[发明专利]一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法有效
| 申请号： | 202110347388.2 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113066481B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 周晓彦;李大鹏;徐华南 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G10L15/02 | 分类号： | G10L15/02;G10L15/06;G10L15/08;G10L25/27;G10L25/51;G06F18/24 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 曹芸 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 特征 选择 gwo kelm 模型 鸟声 识别 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)从鸟声数据提取ComParE特征集；
(2)接着通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法对ComParE特征集进行特征选择得到适用于鸟声识别的特征子集；
(3)将特征子集在KELM模型十折交叉验证正确率作为灰狼优化算法的适应度，迭代寻找最优的正则化参数c和核函数参数σ；
(4)最后在该参数上对KELM模型进行训练，得到识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合特征选择和GWO-KELM模型的鸟声识别方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程如下
首先对鸟声数据统一为单声道、采样率44.1KHz、32位的WAV格式音频，使用OpenSmile提取ComParE特征集。
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