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基于深度迁移学习的混合鸟鸣识别方法
摘要文本
本发明涉及语音处理技术领域,提出了基于深度迁移学习的混合鸟鸣识别方法,包括:采集生态区内的混合鸟鸣信号;基于每个频谱子图上每一帧处谐波成分的相关性和衰减特征确定每一帧的鸟鸣帧识别概率;基于每个频谱子图上所有帧的鸟鸣帧识别概率的分布特征确定每个频谱子图上每一帧的帧扩展尺度;基于每个频谱子图上每一帧的帧扩展尺度确定每一帧的鸟鸣特征图;将预训练的识别模型中的权重参数迁移到混合鸟鸣识别模型,基于混合鸟鸣识别模型确定鸟鸣特征图的识别结果。本发明考虑每一帧上谐波成分在频率、时间上的变化特征构建每一帧的鸟鸣特征图训练识别模型,降低源领域与目标领域数据的特征分布差异对迁移效果的影响,提高识别准确率。
申请人信息
- 申请人:百鸟数据科技(北京)有限责任公司
- 申请人地址:100080 北京市海淀区学清路8号科技财富中心B座11层B1101-B
- 发明人: 百鸟数据科技(北京)有限责任公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度迁移学习的混合鸟鸣识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410179292.3 |
| 申请日 | 2024/2/18 |
| 公告号 | CN117727308A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | G10L17/26 |
| 权利人 | 百鸟数据科技(北京)有限责任公司 |
| 发明人 | 高树会; 许志方 |
| 地址 | 北京市海淀区学清路8号科技财富中心B座11层B1101-B |
专利主权项内容
1.基于深度迁移学习的混合鸟鸣识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集生态区内的混合鸟鸣信号;将每个混合鸟鸣信号的频谱图划分成相同尺度的频谱子图,基于每个频谱子图上每一帧处谐波成分的相关性和衰减特征确定每个频谱子图上每一帧的鸟鸣帧识别概率;基于每个频谱子图上所有帧的鸟鸣帧识别概率的分布特征确定每个频谱子图上每一帧的帧扩展尺度;基于每个频谱子图上每一帧的帧扩展尺度确定每一帧的鸟鸣特征图;将预训练的识别模型中的权重参数迁移到混合鸟鸣识别模型,基于混合鸟鸣识别模型确定所述鸟鸣特征图的识别结果。