【摘 要】
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咳嗽是猪患呼吸道系统疾病发病早期的主要症状.为解决猪呼吸系统疾病难以被发现和人工监测准确率低的问题,提出利用BP神经网络来检测和识别猪咳嗽声音的方案.基于四麦克风阵列进行猪声音数据的采集,以猪咳嗽声、打呼噜声、尖叫声、哼哼声、咆哮声的声音为研究对象,对得到的声音数据进行滤波、端点检测等预处理,把梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为猪声音特征参数,建立BP神经网络学习和识别的模型.经五折交叉法验证猪咳嗽声平均识别率为85.33％,猪非咳嗽声平均识别率为86.24％,识别率均在85％以上,结果表明所提出的方案是可
【机 构】
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黑龙江八一农垦大学工程学院,黑龙江大庆,163000
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咳嗽是猪患呼吸道系统疾病发病早期的主要症状.为解决猪呼吸系统疾病难以被发现和人工监测准确率低的问题,提出利用BP神经网络来检测和识别猪咳嗽声音的方案.基于四麦克风阵列进行猪声音数据的采集,以猪咳嗽声、打呼噜声、尖叫声、哼哼声、咆哮声的声音为研究对象,对得到的声音数据进行滤波、端点检测等预处理,把梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为猪声音特征参数,建立BP神经网络学习和识别的模型.经五折交叉法验证猪咳嗽声平均识别率为85.33％,猪非咳嗽声平均识别率为86.24％,识别率均在85％以上,结果表明所提出的方案是可行的.这种方法可以高效地识别猪咳嗽声,为猪呼吸道疾病发病初期的诊断提供技术支持.
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