摘要
本发明提供一种集成式动物叫声传感器的动物叫声精准识别方法,涉及音频信号处理技术领域,该方法通过获取多通道音频信号,利用联合降噪模型进行L级小波分解联合优化处理,有效去除背景噪声并保留信号关键特征。进一步地,采用时频特征模型和空间特征模型对多通道音频信号进行融合处理,形成时频空间特征信号,从而全面捕捉动物叫声的复杂特性。最终,利用深度学习模型处理时频空间特征信号和优化的小波系数,实现对动物叫声的高精度识别。本发明有效解决了现有技术中声音识别提取分析特征不全面、识别准确性低的问题,为自然环境中特定物种叫声的精准识别与分析提供了更先进、可靠的手段。
技术关键词
精准识别方法
动物
多通道
深度学习模型
降噪模型
传感器
音频信号处理技术
协方差矩阵分解
非暂态计算机可读存储介质
噪声子空间
处理器
双线性插值
分支
高通滤波器
卡尔曼滤波
计算机程序产品
系统为您推荐了相关专利信息
脉搏波
光电容积描记
饱和度检测方法
降噪模型
降噪设备
音频编解码
融合网关
动态权限管理
动态关联模型
身份
深度学习模型
机器人系统
自动检测方法
交互框架
面部特征
河道排污口
空天地一体化
遥感水质监测
可见光
识别水体
多视角
数据融合方法
动态
语义标签
全球导航卫星系统