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申请/专利权人：青岛科技大学
摘要：本发明涉及海洋哺乳动物发声检测与识别领域，具体为一种基于特征融合的海洋哺乳动物叫声识别与分类方法。在Mel谱图基础上采用膨胀因果卷积来提取音频的频域特征，提高网络对频域特征提取的能力。其次，使用LSTM长短时记忆网络对音频信号的时域特征进行深入挖掘，并对频域特征提取进行有效补充，增强模型对音频数据特征的整体提取能力。最后，引用迁移学习，有效缓解了海洋哺乳动物音频训练样本稀缺的问题，从而保障了神经网络分类器在声音识别任务中的准确性，最终实现了对海洋哺乳动物声音的低延迟、高准确率识别与分类。
主权项：1.基于特征融合的海洋哺乳动物叫声识别与分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1将梅尔滤波器组应用于频谱图，得到频域Mel谱图；S2将Mel谱图进入膨胀因果卷积神经网络进行频域特征提取；S3将音频信号直接进入LSTM长短时记忆网络进行时域特征提取；S4进行神经网络模型训练；S5引入Concat函数将两个分支的特征融合；S6对提取特征进行归一化与维度变更；S7将特征输入到已训练的CNN卷积神经网络中，完成海洋哺乳动物叫声识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛科技大学 基于特征融合的海洋哺乳动物叫声识别与分类方法
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