-
题名基于隐马尔科夫模型的猪只声音分类监测方法
- 1
-
-
作者
谢杰
龚鸣敏
-
机构
湖北孝感美珈职业学院
武汉学院
-
出处
《中南农业科技》
2025年第1期104-109,共6页
-
基金
百校联百县-高校服务乡村振兴科技支撑行动计划项目(XBXLBX2235)
云南农业大学十五届学生科技创新创业行动基金项目(2022XNKY006)。
-
文摘
为了及时预警猪只疫病,防止疫病大面积暴发,首先构建了基于隐马尔科夫(HMM)模型的猪只声音分类监测方法,对猪只声音数据进行预加重、分帧加窗、滤波降噪等预处理,然后提取了猪只声音信号的梅尔频率倒谱系数作为特征参数,使用HMM算法进行训练,建立了猪只声音的分类模型,最后对猪只吃食声、呼噜声、咳嗽声、哼唧声、饮水声五类声音状态进行分类。结果表明,猪只声音状态分类精度较好,分类准确率为87.654 3%,达到预期效果,为通过智能语言技术对猪只疫病监测提供了参考。
-
关键词
猪只声音
分类监测方法
隐马尔科夫
梅尔倒谱系数
-
分类号
S858.28
[农业科学—临床兽医学]
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
-
