【摘 要】
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为在设施圈养羊只产生呼吸道疾病的初期,通过监测其咳嗽声进行疾病预警和健康状况诊断,以内蒙古地区广泛推广的杜泊羊为例,对杜泊羊的咳嗽声信号进行自动采集和计算机识别,在
【机 构】
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内蒙古农业大学机电工程学院,内蒙古师范大学物理与电子信息学院,内蒙古农业大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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“十二五”国家科技支撑计划项目(2014BAD08B05);国家自然科学基金项目(11364029);内蒙古自然科学基金项目(2012MS0720);内蒙古“草原英才”产业创新人才团队项目(内组通字[2014]27号);内蒙古农业大学科技创新团队项目(NDTD2013-6)
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为在设施圈养羊只产生呼吸道疾病的初期,通过监测其咳嗽声进行疾病预警和健康状况诊断,以内蒙古地区广泛推广的杜泊羊为例,对杜泊羊的咳嗽声信号进行自动采集和计算机识别,在不增加羊咳嗽声特征参数维数的前提下,提出一种改进的梅尔频率倒谱系数（MFCC）,试验结果表明,该参数和短时能量、过零率组合的14维特征参数,经过羊咳嗽声隐马尔可夫模型（HMM）识别系统,其识别率、误识别率和总识别率分别达到了86.23%、7.17%和88.43%,该组合特征参数经主成分分析可降到9维,而通过BP神经网络改善的HMM咳嗽声识别系统
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