基于GMM和聚类方法的储粮害虫声信号识别研究
2012-11-30分类号:S379.5
【部门】陕西师范大学计算机科学学院
【摘要】通过储粮害虫声信号判断害虫活动情况对安全储粮意义重大。本研究采集了2种储粮害虫的活动声信号,首先提取声信号梅尔倒谱系数(MFCC)特征,然后以特征数据建立高斯混合模型(GMM),最后使用聚类方法对2种储粮害虫的4种活动声信号进行识别,识别率均达到80%以上。本研究验证了声检测法识别储粮害虫的可行性和有效性,具有较大的实际应用价值。
【关键词】高斯混合模型 梅尔倒谱系数 聚类 储粮害虫 声检测
【基金】国家自然科学基金项目(10974130); 陕西省教育厅科研计划项目(11JK0519)
【所属期刊栏目】南京农业大学学报
文献传递