【摘 要】
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木材识别在智能家具制造、医药和建造等领域具有重要的应用价值。针对人类经验和视觉分析耗时费力、识别准确率不高等问题，提出了一种基于机器听觉和支持向量机的木材自动识别方法。首先，利用智能终端内置麦克风来收集声音样本数据；其次，对收集的数据进行预加重、分帧、加窗等预处理；然后对预处理后的声音数据进行特征提取，通过快速傅里叶变换（FFT）、对数运算等操作提取其梅尔倒谱系数（MFCC）；最后，通过训练支持向
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61871412）资助； 安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室开放项目（IBES2020KF05）资助； 安徽省高等学校自然科学重点项目（KJ2020A1192）资助；
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木材识别在智能家具制造、医药和建造等领域具有重要的应用价值。针对人类经验和视觉分析耗时费力、识别准确率不高等问题，提出了一种基于机器听觉和支持向量机的木材自动识别方法。首先，利用智能终端内置麦克风来收集声音样本数据；其次，对收集的数据进行预加重、分帧、加窗等预处理；然后对预处理后的声音数据进行特征提取，通过快速傅里叶变换（FFT）、对数运算等操作提取其梅尔倒谱系数（MFCC）；最后，通过训练支持向量机（SVM）分类器来实现木材识别。实验结果表明，该方法能够以90%左右的准确率识别纤维板、夹板、柞木、橡胶木、亚克力板和胡桃木6种木材。与基于特征数据库检索和基于光谱分析的方法相比，该方法能有效的减少识别时间，提高了木材识别准确率。
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