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基于小波分析的故障电弧伴生弧声特征提取 被引量：45
1
作者 蓝会立 张认成 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2008年第4期57-62,共6页
在故障电弧伴生早期弧声频谱特性研究的基础上,提出基于小波包分解的早期弧声频带局部能量特征参数的快速提取方法。早期弧声的功率谱分析表明,故障电弧发生之前,在可听波段产生5 kH z^10 kH z的电弧声,其带宽和中心频率与电极形状、放... 在故障电弧伴生早期弧声频谱特性研究的基础上,提出基于小波包分解的早期弧声频带局部能量特征参数的快速提取方法。早期弧声的功率谱分析表明,故障电弧发生之前,在可听波段产生5 kH z^10 kH z的电弧声,其带宽和中心频率与电极形状、放电距离、放电电压等试验条件有关。利用小波包多分辨率技术对弧声信号进行三层分解,对各子频带进行能量统计,根据不同子频带能量的分布特征建立起"能量—信号"的映射关系。实验研究表明,弧声出现前后第二子频带S31和第三子频带S32能量变化明显,可以作为识别早期弧声的特征参数。通过在线监测信号这两个特征子频带能量的变化即可判断早期故障弧声是否存在,从而实现故障电弧的早期预测预警。 展开更多
关键词 故障电弧 早期弧声 特征提取 小波包分析 预测预警
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基于多尺度小波包分析的肺音特征提取与分类 被引量：31
2
作者 刘毅 张彩明 +1 位作者 赵玉华 董亮 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期769-777,共9页
提出了一种适于非平稳肺音信号的特征提取方法.以4种肺音信号(正常、气管炎、肺炎和哮喘)为样本数据,通过分析肺音信号的时频分布特点,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包.对小波包进行空间划分后找到了适合肺音特征提取的最优基,并... 提出了一种适于非平稳肺音信号的特征提取方法.以4种肺音信号(正常、气管炎、肺炎和哮喘)为样本数据,通过分析肺音信号的时频分布特点,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包.对小波包进行空间划分后找到了适合肺音特征提取的最优基,并基于最优基对肺音信号进行快速多尺度的分解,得到了各级节点的高维小波系数矩阵,建立了小波系数与信号能量在时域上的等价关系,并将能量作为特征值,构造了低维的作为分类神经网络的输入特征矢量,大大降低了输入特征的维数.研究表明该算法的识别性能是高效的. 展开更多
关键词 肺音 多尺度分析 小波包 特征提取 分类
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心音信号特征提取小波包算法研究 被引量：21
3
作者 张国华 袁中凡 李彬彬 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期47-49,共3页
为了准确地提取心音信号的病理特征信息,在研究小波包分析的基础上,提出一种心音信号分频带能量特征提取的算法。基于心音信号频谱分析,采用能量集中度高、局部特性好的db6小波函数作为小波包母函数并选取适合心音信号分析的最优基,对... 为了准确地提取心音信号的病理特征信息,在研究小波包分析的基础上,提出一种心音信号分频带能量特征提取的算法。基于心音信号频谱分析,采用能量集中度高、局部特性好的db6小波函数作为小波包母函数并选取适合心音信号分析的最优基,对不同的心音信号进行4层小波包分解,得到最优基的小波包系数。根据小波包系数与信号能量在时域上的等价关系,提取最优基频带的归一化能量作为心音信号的特征向量。采用类别可分离性判据,计算出该算法对正常和心脏疾病患者的心音特征的可分性测度均值为3.934 9,表明该算法能有效地识别不同的心音信号。 展开更多
关键词 心音信号 特征提取 小波包算法 类别可分离性判据
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基于S变换的心音信号特征提取 被引量：18
4
作者 李战明 韩阳 +2 位作者 韦哲 周强 辛迈 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第21期179-183,共5页
为了准确获得心音信号生理、病理信息,在对比研究各种时频分析方法的基础上,采用具有良好时频分辨率的S变换提取心音信号特征,实现心脏病辅助诊断。首先对心音信号进行包络提取、第一心音定位及心音分段,然后对一个周期信号进行S变换,... 为了准确获得心音信号生理、病理信息,在对比研究各种时频分析方法的基础上,采用具有良好时频分辨率的S变换提取心音信号特征,实现心脏病辅助诊断。首先对心音信号进行包络提取、第一心音定位及心音分段,然后对一个周期信号进行S变换,最后提取变换后矩阵的统计学特征,并将该特征作为区别不同心音信号的特征向量。通过相关评价可知该方法可以有效识别不同心音信号。 展开更多
