【摘 要】
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为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN:Fully Convolutional Neural Network),用于语
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503150),吉林省自然科学基金资助项目(2020021157JC),吉林省教育厅科学技术基金资助项目(JJKH20191295KJ)
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为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN:Fully Convolutional Neural Network),用于语音的自动识别。利用全连接算法提取更多的组合特征,稀疏连接算法筛选重要特征可加快收敛速度。同时给出了具体的模型结构及算法流程,并进行了动物语音识别实验。实验结果表明,该全卷积神经网络深度学习算法是一种语音自动识别的有效方法,解决了蛙声识别问题,为动物语音识别提供参考。
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