基于集成学习的鸟类鸣声智能识别方法及系统

本发明提出了基于集成学习的鸟类鸣声智能识别方法及系统，解决了现有单一深度学习模型在处理高噪声、低信噪比的音频数据时，识别精度不足；对长尾数据分布或数据量有限的鸟类物种表现尤为不理想等问题，其主要方法步骤包括：S1、收集并预处理鸟类鸣叫数据，以构建标准化鸟鸣数据库；S2、使用Bootstrap采样方案，对标准化鸟鸣数据库中的音频样本进行有放回的随机抽样，生成多个不同的独立子数据集；S3、对于每个子数据集，分别构建与训练一个独立的深度学习模型，包括模型配置、数据准备、模型训练以及模型调优；S4、基于Bagging集成学习策略，对多个模型的输出结果进行融合，生成最终的预测结果。