基于改进神经网络模型的鸡声音识别方法、系统、设备及介质

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基于改进神经网络模型的鸡声音识别方法、系统、设备及介质
申请号:CN202410760920
申请日期:2024-06-13
公开号:CN118609549A
公开日期:2024-09-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于改进神经网络模型的鸡声音识别方法、系统、设备及介质,所述方法包括:获取鸡笼中鸡的声音数据;使用引入平滑机制的谱减法对输入的声音数据降噪;将降噪后的声音数据中的低频噪声信号进行过滤;采用双阈值端点检测算法截取过滤后的数据中的声音片段;采用多种特征提取算法对声音片段中的声音特征进行提取,并将提取的多个声音特征进行合并;将合并的声音特征输入双向长短记忆网络‑注意力机制模型进行识别,得到声音的分类结果。本发明可以对鸡笼中鸡的声音进行识别,得到声音的分类结果,以提高鸡白痢病诊断的准确性和便捷性,为后续研究鸡的疾病算法研究以及工程应用提供新的思路。
技术关键词
声音识别方法 长短记忆网络 端点检测算法 注意力机制 特征提取算法 双向长短期记忆 梅尔频率倒谱系数 神经网络模型 信号 噪声 数据 语音 鸡笼 声音识别系统 执行存储器存储 语谱图 鸡白痢病 离散余弦变换 高通滤波器
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