关键词 心音 特征提取 S变换 时频分析
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公共场所典型异常声音的特征提取 被引量：16
5
作者 栾少文 龚卫国 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期208-210,共3页
针对采用梅尔倒谱系数(MFCC)表征异常声音时识别率低下问题,提出获取MFCC的改进方法,包括对公共场所典型异常声音信号的特性分析和MFCC提取过程中滤波器组的重新设计。基于公共场所异常声音数据库的实验结果表明,与MFCC特征提取方法相比... 针对采用梅尔倒谱系数(MFCC)表征异常声音时识别率低下问题,提出获取MFCC的改进方法,包括对公共场所典型异常声音信号的特性分析和MFCC提取过程中滤波器组的重新设计。基于公共场所异常声音数据库的实验结果表明,与MFCC特征提取方法相比,该方法提高了特征参数在识别系统中的效率,具有一定的优越性和实用性。 展开更多
关键词 异常声音 梅尔倒谱系数 滤波器组 隐马尔可夫模型 特征提取
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基于改进卷积神经网络与动态衰减学习率的环境声音识别算法 被引量：15
6
作者 冯陈定 李少波 +1 位作者 姚勇 杨静 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第1期177-182,共6页
环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型(S-CNN),该模... 环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型(S-CNN),该模型采用反复堆叠的递减型卷积核提取不同尺度的局部特征,并在每层卷积层后采用batch normalization(BN)层对特征进行归一化操作。同时,利用动态衰减的学习率训练模型,以提高模型收敛速度与收敛稳定性。实验结果表明,相比于传统的机器学习与卷积神经网络模型,本文所设计的改进卷积神经网络模型S-CNN具有更好的识别率。在ESC-10环境声音数据库上,识别精度达到91. 3%。 展开更多
关键词 环境声音识别 特征提取 卷积神经网络 深度学习
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小波包样本熵的扬声器异常音特征提取方法 被引量：11
7
作者 王鸿姗 周静雷 房乔楚 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第1期57-62,共6页
为了更准确地对扬声器异常音进行分类,给出一种基于小波包分解和样本熵的扬声器异常音特征提取方法。在基频陷波预处理后,对信号进行3层小波包分解,计算重构信号的样本熵以构成特征向量。实验结果表明,在小样本的情况下,SVM算法使用小... 为了更准确地对扬声器异常音进行分类,给出一种基于小波包分解和样本熵的扬声器异常音特征提取方法。在基频陷波预处理后,对信号进行3层小波包分解,计算重构信号的样本熵以构成特征向量。实验结果表明,在小样本的情况下,SVM算法使用小波包分解和样本熵特征提取,分类准确率为93.33%,比能量均值方法高5%,验证了特征提取方法的有效性。 展开更多
关键词 扬声器 异常音 基频陷波 小波包分解 样本熵 特征提取 支持向量机 短时傅里叶变换
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基于可听声的变压器故障诊断技术综述 被引量：10
8
作者 谢荣斌 薛静 +3 位作者 张霖 申峻 徐舒蓉 赵莉华 《宁夏电力》 2017年第2期55-61,共7页
针对变压器故障类型判断及故障预警问题,从信号采集、信号消噪、特征量提取、故障诊断4个方面综述了基于可听声的变压器故障诊断技术研究的新进展,对其诊断效果及研究动向进行分析和展望。研究结果表明:该技术在(1)变压器可听声产生机... 针对变压器故障类型判断及故障预警问题,从信号采集、信号消噪、特征量提取、故障诊断4个方面综述了基于可听声的变压器故障诊断技术研究的新进展,对其诊断效果及研究动向进行分析和展望。研究结果表明:该技术在(1)变压器可听声产生机理研究及故障原因与趋势预测;(2)变压器声信号的消噪技术及频谱分析;(3)振动声信号的专家智能分析系统的研究方面具有广阔的发展前景。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 可听声 特征量提取
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S1和S2共振峰频率在心音分类识别中的应用 被引量：9
9
