摘要
本申请提出一种基于声学特征的肉鸡喉部非健康状态识别方法,包括采集并对多段肉鸡语音段进行分类标记,得到分类标记后的语音段;对分类标记后的语音段进行去噪处理、端点检测和分帧处理,得到识别语音段;提取识别语音段中的声学特征参数,将声学特征参数进行矩阵拼接,得到特征参数矩阵,输出特征参数矩阵;对提取到的特征参数矩阵进行矩阵融合和降维处理,得到低维矩阵;将低维矩阵输入到模型中进行训练,形成识别模型;将待测数据输入到识别模型中进行识别,输出识别结果。通过改进特征提取方式和滤波器的种类,提高对声学特征识别的准确度,从而提高模型识别精度和效率,降低识别成本。
技术关键词
健康状态识别方法
声学特征
隐马尔可夫模型
肉鸡
离散小波变换
频谱特征
语音
谐波滤波器
频率
高斯混合模型
音频信号分析
音频特征
协方差矩阵
特征提取方式
成分分析
转移概率矩阵
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离散小波变换
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