一种基于鸟鸣声的移动式鸟类识别方法

摘要

本发明涉及一种基于鸟鸣声的移动式鸟类识别方法。本发明通过LabVIEW软件对采集的鸟鸣声信号进行预处理，并通过LabVIEW和MATLAB软件混合编程的AOK时频分析方法处理预处理之后的鸟鸣声信号，最后通过MATLAB软件处理AOK时频谱图，实现特征值的提取。将已知鸟种的鸟的特征值经模型训练生成训练模板并进行数据存储，将待识别鸟种的鸟的特征值经模型训练生成测试模板，结合DTW算法将测试模板与训练模板进行匹配来实现鸟类的识别。本发明很好的弥补了现有鸟类识别方法计算量大、数据量大的缺点，提供了一种计算量小、数据量小、识别率好的鸟类识别方法。

主权项

一种基于鸟鸣声的移动式鸟类识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤： 1）鸟鸣声信号进行预处理：预处理主要包括预加重，滤波和语音分段；预加重提高鸟鸣声信号的高频部分，滤波消除外界噪声的影响，语音分段将鸟鸣声信号分割成设定长度的语音段；2）鸟鸣声信号的时频分析：将预处理过的语音信号进行AOK时频分析，得到鸟鸣信号的时变频谱图； 3）对时频谱图进行灰度变换，得到灰度图，求取灰度图的灰度共生矩阵，然后求取代表鸟类差异的特征值；4）将已知鸟种的鸟进行编号，依次对其进行时频分析与特征值提取，将每种鸟的特征值对应编号进行记录和存储生成训练模板；5）将待识别的鸟进行特征值的提取并做好记录和存储生成测试模板；6）采用DTW算法将测试模板依次与训练模板进行数值匹配，比较匹配值的大小，最小匹配值对应的鸟种即为识别所得到的鸟种；根据权利1所述的方法，其特征在于：步骤3）中的特征值为灰度共生矩阵不同角度的图像纹理特征参数。