作者 成谢锋 陈亚敏 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2017年第5期7-12,共6页
针对心音身份识别过程中心音特征提取的难点,提出了一种以第一心音(S1)和第二心音(S2)共振峰频率作为特征的心音分类识别方法。对原始心音通过小波变换进行去噪处理;基于归一化平均香农能量的分段算法对心音信号分段获得S1和S2的时域波... 针对心音身份识别过程中心音特征提取的难点,提出了一种以第一心音(S1)和第二心音(S2)共振峰频率作为特征的心音分类识别方法。对原始心音通过小波变换进行去噪处理;基于归一化平均香农能量的分段算法对心音信号分段获得S1和S2的时域波形;采用线性预测编码(LPC)的方法分别提取S1和S2的共振峰频率;结合S1和S2共振峰频率构成心音的特征向量,并采用支持向量机(SVM)的分类方法对心音的特征向量进行分类识别。实验结果显示,S1和S2共振峰频率能够很好地表征心音信号的稳定性和唯一性,以S1和S2共振峰频率作为心音特征进行分类识别具有非常高的识别精度,这为基于心音特征的身份识别技术以及心脏疾病诊断方法提供了可靠的理论基础。 展开更多
关键词 心音 共振峰频率 特征提取 分类识别 支持向量机
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基于小波对称极坐标方法的发动机异响故障特征提取研究 被引量：7
10
作者 贾继德 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期1035-1037,1029,共4页
针对发动机异响故障信号包含较强的背景噪声和时频分布图对故障特征表现不直观的问题,提出一种小波对称极坐标方法。用连续小波变换分析振动信号,通过小波系数相关降噪处理提取故障信号特征,然后将信号特征通过对称极坐标方法表示,生成... 针对发动机异响故障信号包含较强的背景噪声和时频分布图对故障特征表现不直观的问题,提出一种小波对称极坐标方法。用连续小波变换分析振动信号,通过小波系数相关降噪处理提取故障信号特征,然后将信号特征通过对称极坐标方法表示,生成对称点极坐标图;通过识别对称点极坐标图形的显著差异来实现发动机故障诊断。利用仿真信号测试该方法的有效性,并进一步运用该方法来识别发动机常见异响故障,结果表明,该方法可提高信噪比,增强发动机异响故障特征提取的效果。 展开更多
关键词 发动机 异响故障 小波降噪 对称极坐标 特征提取
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心音身份识别综述 被引量：6
11
作者 成谢锋 傅女婷 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1745-1750,共6页
针对国内外研究心音身份识别系统的现状及技术成熟度的分析,阐述了心音与身份识别之间的相互关系,总结了构建心音身份识别系统所需要的心音采集设备、心音预处理技术、特征提取和模式匹配等关键技术,提出了心音身份识别系统发展的新思... 针对国内外研究心音身份识别系统的现状及技术成熟度的分析,阐述了心音与身份识别之间的相互关系,总结了构建心音身份识别系统所需要的心音采集设备、心音预处理技术、特征提取和模式匹配等关键技术,提出了心音身份识别系统发展的新思路及所面临的挑战. 展开更多
关键词 心音身份识别 心音采集 心音预处理 特征提取 模式匹配
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MIG焊熔透电弧声小波包频带能量特征提取 被引量：7
12
作者 刘立君 兰虎 +1 位作者 温建力 于忠伟 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期45-49,共5页
焊缝熔透状态的监控对焊接过程质量控制和自动化生产的实现具有重要意义,为此建立了M IG焊熔透电弧声试验系统.通过分析射滴与射流过渡电弧声频谱特征,设计了一套针对电弧声频带能量特征提取的流程.首先对焊接过程拾取的电弧声进行小波... 焊缝熔透状态的监控对焊接过程质量控制和自动化生产的实现具有重要意义,为此建立了M IG焊熔透电弧声试验系统.通过分析射滴与射流过渡电弧声频谱特征,设计了一套针对电弧声频带能量特征提取的流程.首先对焊接过程拾取的电弧声进行小波降噪;其次采用小波包移频算法进行电弧声频带提取,消除了经典小波包迭代算法由于小波包分解过程中的隔点采样而产生的频率混叠现象;然后计算频带能量并构造其特征向量.结果表明,所提取的频带能量特征能较好的反映焊缝熔透状态,为后续基于电弧声的熔透诊断奠定基础. 展开更多
关键词 熔透 电弧声 小波变换 频带能量 特征提取
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心音信号分析 被引量：7
13
作者 马晶 蔡文杰 杨利 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2017年第11期1172-1175,共4页
