基于SVM算法的猪声音识别的研究

作     者：张栖铭 袁瑞临 范凡 王峰 ZHANG Qi-ming YUAN Rui-lin FAN Fan WANG Feng

作者机构：太原理工大学信息工程学院山西晋中030600 

基　　金：太原理工大学国家级大学生创新创业项目资助(编号:201510112510) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2017年第13卷第4期

页      码：162-164页

摘      要：为了实现猪只不同状态下的自动检测,试验采用声音识别技术,设计了基于支持向量机算法（SVM）的声音识别方法,首先通过短时过零率和短时能量的端点检测,确定猪只不同状态的声音信号的起始点和终止点,然后提取声音信息的梅尔频率倒谱系数作为特征参数,使用SVM算法进行训练,建立声音的分类模型,最后对猪只不同状态进行识别。结果表明：猪只状态识别精度较高,达到了预期效果。

主 题 词：声音识别 SVM MFCC 端点检测 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2017.1136

馆 藏 号：203230799...