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基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引：4，自引：0，他引：4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献
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针对单品种淡水活鱼数量估计问题,以鲫鱼和鳊鱼为研究对象,采用不同数量淡水鱼的被动水声信号作为样本,通过4~6层小波包分解算法,对比分析了样本的若干特征提取方案,明确了鲫鱼水声信号特征的提取方案为短时平均过零率+6层小波包分解频段能量,而鳊鱼只需提取6层小波包分解频段能量作为其信号特征。根据不同样本集划分方法比较结果,确定了鲫鱼样本集划分方法为Rank-SPXY(m=10),鳊鱼为Rank-SPXY(m=5)。利用竞争自适应重加权采样,筛选出样本的关键特征,并使用多元线性回归和偏最小二乘回归建立了若干淡水活鱼的数量估计模型,结果表明:多元线性回归模型的性能较好,鲫鱼和鳊鱼数量估计模型的复相关系数分别为0.835和0.893,相对分析误差分别为1.79和2.01。 相似文献
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羊咳嗽声的特征参数提取与识别方法 总被引：4，自引：0，他引：4
为在设施圈养羊只产生呼吸道疾病的初期,通过监测其咳嗽声进行疾病预警和健康状况诊断,以内蒙古地区广泛推广的杜泊羊为例,对杜泊羊的咳嗽声信号进行自动采集和计算机识别,在不增加羊咳嗽声特征参数维数的前提下,提出一种改进的梅尔频率倒谱系数(MFCC),试验结果表明,该参数和短时能量、过零率组合的14维特征参数,经过羊咳嗽声隐马尔可夫模型(HMM)识别系统,其识别率、误识别率和总识别率分别达到了86.23%、7.17%和88.43%,该组合特征参数经主成分分析可降到9维,而通过BP神经网络改善的HMM咳嗽声识别系统,对咳嗽声的识别率、误识别率和总识别率分别达到了92.54%、5.37%和95.04%,满足了杜泊羊咳嗽声识别的要求。 相似文献
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《农业机械学报》2017,(11)
就单品种淡水活鱼数量估计问题,以鲫鱼和鳊鱼为研究对象,采用不同数量淡水鱼的被动水声信号作为样本。通过4~6层小波包分解算法,对比分析了样本的若干特征提取方案,明确了鲫鱼水声信号特征的提取方案为短时平均过零率+6层小波包分解频段能量,而鳊鱼只需提取6层小波包分解频段能量作为其信号特征。根据不同样本集划分方法比较结果,确定了鲫鱼样本集划分方法为Rank-SPXY(m=10),鳊鱼为Rank-SPXY(m=5)。利用竞争自适应重加权采样,筛选出样本的关键特征,并使用多元线性回归和偏最小二乘回归建立了若干淡水活鱼的数量估计模型,结果表明:多元线性回归模型的性能较好,鲫鱼和鳊鱼数量估计模型的复相关系数分别为0.835和0.894,相对分析误差分别为1.79和2.01。 相似文献
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淡水鱼鲜度检测系统的阻抗特性测试 总被引：1，自引：0，他引：1
采用四电极结构传感器和LabVIEW软件,设计了淡水鱼阻抗测量系统,研究电流激励频率、电极测量方向、电极结构、测量部位与淡水鱼阻抗的关系,为建立基于阻抗特性的淡水鱼鲜度检测系统提供理论基础。试验结果表明:阻抗随激励频率的增大而减小,相位随激励频率的增大而增大;沿鱼体侧线平行测量的阻抗大于垂直侧线测量的阻抗,符合生物组织的各向异性;同一激励频率下不同测量部位的阻抗大小不同;同一部位不同时间阻抗的大小不同;采用混合电极测量鱼体鳃部的信号稳定,规律性强,适于淡水鱼鲜度检测。 相似文献
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猪只呼吸道疾病易传染,影响猪的养殖生产效率,咳嗽是呼吸道疾病的显著症状之一,为识别猪只咳嗽声,提出了一种基于深度神经网络的识别方法。对声音信号进行谱减法去噪和双门限端点检测后分别提取梅山猪咳嗽及喷嚏、鸣叫、呼噜声的滤波器组(Log＿filter bank, logFBank)和梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficents, MFCC)特征,每种特征与其一阶及二阶差分组合作为卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)和深层前馈序列记忆神经网络(Deep feed forward sequential memory networks, DFSMN)咳嗽声识别模型的输入,进行多分类训练。对比不同特征提取方法及不同迭代次数对模型效果的影响,实验结果表明,以MFCC作为特征输入的CNNs模型效果较优,测试集上咳嗽声识别精确率为97%,召回率为96%,F1值为98%,总体识别准确率为96.71%。表明该模型有效可行,可为生猪福利养殖中猪咳嗽声识别提供技术支持。 相似文献
