【摘 要】
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采用梅尔倒谱系数(MFCC)为特征参数、路径约束改进的动态时间规整(DTW)算法进行模式识别和分类,建立海岛水鸟鸣声分类识别系统.在MATLAB环境下对浙江省舟山市五峙山列岛自然
【机 构】
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浙江海洋大学 信息工程学院,浙江 舟山 316022;浙江海洋大学 海洋工程装备学院,浙江 舟山 316022;浙江海洋大学 船舶与海运学院,浙江 舟山 316022;浙江海洋大学 海洋科学与技术学院
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采用梅尔倒谱系数(MFCC)为特征参数、路径约束改进的动态时间规整(DTW)算法进行模式识别和分类,建立海岛水鸟鸣声分类识别系统.在MATLAB环境下对浙江省舟山市五峙山列岛自然保护区中的红隼、黑尾鸥、蛎鹬等8种海岛水鸟的鸣声进行识别和分类仿真模拟.通过调整时间规整函数,将传统DTW算法的搜索区域由原来的矩形区域减小为面积较小的平行四边形,使得计算量大幅减小,从而减少计算所需内存空间和识别时间,同时提高系统识别效率.仿真结果显示8种鸟类的平均识别率为88.75％,平均识别时间为1.63s,相比于传统DTW算法,识别率高了7.5％,速度提高24.18％.
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