心脏搏动和血液流动产生的心音反映了心脏的健康情况,使得心音信号分析具有广阔的应用前景。本文综述心音的产生机理、心音的采集部件、心音信号的处理步骤及心音信号特征提取技术,包括短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布、Hil... 心脏搏动和血液流动产生的心音反映了心脏的健康情况,使得心音信号分析具有广阔的应用前景。本文综述心音的产生机理、心音的采集部件、心音信号的处理步骤及心音信号特征提取技术,包括短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布、Hilbert-Huang变换、Choi-Williams分布及人工神经网络等,为今后的临床研究提供有用信息。 展开更多
关键词 心音 信号处理 特征提取
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基于滤波器组和残差网络的环境声音识别算法 被引量：6
14
作者 刘亚荣 于顼顼 谢晓兰 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第6期1736-1742,共7页
为解决现有传统环境声音识别技术识别率不高和普通卷积神经网络易出现网络退化的问题,提出一种基于滤波器组和残差网络的环境声音识别算法。采用滤波器组对声音信号进行特征提取,设计14层的残差网络,使用学习率衰减策略,将提取的特征输... 为解决现有传统环境声音识别技术识别率不高和普通卷积神经网络易出现网络退化的问题,提出一种基于滤波器组和残差网络的环境声音识别算法。采用滤波器组对声音信号进行特征提取,设计14层的残差网络,使用学习率衰减策略,将提取的特征输入到14层残差网络之中训练并测试。实验结果表明,在使用相同数据集ESC-10的情况下,与传统分类器模型和DCASE基线系统提供的识别方法相比,识别准确率分别提高了22.3%、17.4%和9.5%,验证了该方法在小样本情况下具有更高的识别准确率。 展开更多
关键词 网络退化 滤波器组 残差网络 环境声音识别 特征提取 学习率衰减 分类器模型
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基于深度学习的水下目标姿态识别 被引量：6
15
作者 李秀坤 徐天杨 嵇守聪 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1503-1509,共7页
水下安静型目标主动探测与识别问题中,确定目标与发射装置的相对姿态是目标探测的关键。本文结合水下目标声散射回波机理,对目标的声散射回波成分进行信号特性分析,结合分数阶傅里叶变换对声散射回波进行特征提取;利用循环神经网络保存... 水下安静型目标主动探测与识别问题中,确定目标与发射装置的相对姿态是目标探测的关键。本文结合水下目标声散射回波机理,对目标的声散射回波成分进行信号特性分析,结合分数阶傅里叶变换对声散射回波进行特征提取;利用循环神经网络保存目标回波时间序列信息,实现对序列信号的动态建模;分别将分数阶傅里叶域特征与频谱结构特征作为训练对象,构建水下目标回波角度识别模型并进行对比,实现对不同声波入射角度下目标回波的分类识别。水池实验数据处理结果表明:本文提出的分数阶傅里叶特征与长短期记忆系统结合的深度神经网络模型,各项评估指标均优于以频谱结构为训练特征的深度网络模型,验证了本文方法对目标姿态识别的有效性。 展开更多
关键词 水下目标识别 目标回波 声波入射角度 特征提取 分数阶傅里叶变换 时序结构 深度学习 循环神经网络
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基于小波包和包络谱的齿轮箱异响分析 被引量：6
16
作者 杨诚 夏鲁宁 杨振冬 《汽车工程学报》 2011年第5期480-484,共5页
针对齿轮箱异响信号呈非平稳时变特征并伴随有强烈的背景噪声,介绍了基于小波包分解、频带能量分析和包络谱相结合的齿轮箱异响分析方法。首先对采集到的齿轮箱声学信号进行小波包分解,对该信号进行小波包能量化分,然后对照正常和异响... 针对齿轮箱异响信号呈非平稳时变特征并伴随有强烈的背景噪声,介绍了基于小波包分解、频带能量分析和包络谱相结合的齿轮箱异响分析方法。首先对采集到的齿轮箱声学信号进行小波包分解,对该信号进行小波包能量化分,然后对照正常和异响发动机信号的能量特征向量,对明显差异的小波包系数进行重构,最后对重构信号进行包络分析提取故障特征频率为16.5Hz,与实际的故障特征频率相近,表明该方法适用于齿轮箱的故障分析。 展开更多
关键词 小波包分解 包络分析 异响 频带能量 特征提取
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基于小波的心音信号分析及其特征提取 被引量：6
17
作者 张家亮 江洪 +1 位作者 阙大顺 胡盼 《电脑与信息技术》 2011年第1期17-20,56,共5页