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子带特征参数在家禽应激发声识别中的应 总被引：2，自引：0，他引：2
基于子带梅尔频谱质心的优化特征参数(SMSC),研究了35日龄海兰褐蛋鸡在正常状态、光照与人为干扰等应激下发声信息的变化特征,并通过建立支持向量机模型(SVM),比较了采用优化特征参数与梅尔频标倒谱系数及其一阶、二阶导数组成的特征参数(MFCC-39)在识别不同应激中的应用效果.试验结果表明,采用加入梅尔频谱质心修正的特征参数,在分类正确识别率方面平均提高了24%. 相似文献
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离心泵空化监测阈值确定方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
空化监测阈值的确定是对水泵空化状态判别的关键环节,通过获取某离心泵进口声压和壳体振动信号,对其在额定转速1 440 r/min,流量为90 、100、110、120 m3/h的4种工况进行空化模拟试验研究.基于统计理论,提出利用参考频带能量的峰值确定空化阈值的方法.结果表明:在给定的参考的频宽下,试验测得的水声信号和壳体振动信号符合声压变化规律曲线,即随着空泡数的减小能量值先上升后下降.将试验得到的能量曲线峰值利用3σ原则确定其下限,再降低3～5 dB可作为空化阈值的参考.随着流量的增大,水声信号在参考频域能量的峰值先增大后减小,其对空化的敏感性大大强于壳体振动信号. 相似文献
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苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200~1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。 相似文献
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糖度是西瓜分级的重要指标之一,针对传统西瓜检测方法的弊端,探讨了声学特性结合机器学习用于西瓜无损检测与分级的可行性。设计了西瓜声学检测系统,采集了不同批次样本的时域信号。时域信号经归一化处理后,采用快速傅里叶变换得到频域信号,并对其进行去趋势预处理。采用主成分分析提取了频域信号主成分,其中前3个主成分累计方差贡献率为95.32%,第1主成分和第2主成分对不同等级样本具有可分性。利用4种不同的机器学习算法建立了西瓜全变量分级模型,验证集分类准确率均达到66%以上。使用稳定竞争性自适应加权算法提取了特征变量,减少了约84%的变量数,使用优化后的特征变量建立的分类模型,性能均得到了较好的提升,其中支持向量机模型取得了最高的验证集准确率（95.56%）、F1分数（96%）和Kappa系数（93%）。结果表明,声学特性结合机器学习的方法,对西瓜进行无损检测和分级是可行的。该研究为西瓜无损检测和分级提供了可行的技术方案。 相似文献
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鱼体头尾及腹背自动定向是推进淡水鱼全程机械化加工的重要前提。基于水平振动方法和视觉图像识别技术设计自动头尾和腹背定向装置。通过对鱼体在头尾定向振动台上的受力分析和运动状态分析,阐明鱼体转动原理和头尾前进原理,将鱼体在振动台上的运动状态分为4种,基于此分析了鱼体成功进行头尾定向的条件。结合图像识别技术,创制导向机构、视觉识别系统、剔除机构、V形腹背定向执行机构、V形校正输送机构,实现鱼体自动腹背作业。以鲫鱼、草鱼、白鲢3种典型淡水鱼为试验对象,以鱼体完成定向时间和成功率作为评价指标,探究了鱼体种类、输送带类型、振动幅度、振动频率对鱼体头尾定向效果的影响规律,并探究鱼体种类对腹背定向效果的影响规律。试验结果表明：鱼体在振动台上的头尾前进运动状态理论计算与试验结果一致,证明本文理论计算可以有效指导实际头尾定向作业。输送带为倒三角纹时,鱼体才能完成头尾定向作业。鱼体头尾定向效果随振动幅度和频率增大而提升,当振动幅度大于160mm时整机振动剧烈,因此最优幅度为160mm;当频率大于5Hz,定向效果变化不明显,因此最优频率为5Hz。腹背定向效果由输送带输送速度和机器视觉识别准确率决定,各类鱼体腹背定向时间保持在15s、定向成功率在95%~97%范围内。研究结果可为鱼体自动定向装置工艺参数设计和选择提供技术参考。 相似文献
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马铃薯典型病害图像自适应特征融合与快速识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对自然条件下马铃薯典型病害区域定位和识别难的问题,提出了一种马铃薯典型病害图像的自适应特征融合与快速识别方法。该方法利用K-means、Hough变换与超像素算法定位叶片,结合二维Otsu与形态学法分割病斑区域,通过病斑图像颜色、形状、纹理的自适应主成分分析(PCA)特征加权融合,进行支持向量机(SVM)病害识别。对3类马铃薯典型病害图像进行识别试验,结果表明:SVM识别模型下,自适应特征融合方法相比PCA降维、特征排序选择等传统自适应方法,平均识别率至少提高了1.8个百分点;13个自适应融合特征下,识别方法平均识别率为95.2%,比人工神经网络、贝叶斯分类器提高了3.8个百分点和8.5个百分点,运行时间为0.600 s,比人工神经网络缩短3 s,可有效保证识别精度,大大加快了识别速度。 相似文献
