【摘 要】
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动物的发声包含丰富的信息,能够在一定程度上反馈其自身机体状况及对环境的应激情况,因此发声已成为评价动物福利的一个重要参考指标。为了实现对动物发声信息的自动采集与分
【机 构】
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中国农业大学农业部设施农业生物环境工程重点实验室、水利与土木工程学院
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动物的发声包含丰富的信息,能够在一定程度上反馈其自身机体状况及对环境的应激情况,因此发声已成为评价动物福利的一个重要参考指标。为了实现对动物发声信息的自动采集与分析,该研究针对蛋鸡,探索采用不同特征提取算法用于识别蛋鸡叫声。在分析线性预测倒谱参数（LPCC）与梅尔频标倒谱系数法（MFCC）的基础上,结合识别的目标,提出了改进的平均梅尔频标倒谱系数法（AMFCC）,并针对三种不同的特征提取算法采用支持向量机分类模型进行了正确识别效率验证,结果表明改进的AMFCC方法比前两种算法正识效率有显著提高。
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