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基于Mel声谱图与改进SEResNet的鱼类行为识别
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作者 杨雨欣 于红 +3 位作者 杨宗轶 涂万 张鑫 林远山 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2024年第1期56-63,共8页
养殖环境中饲料投放、水流变化等刺激源导致鱼类声音分辨难,使行为识别准确率不高,为解决上述问题,提出基于Mel声谱图(Mel spectrogram)与改进SEResNet的鱼类行为识别模型TAP-SEResNet。首先针对鱼类行为声音频率波动大、特征差异小,造... 养殖环境中饲料投放、水流变化等刺激源导致鱼类声音分辨难,使行为识别准确率不高,为解决上述问题,提出基于Mel声谱图(Mel spectrogram)与改进SEResNet的鱼类行为识别模型TAP-SEResNet。首先针对鱼类行为声音频率波动大、特征差异小,造成特征提取难的问题,采用高分辨率、特征表示较好的Mel声谱图以捕捉鱼类声音的频谱特征。其次针对鱼类声音特征关键信息易丢失的难题,提出在SEResNet模型中融合时序聚合池化层(Temporal Aggregated Pooling,TAP),提取池化区域的最大值和平均值,保留鱼类行为更多细粒度声音特征,提高识别准确率。为验证所提模型的有效性,分别设计了消融试验和模型性能对比试验,试验结果显示:TAP-SEResNet相比SEResNet在不降低检测速度的条件下准确率提升了3.23%;相比PANNS-CNN14、ECAPA-TDNN及MFCC+ResNet等先进声音识别模型,TAP-SEResNet在准确率上分别提升了5.32%、2.80%和1.64%。所提模型有助于养殖过程中对鱼类行为实现精准监测,对精准养殖具有重要的推动作用。 展开更多
关键词 鱼类行为识别 被动水声信号 Mel声谱图 SEResNet
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基于被动水声信号的淡水鱼种类识别 被引量：5
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作者 李路 涂群资 +3 位作者 黄汉英 赵思明 熊善柏 马章宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期166-171,共6页
针对淡水鱼种类自动识别问题,采用被动水声信号作为数据源,运用维纳滤波和采样降噪法对水声信号进行预处理,通过4层小波包分解算法提取频段能量,结合信号的短时平均能量和短时平均过零率构建特征向量,使用概率神经网络分类器实现了淡水... 针对淡水鱼种类自动识别问题,采用被动水声信号作为数据源,运用维纳滤波和采样降噪法对水声信号进行预处理,通过4层小波包分解算法提取频段能量,结合信号的短时平均能量和短时平均过零率构建特征向量,使用概率神经网络分类器实现了淡水鱼种类的快速识别,研究了不同平滑因子取值对识别效果的影响。结果表明,当平滑因子为9~19时识别效果最佳,其中草鱼、鳊鱼、鲫鱼的识别正确率均为100%,无鱼状态的识别正确率为77.3%,总正确率为94.3%。 展开更多
关键词 淡水鱼 被动水声信号 种类识别 概率神经网络
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基于MFCC和ResNet的鱼类行为识别 被引量：3
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作者 胥婧雯 于红 +7 位作者 李海清 程思奇 郑国伟 谷立帅 李响 龚德华 邢彬彬 殷雷明 《海洋信息技术与应用》 2022年第1期21-27,共7页
针对在极暗或无光条件下,采用计算机视觉手段进行鱼类行为识别效果不好的问题,本文提出了利用声音信号识别鱼类行为的方法;通过观察和试验发现鱼类的摄食、游泳等行为具有声音差异小、特征学习难等特点,基于上述发现,提出采用具有较强... 针对在极暗或无光条件下,采用计算机视觉手段进行鱼类行为识别效果不好的问题,本文提出了利用声音信号识别鱼类行为的方法;通过观察和试验发现鱼类的摄食、游泳等行为具有声音差异小、特征学习难等特点,基于上述发现,提出采用具有较强特征表达能力、能区别细微特征的MFCC(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)特征系数表示鱼类行为声音信号特征&为有效学习不同鱼类行为的细粒度声音特征,采用残差网络(Residual Neural Network,ResNet)进行低维细节特征与高维语义特征融合,以便更好地保证特征完整性、提高识别效果。为验证所提出方法的有效性,设计了3组对比试验,用大连海洋大学鱼类行为学实验室采集的数据验证了算法的有效性,试验结果表明,鱼类行为识别的正确率、召回率和F1值均达到99%。研究表明,基于MFCC和ResNet的鱼类行为识别方法可以有效识别鱼类的游泳、摄貪等行为,为鱼类行为识别研究提供了新思路和新方法。 展开更多
关键词 鱼类 行为识别 被动水声信号 ResNet MFCC
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基于被动水声信号的淡水鱼混合数量预测 被引量：3
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作者 杨咏文 黄汉英 +3 位作者 冯婉娴 李路 熊善柏 赵思明 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期147-152,共6页
针对淡水鱼数量评估问题,通过水听器和声学记录仪采集鳊(Parabramis pekinensis)和鲫(Carassius auratus)在相同比例、不同混合数量下的水声信号,提取54个特征参数,进行相关性分析,挑选与淡水鱼混合数量显著相关的特征参数,采用Rank-RS... 针对淡水鱼数量评估问题,通过水听器和声学记录仪采集鳊(Parabramis pekinensis)和鲫(Carassius auratus)在相同比例、不同混合数量下的水声信号,提取54个特征参数,进行相关性分析,挑选与淡水鱼混合数量显著相关的特征参数,采用Rank-RS法进行样本划分,建立多元线性回归模型,并与偏最小二乘回归模型的预测效果进行比较。结果显示,平均Mel频率倒谱系数与淡水鱼混合数量的相关性整体上最显著,多元线性回归模型的拟合效果较好,预测模型R^2为0.950,RPD为4.492,说明所建立的模型适用于淡水鱼混合数量预测,将被动水声技术应用于淡水鱼数量研究具有一定的可行性。 展开更多
关键词 被动水声信号 渔业资源评估 混合数量预测 淡水鱼 多元线性回归 预测模型 鳊 鲫
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基于被动水声信号的淡水鱼混合比例识别 被引量：2
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作者 黄汉英 杨咏文 +3 位作者 李路 赵思明 熊善柏 涂群资 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期215-221,共7页
针对淡水鱼混合比例识别问题,以鳊鱼和鲫鱼为研究对象,通过水听器采集不同混合比例下的淡水鱼被动水声信号,利用butter函数进行信号预处理,分别提取短时平均能量、短时平均过零率、4层小波包分解频段能量、平均Mel频率倒谱系数、基于功... 针对淡水鱼混合比例识别问题,以鳊鱼和鲫鱼为研究对象,通过水听器采集不同混合比例下的淡水鱼被动水声信号,利用butter函数进行信号预处理,分别提取短时平均能量、短时平均过零率、4层小波包分解频段能量、平均Mel频率倒谱系数、基于功率谱的主峰频率和主峰值等特征,构建特征向量,建立了基于主成分分析的支持向量机混合比例识别模型。分析了不同混合比例的淡水鱼水声信号之间的显著性差异,研究了主成分个数对模型识别率的影响。结果表明,平均Mel频率倒谱系数对淡水鱼混合比例识别效果最优,主成分个数为19时,平均识别正确率为96.43%,Kappa系数为0.96。 展开更多
关键词 淡水鱼 被动水声信号 比例识别 主成分分析 支持向量机
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