基于BP神经网络猪咳嗽声识别

来源 :中国农机化学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jdsheny
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咳嗽是猪患呼吸道系统疾病发病早期的主要症状.为解决猪呼吸系统疾病难以被发现和人工监测准确率低的问题,提出利用BP神经网络来检测和识别猪咳嗽声音的方案.基于四麦克风阵列进行猪声音数据的采集,以猪咳嗽声、打呼噜声、尖叫声、哼哼声、咆哮声的声音为研究对象,对得到的声音数据进行滤波、端点检测等预处理,把梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为猪声音特征参数,建立BP神经网络学习和识别的模型.经五折交叉法验证猪咳嗽声平均识别率为85.33%,猪非咳嗽声平均识别率为86.24%,识别率均在85%以上,结果表明所提出的方案是可行的.这种方法可以高效地识别猪咳嗽声,为猪呼吸道疾病发病初期的诊断提供技术支持.
其他文献
为研究大肠杆菌(E.coli)及脂多糖(LPS)对奶牛乳腺上皮细胞(BMECs)基质金属蛋白酶(MMPs)表达的影响,以及MMPs与基质金属蛋白酶组织抑制因子(TIMPs)、尿激酶型纤溶酶原激活物(uPA)系统在调控细胞外基质(ECM)代谢中的作用,分别以106 CF U/mL热灭活E.coli菌液、7.5μg/mL LPS以及E.coli菌液与LPS混合液作用于体外培养的BMECs,分别在作用细胞6、12、24、48 h后提取细胞总RNA和总蛋白,通过qPCR、Western blot检测MMP-1、M