【摘 要】
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为了实现猪只不同状态下声音的自动监测,试验采用声音识别技术,首先将猪只不同状态的声音信号进行双门限端点检测和预加重处理,然后通过大量试验对比,采用小波阈值法对声音信
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为了实现猪只不同状态下声音的自动监测,试验采用声音识别技术,首先将猪只不同状态的声音信号进行双门限端点检测和预加重处理,然后通过大量试验对比,采用小波阈值法对声音信号进行去噪处理,并提取梅尔倒谱系数(MFCC)和一阶差分梅尔倒谱系数(ΔMFCC)作为描述特征,建立隐马尔可夫模型(HMM),最后对猪只不同状态的声音进行自动识别。结果表明:猪只状态识别精度较高,有助于提高自动监测系统的智能化判断能力。
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