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基于PCA—SVM的棉花出苗期杂草类型识别 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别,提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征,并利用主成分分析(PCA)降低特征变量空间维数,结合支持向量机,实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现,经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率;通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好,其训练时间为91 ms,平均分类正确率达98.33%。 相似文献
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基于DPLS和LS—SVM的梨品种近红外光谱识别 总被引：4，自引：0，他引：4
为了实现不同品种梨的快速光谱鉴别,采用主成分分析法(PCA)对光谱数据进行聚类分析,得到3种不同品种梨的特征差异,主成分分析表明,以所有建模样本主成分PC1和PC2做出的得分图,对不同种类梨具有很好的聚类作用。利用主成分分析得到的载荷图可以得到对于梨品种敏感的特征波段,用特征波段图谱作为输入建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。3个品种梨各70个共210个分别建立偏最小二乘判别(DPLS)模型和最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型。对未知的24个样本进行预测,LS-SVM模型品种识别准确率达到100%,DPLS模型的校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.980,交叉验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都小于0.100,品种识别率为100%。表明提出的方法具有很好的分类和鉴别作用,提供了梨的品种快速鉴别分析方法。 相似文献
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为了在蛋品加工中能够快速地检测并剔除破损蛋,将声卡采集到的蛋在敲击时的声脉冲信号送入计算机,利用倒谱和功率谱进行分析,分别提取出6个特征参数,并进行逐步判别分析,选择出最优判别因子,建立判别模型.实践表明:其对破损蛋的识别准确率达到95%,对禽蛋破损检测提供了参考方法. 相似文献
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通过自建的气泡雾化喷嘴射流可视化实验平台对射流中气体溢出过程进行了声波信号采集和图像观测。采用自适应最优核(AOK)与希尔伯特-黄变换(HHT)边际谱两种时频分析方法对采集到的声波时频信号进行了处理和分析。结果表明:气泡溢出喷嘴时会导致声波信号AOK时频谱幅值的增加;时频谱幅值随时间的变化可以反映喷孔处气体溢出量的实时变动;声波信号的HHT边际谱能量主要集中在一定频率范围内,且在频率轴上的分布与气液两相压力、气液混合状态等因素有关;边际谱能量关于某一中心频率呈近似对称分布,且该中心频率与气泡压力相关,而与气泡大小关系不大;声波信号的时频分析结果能很好地捕捉到气泡雾化喷嘴射流时气相在溢出过程中的变化。声波信号时频分析方法可作为气泡雾化喷嘴射流研究的一个有效途径。 相似文献
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为了快速、精准地感知水稻稻曲病的发生，实现稻曲病大面积早期监测，利用机载UHD185高光谱仪采集带有发病区域的多组水稻冠层高光谱图像数据，对图像数据进行预处理并建立数据集。对健康区域和发病区域进行分类训练，建立支持向量机(SVM)识别模型和主成分分析(PCA)加人工神经网络(ANN)的识别模型，通过验证样本来检验识别模型的准确性，达到识别发病水稻的目的。支持向量机识别模型选用两组特征波长下的假彩色图像：第1组波长组合(TZH1)为654、838、898 nm;第2组波长组合(TZH2)为630、762、806 nm,两组数据的错分误差/漏分误差总体分别达到4.24%和5.41%;其中S型核函数的SVM模型诊断性能最好，总体分类精度最高可达到95.64%,Kappa系数可达到0.94,基本达到了准确识别水稻稻曲病的目的。主成分分析加人工神经网络的识别模型选用前3个主成分，贡献率分别为93.67%、2.80%、1.24%,作为最优波长建立人工神经网络识别模型；其中非线性分类的效果优于线性分类的效果，总体分类精度达到了96.41%,Kappa系数可达到0.95。通过两个实验组数据的支持向量机... 相似文献