鸟语分类模型训练方法及鸟语识别方法技术

本发明专利技术涉及一种鸟语分类模型训练方法及鸟语识别方法，在采集到待训练鸟语音频并确定待训练鸟语音频对应的鸟类信息后，根据预设二分类模型将待训练鸟语音频分为鸟声部分和非鸟声部分。对鸟声部分进行特征提取，获得鸟语分类特征。根据鸟语分类特征和对应的鸟类信息调整预先搭建的分类模型，获得用于输出鸟类信息的鸟语识别模型。最后，根据预设二分类模型和鸟语识别模型，建立鸟语分类模型。基于此，可训练用于识别鸟类信息的鸟语分类模型，同时，提高识别的精度和准确率。提高识别的精度和准确率。提高识别的精度和准确率。

【技术实现步骤摘要】
鸟语分类模型训练方法及鸟语识别方法

[0001]本专利技术涉及鸟类研究
，特别是涉及一种鸟语分类模型训练方法及鸟语识别方法。

技术介绍

[0002]鸟语，是指鸟类的鸣叫声。在针对鸟类的研究工作中，会根据鸟语对各鸟类进行识别分类，给环境保护、动物保护或科普等领域提供更好的支持。
[0003]传统的鸟语分类方式主要有两种：1、基于模板匹配的鸟语分类，使用鸟语的频谱图进行特征匹配；2、基于多层卷积神经网络的鸟语分类，使用鸟语的频谱图和对应鸟的种类作为训练数据，训练多层的卷积神经网络，在测试的时候对鸟语的频谱进行分类。然而，传统的鸟语分类方式还存在部分不足：第一、模板匹配的方法需要针对每一种鸟类进行建模，会耗费大量的人力和物力。同时，识别的范围和效率较为有限，无法完成大规模的识别工作。第二、传统神经网络鸟语分类系统的识别率仍有较大的提升空间。并且，针对特定鸟类训练全新的神经网络需要耗费大量的计算资源和目标已标记数据，成本高昂。
[0004]由此可见，传统的鸟语分类方式还存在以上不足。

技术实现思路

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种鸟语分类模型训练方法，其特征在于，包括步骤：采集待训练鸟语音频并确定所述待训练鸟语音频对应的鸟类信息；根据预设二分类模型将待训练鸟语音频分为鸟声部分和非鸟声部分；对所述鸟声部分进行特征提取，获得鸟语分类特征；根据所述鸟语分类特征和对应的鸟类信息调整预先搭建的分类模型，获得用于输出鸟类信息的鸟语识别模型；根据所述预设二分类模型和所述鸟语识别模型，建立鸟语分类模型。2.根据权利要求1所述的鸟语分类模型训练方法，其特征在于，所述预设二分类模型的训练过程，包括步骤：获取公开数据集的音频信号；其中，所述音频信号包括鸟声数据和环境噪声数据；对所述音频信号进行数学变换，获得对应的频谱图；将多个梅尔刻度下的带通滤波器作用于所述频谱图，得到所述音频信号的梅尔频谱图；对所述梅尔频谱图进行归一化处理，获得归一化处理结果；根据所述归一化处理结果训练二分类神经网络，获得所述预设二分类模型。3.根据权利要求1所述的鸟语分类模型训练方法，其特征在于，所述鸟语分类特征包括所述鸟声部分的梅尔频谱图和鸟声录音元数据特征。4.根据权利要求3所述的鸟语分类模型训练方法，其特征在于，所述对所述鸟声部分进行特征提取，获得鸟语分类特征的过程，包括步骤：将所述鸟声部分分割为音频片段；对所述音频片段进行数学变换，并基于数学变换结果进行滤波处理，提取频率段特征；将所述频率段特征转换为分贝表示的梅尔频谱图。5.根据权利要求4所述的鸟语分类模型训练方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李明，周子昂，
申请(专利权)人：昆山杜克大学，
类型：发明
国别省市：

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