对蛋鸡,探索采用不同特征提取算法用于识别蛋鸡叫声.在分析线性预测倒谱参数(LPCC)与梅尔频标倒谱系数法(MFCC)的基础上,结合识别的目标,提出了改进的平均梅尔频标倒谱系数法(AMFCC),并针对三种不同的特征提取算法采用支持向量机分类模型进行了正确识别效率验证,结果表明改进的AMFCC方法比前两种算法正识效率有显著提高.

关键词：特征提取、蛋鸡发声、叫声识别、平均梅尔频标倒谱系数

所属期刊栏目：24

分类号：TN911.72;S811.8

资助基金：科技部"863"计划2006AA10Z238;基于声频和视频的智能化家禽养殖场管理远程信息系统研究;"十一五"科技支撑计划2006BAD14B01;畜禽新型工业化健康养殖工艺技术关键设备研究;北京市教育委员会共建项目建设计划资助XK100190650

在线出版日期：2009-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：202-205