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研究一个基于时频纹理特征和随机森林分类器的抗噪鸟声识别系统。首先,针对实际环境中,各种不可预料的噪音会使得系统识别性能严重下降的问题,使用一种基于噪声估计的音频增强算法对带噪鸟声信号进行前端处理。然后将增强后的信号功率谱以时频图形式输出,并根据时频图中所包含的纹理信息,利用基于灰度共生矩阵的纹理分析法进行纹理特征提取。最后使用基于决策树的组合分类器—随机森林进行分类和识别。实验结果表明,该方法不仅能对鸟类声音进行快速准确地识别而且具有良好的抗噪性。