心音信号是人体最重要的生理信号之一,它包含了人体心脏和血管中丰富的原始信息。心脏杂音和心音改变的出现,往往是心脏病的最早特征。由于心音信号是一种典型的非平稳信号,所以传统的频域分析已经不能满足研究的需要。文章将时域、时... 心音信号是人体最重要的生理信号之一,它包含了人体心脏和血管中丰富的原始信息。心脏杂音和心音改变的出现,往往是心脏病的最早特征。由于心音信号是一种典型的非平稳信号,所以传统的频域分析已经不能满足研究的需要。文章将时域、时频和功率谱能量等特性分析相结合,研究心音信号的分析方法,提取各种特征以区分不同的心音。理论分析和仿真实验结果表明该方法能够有效地区分正、异常心音,有助于心脏等疾病的辅助诊断。 展开更多
关键词 心音信号 特征提取 时频分析 小波 功率谱 香农能量
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异常声信号采集与识别系统设计与实现 被引量：5
18
作者 郭梦寒 谭景文 +2 位作者 刘亦凡 江富荣 赵丹诚 《电声技术》 2022年第1期82-84,共3页
通过异常声监测危险事件逐渐成为公共安全监测的有力手段之一。本项目设计并实现一种异常声信号采集与识别系统,使用Respeaker开发板作拾音器检测周围环境是否存在异常声。若存在异常声,拾音器则进行采集并通过无线传输的方式将音频上... 通过异常声监测危险事件逐渐成为公共安全监测的有力手段之一。本项目设计并实现一种异常声信号采集与识别系统,使用Respeaker开发板作拾音器检测周围环境是否存在异常声。若存在异常声,拾音器则进行采集并通过无线传输的方式将音频上传至服务器,由服务器对每段音频依次进行预处理、特征提取及模型预测,最后输出识别结果。项目使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)训练了尖叫声、鸣笛声、鞭炮声三种异常声的识别模型。实验结果表明,该系统能够较准确地识别出三种异常声音,具有一定的应用价值,可以作为后续异常声信号识别的参考。 展开更多
关键词 异常声信号 端点检测 特征提取 卷积神经网络(CNN)
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基于声音识别的中厚板轧线剪切废料掉落状态监控 被引量：4
19
作者 张飞 陈娇 +2 位作者 李艳姣 王丽君 景鹏 《中国仪器仪表》 2023年第7期27-32,共6页
为改善中厚板轧线切头剪剪切工序中剪切废料掉落状态需要人工及时监听确定的现状,本文提出了一种基于声音识别的剪切废料掉落状态监控方法。首先,获取现场剪切过程的声音信号;然后,提取其特征与废料掉落声音特征模板进行相关性分析,判... 为改善中厚板轧线切头剪剪切工序中剪切废料掉落状态需要人工及时监听确定的现状,本文提出了一种基于声音识别的剪切废料掉落状态监控方法。首先,获取现场剪切过程的声音信号;然后,提取其特征与废料掉落声音特征模板进行相关性分析,判断是否是掉落声音;最后,实验证明该方法能够在剪切过程中识别出废料掉落的声音,降低劳动强度,保障设备安全。 展开更多
关键词 声音识别 废料掉落 状态监控 特征提取 相关性分析
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叫声在生猪福利监测中的研究进展与挑战 被引量：3
20
作者 纪楠 尹艳玲 +3 位作者 沈维政 寇胜利 戴百生 王国维 《智慧农业（中英文）》 2022年第2期19-35,共17页
叫声是评估生猪福利水平的重要方式之一。本文首先分析了生猪叫声与福利之间的相互关系。其中,与生猪福利密切相关的三种生猪叫声包括咳嗽声、尖叫声和呼噜声。基于这三种声音进一步分析声音与环境,声音与身体状况,以及声音与健康之间... 叫声是评估生猪福利水平的重要方式之一。本文首先分析了生猪叫声与福利之间的相互关系。其中,与生猪福利密切相关的三种生猪叫声包括咳嗽声、尖叫声和呼噜声。基于这三种声音进一步分析声音与环境,声音与身体状况,以及声音与健康之间的关系。随后,对当下的生猪福利监测所采用的传感器,包括穿戴式与非接触式两大类进行分析,并简述不同方式的优劣势。基于非接触式的优势及麦克风传感器技术的可行性,从声音的获取和标记、特征提取以及声音分类三个方面对现有的生猪声音处理技术进行了阐述和评估。最后,从声音监测技术、生猪个体福利监测、商业应用以及养猪从业者四个角度讨论了叫声在生猪福利监测中面临的研究困境以及发展趋势。研究发现,目前关于生猪声音分析的研究大多集中在分类器的选择和识别算法的改进上,而对端点检测和特征选择的研究较少。同时,当下面临的主要挑战还包括不同生长阶段的音频数据获取难度较高,缺乏公共的猪舍内音频数据库以及缺少完善的声音指标与动物福利监测评价体系。总体来说,建议进一步对声音识别过程中涉及的各部分技术进行深入探索,同时加强跨学科专家之间的合作,共同推动声音监测在生猪实际生产中的应用,从而加快精准畜牧业的实现。 展开更多
关键词 动物福利 声音识别 呼噜声 研究困境 端点检测 商业应用 福利水平 特征提取
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