基于MFCC特征与GMM的输电线路渉鸟故障相关鸟种智能识别

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鸟类的频繁活动严重影响输电线路的安全运行,为实现渉鸟故障的差异化防治,提出了一种基于鸣声信号Mel频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的鸟种识别方法。以引起渉鸟故障的16种典型鸟类为对象,建立其鸣声信号数据库,并对鸟鸣信号进行筛选和裁剪处理,提取其MFCC特征参数。建立GMM分类识别模型,随机选取640个训练样本的MFCC特征参数作为输入量,对模型进行训练,并识别320个测试样本,16种鸟类的识别准确率在80.0%-96.7%。研究结果可为运维人员正确识别输电线路附近鸟种并进行精准化防治提供参
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