基于深度信念网络的猪咳嗽声识别

摘要：

为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法.以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测.基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型.通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90％以上,误识别率小超过8.07％,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12％,误识别率为7.45％,总识别率达到93.21％.进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01％主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80％,误识别率为6.83％,总识别率达到94.29％,实验结果表明所建模型是有效可行的.

关键词：生猪、咳嗽、深度信念网络、特征参数、识别

所属期刊栏目：49

分类号：TN912.34

资助基金：华中农业大学大北农青年学者提升专项项目2017DBN005;现代农业产业技术体系项目CARS-36;国家重点研发计划项目2016YFD0500506;中央高校基本科研业务费专项资金项目2015PY079

在线出版日期：2018-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：179-186