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申请/专利权人：大连海洋大学

摘要：本发明提出一种基于Mel声谱图与改进SEResNet的鱼类行为识别方法，包括采集养殖水域中的鱼类音频信号，对鱼类音频信号进行预处理；通过Mel声谱图特征提取方法对预处理后的鱼类音频信号进行声音特征提取，得到鱼类音频的Mel声谱图特征信息；构建TAP‑SEResNet模型，包括SEResNet模块、SE注意力机制模块、TAP模块、全连接层模块和Softmax分类器模块；将Mel声谱图特征信息输入TAP‑SEResNet模型中，得到鱼类声音信息特征；将鱼类声音信息特征输入TAP模块，得到深层声音特征向量；将深层声音特征向量输入全连接层模块得到声音特征整合信息；将声音特征整合信息输入Softmax分类器模块进行分类，输出鱼类行为识别结果。本发明能够能够减少关键信息丢失，且能够处理声音细节特征，使鱼类行为识别精度提高。

主权项：1.一种基于Mel声谱图与改进SEResNet的鱼类行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.采集养殖水域中的鱼类音频信号，对所述鱼类音频信号进行预处理；S2.通过Mel声谱图特征提取方法对所述步骤1预处理后的鱼类音频信号进行声音特征提取，得到鱼类音频的Mel声谱图特征信息；S3.构建TAP-SEResNet模型，所述TAP-SEResNet模型包括SEResNet模块、SE注意力机制模块、TAP模块、全连接层模块和Softmax分类器模块；S4.将所述步骤S2得到的Mel声谱图特征信息输入所述步骤S3构建的TAP-SEResNet模型中，通过SEResNet模块的残差连接，得到鱼类原始声音特征，通过嵌入的SE注意力机制模块对Mel声谱图特征信息进行关键特征加权计算，获得鱼类声音关键信息，将获得的所述鱼类声音关键信息和所述鱼类原始声音特征相加，得到鱼类声音信息特征；S5.将所述步骤S4得到的所述鱼类声音信息特征输入所述TAP模块，所述鱼类声音信息特征经过卷积处理后得到特征向量，将所述特征向量同时进行平均池化和最大池化，将平均池化和最大池化的输出结果进行拼接，得到深层声音特征向量；S6.将所述步骤S5得到的所述深层声音特征向量输入所述全连接层模块进行信息整合，得到声音特征整合信息；S7.将所述步骤S6得到的所述声音特征整合信息输入所述Softmax分类器模块进行分类，输出鱼类行为识别结果。

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权利要求：

百度查询： 大连海洋大学 一种基于Mel声谱图与改进SEResNet的鱼类行为识别方法