基于MFCC与神经网络的小蠹声音种类自动鉴别

编号 zgly0000731994

文献类型 期刊论文

文献题名 基于MFCC与神经网络的小蠹声音种类自动鉴别

学科分类 220.3020;森林昆虫学

作者 罗茜  王鸿斌  张真  孔祥波 

作者单位 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所 

母体文献 北京林业大学学报 

年卷期 2011,33(5)

页码 81-85

年份 2011 

分类号 S763.3 

关键词 小蠹  声音  识别  神经网络  MFCC 

文摘内容 昆虫发出的各种声音具有种间特异性,是非常可靠的分类依据。利用这一特性,本实验旨在探索一种对昆虫自动分类的新方法。本实验录制了红脂大小蠹、云南切梢小蠹、短毛切梢小蠹和华山松大小蠹4种小蠹虫的胁迫声,利用Adobe Adition2.0对每个声音文件进行降噪,再将其截取成只含有一个脉冲组的声音片段。在MATLAB环境下对这些声音片段进行端点监测并提取12维的MFCC(Mel频率倒谱系数),然后将此特征参数输入BP神经网络进行训练和检测。设置训练样本数为20、40、60、80、100,4种小蠹检测样本数分别为54、95、54、50,结果显示识别率随着训练样本数的增加而提高,在训练样本量为100时的最高识别率达到98.14%,平均识别率为93.29%,收到了较好的效果。为了验证小蠹种类数对识别率的影响,本实验对4种小蠹进行了两两比较,结果显示总体上高于4种一起识别的结果。