期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究
被引量：
1
1
作者
曹正良
王子贤
+4 位作者
李钊丞
姜珊
蒋千庆
胡庆松
靳雨雪
《南方水产科学》
北大核心
2025年第2期27-37,共11页
利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪...
利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪滤波处理后,通过2类方式分类:1)基于音频特征向量,分别建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和k-最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)模型;2)基于梅尔频谱图,建立卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。结果表明,结合Mixup数据增强技术和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的CNN模型在准确率方面表现最佳,达到91.67%。4个模型在识别颗粒饲料的召回率均超过90%,说明摄食颗粒饲料的声音信号相较于摄食沙蚕和鱿鱼等软体饵料更易识别。CNN模型不仅在准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于上述传统模型,同时能够适应复杂声学信号的分析需求,具有较大的应用潜力。
展开更多
关键词
凡纳滨对虾
被动声学
声音信号分类
机器学习
卷积神经网络模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
类独立特征提取法在环境声音识别中的应用
被引量：
2
2
作者
李玲俐
陈晓明
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第22期156-160,共5页
语音和非语音类声音的识别在很多系统的研发中都有非常重要的作用,如安全监控、医疗保健、现代化的视听会议系统等。虽然绝大多数声音信号都有其独特的发音机制,然而要从其中进行特征的提取往往缺乏系统有效的方法。基于不同的音频信号...
语音和非语音类声音的识别在很多系统的研发中都有非常重要的作用,如安全监控、医疗保健、现代化的视听会议系统等。虽然绝大多数声音信号都有其独特的发音机制,然而要从其中进行特征的提取往往缺乏系统有效的方法。基于不同的音频信号都有其固有的特点,使用类所属特征选择方法来提取音频中的特征,从而进行分类,并用所提出的方法对语音和两种非语音类声音(咳嗽和杯碟破碎的声音)进行了实验仿真,实验结果表明,与常规的特征选择方法相比,提出的方法用更少的特征实现了更好的分类。
展开更多
关键词
声音
信号
:
分类
类所属
特征选择
Mel频率倒谱系数(MFCC)
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究
被引量：
1
1
作者
曹正良
王子贤
李钊丞
姜珊
蒋千庆
胡庆松
靳雨雪
机构
上海海洋大学海洋科学与生态环境学院
上海海洋大学海洋生物资源与管理学院
上海海洋大学工程学院
出处
《南方水产科学》
北大核心
2025年第2期27-37,共11页
基金
上海市农业科技创新项目(T2023108)。
文摘
利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪滤波处理后,通过2类方式分类:1)基于音频特征向量,分别建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和k-最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)模型;2)基于梅尔频谱图,建立卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。结果表明,结合Mixup数据增强技术和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的CNN模型在准确率方面表现最佳,达到91.67%。4个模型在识别颗粒饲料的召回率均超过90%,说明摄食颗粒饲料的声音信号相较于摄食沙蚕和鱿鱼等软体饵料更易识别。CNN模型不仅在准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于上述传统模型,同时能够适应复杂声学信号的分析需求,具有较大的应用潜力。
关键词
凡纳滨对虾
被动声学
声音信号分类
机器学习
卷积神经网络模型
Keywords
Litopenaeus vannamei
Passive acoustics
Acoustic signal classification
Machine learning
Convolutional neural network(CNN)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TB561 [交通运输工程—水声工程]
S966 [农业科学—水产养殖]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
类独立特征提取法在环境声音识别中的应用
被引量：
2
2
作者
李玲俐
陈晓明
机构
广东司法警官职业学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第22期156-160,共5页
基金
广东省自然科学基金项目(No.101754539192000000)
文摘
语音和非语音类声音的识别在很多系统的研发中都有非常重要的作用,如安全监控、医疗保健、现代化的视听会议系统等。虽然绝大多数声音信号都有其独特的发音机制,然而要从其中进行特征的提取往往缺乏系统有效的方法。基于不同的音频信号都有其固有的特点,使用类所属特征选择方法来提取音频中的特征,从而进行分类,并用所提出的方法对语音和两种非语音类声音(咳嗽和杯碟破碎的声音)进行了实验仿真,实验结果表明,与常规的特征选择方法相比,提出的方法用更少的特征实现了更好的分类。
关键词
声音
信号
:
分类
类所属
特征选择
Mel频率倒谱系数(MFCC)
Keywords
acoustic sounds
classification
class-dependent
feature selection
Mel Frequency Cepstrum Coeffi- cients（MFCC）
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究
曹正良
王子贤
李钊丞
姜珊
蒋千庆
胡庆松
靳雨雪
《南方水产科学》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
类独立特征提取法在环境声音识别中的应用
李玲俐
陈晓明
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
