蓝莓果实具有较高的营养价值,研究表明,多食蓝莓具有提高人体免疫力,预防多种疾病的功效,因此,蓝莓具有较高的经济价值和广阔的应用前景。在蓝莓的种植过程中,蓝莓虫害严重影响蓝莓的品质与产量,所以需要对蓝莓虫害进行防治。传统的蓝莓害虫防治方法是通过大量喷洒农药来杀死所有可能存在的害虫,这种方法在造成资源浪费的同时,还不利于环境保护和食品健康。合理使用农药的前提是明确蓝莓害虫的种类和数量,因此准确判断蓝莓害虫的种类和数量将成为一个重要课题。本文讨论了蓝莓害虫识别的意义,分析了主要的蓝莓发声害虫及其发声原理,从模式识别的角度出发,对昆虫声音识别的各个环节的方法进行介绍,搭建了用于害虫声音信号采集的硬件装置,利用MATLAB软件对蓝莓害虫声音信号进行识别,还对昆虫种群大小的预测方法进行分析。利用小波降噪法对蓝莓典型害虫声音信号进行降噪,用双门限检测方法进行端点检测,经过预处理的声音信号提高了声音的识别率。经过算法的比较,选用GMM分类器和EM算法对五种典型的蓝莓害虫进行识别,最高平均识别率可达到87%。与BP神经网络相比,GMM更适用于蓝莓典型害虫声音识别。改进特征提取算法,把蓝莓典型害虫声音信号预处理的分帧环节调整到进行滤波的三角形滤波器组之后,即MFCC_E方法,使用该方法能达到的最高平均识别率为90%,且缩短了识别时间,同时改进预加重参数,预加重阶段可直接使用硬件实现。利用MATLAB软件搭建一个GUI界面,该界面用于待测蓝莓害虫MFCC_E声音的录音、训练、识别及识别结果展示。对昆虫种群大小的预测方法进行分析,选用标志重捕法和去除采样法对面包虫种群大小进行预测,标志重捕法表现出更优性能。