一种基于BP神经网络的森林火灾音频识别方法、介质及产品

本发明公开一种森林火灾识别技术领域的基于BP神经网络的森林火灾音频识别方法、介质及产品，方法包括获取待检测的森林火灾音频数据；基于待检测的森林火灾音频数据的频域特征，提取梅尔频率倒谱系数MFCC；将梅尔频率倒谱系数MFCC，输入预先训练的基于BP神经网络的森林火灾音频识别模型，输出森林火灾类别；其中，森林火灾类别包括森林火灾和非森林火灾。本发明相较于传统的视觉监控手段，可以覆盖更广泛的森林区域，在相同的监控范围内，此外，基于BP神经网络的模型训练能够高效处理大量音频数据，快速输出识别结果，进一步提升了森林火灾识别的效率和准确性，解决了现有森林火灾识别技术中覆盖范围有限、成本高、准确性低的问题。