[发明专利]一种基于深度学习的野生动物弱监督声音识别方法在审
| 申请号： | 202210035265.X | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114420138A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 王金龙;蔡宇;黄艳金 | 申请（专利权）人： | 中林信达（北京）科技信息有限责任公司 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L19/02;G10L25/30;G06F17/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长春众邦菁华知识产权代理有限公司 22214 | 代理人： | 于晓庆 |
| 地址： | 100007 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的野生动物弱监督声音识别方法，涉及野生动物声音识别领域，包括：声音识别模型训练：获取包含野生动物图像及声音的视频集合；提取视频中的图像帧序列及对应的音频；利用深度学习网络对图像帧进行识别得到类别属性标签；将音频时域数据转换为频域数据；创建训练数据库；利用类别属性标签及频域数据进行声音识别模型训练；声音识别模型推理：获取只含有野生动物声音的视频集合；提取视频中的音频数据；将音频时域数据转换为频域数据；利用声音识别模型对频域数据进行识别得到最终的类别属性标签。本发明降低了样本标注成本，采用深度学习方法，无需人工筛选特征模板，提高了准确率和识别效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 野生动物 监督 声音 识别 方法 | ||
【主权项】：
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