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基于Chirplet语图特征和深度学习的鸟类物种识别方法
摘要
鸟类物种识别是生物学、生态学、环保等领域中的重要研究方向。过去，人们主要依赖人工观察或使用传统的计算机视觉方法进行鸟类物种识别。然而，这些方法存在种类鉴别的局限性和不可靠性。本文提出了一种基于Chirplet语图特征和深度学习的鸟类物种识别方法。该方法通过音频信号识别和特征提取，利用深度学习模型进行鸟类物种分类。实验结果表明，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效地对不同鸟类物种进行分类。
关键词：鸟类；物种识别；Chirplet语图特征；深度学习
Abstract
Birdspeciesrecognitionisanimportantresearchdirectioninthefieldsofbiology,ecologyandenvironmentalprotection.Inthepast,peoplemainlyreliedonmanualobservationortraditionalcomputervisionmethodsforbirdspeciesrecognition.However,thesemethodshavelimitationsandunreliabilityinspeciesidentification.ThispaperproposesabirdspeciesrecognitionmethodbasedonChirpletspectrogramfeaturesanddeeplearning.Themethodusesaudiosignalrecognitionandfeatureextraction,andemploysdeeplearningmodelsforbirdspeciesclassification.Experimentalresultsshowthatthemethodhashighaccuracyandrobustnessandcaneffectivelyclassifydifferentbirdspecies.
Keywords:bird;speciesrecognition;Chirpletspectrogramfeatures;deeplearning
引言
鸟类是地球上物种非常多的一类动物，具有较高的生态价值。鸟类物种分类学的研究对于了解鸟类的形态特征、生态习性、栖息环境等方面具有重要意义。然而，人工鉴别鸟类物种困难且耗时，传统的计算机视觉方法也存在识别准确率低、鲁棒性差等问题。另外，在野外环境中，通常难以实现视觉识别，因此利用鸟类声音进行物种识别显得尤为重要。
Chirplet语图谱（Chirpletspectrogram）是一种用于时频分析的信号处理方法，具有局部不变性和多分辨率特点。因其对非线性及带宽变化的信号具有较强的鲁棒性，近年来已经被广泛应用于物体识别、语音识别、医学图像处理等领域。同时，深度学习是一类基于神经网络的机器学习方法，近年来也在图像、语音等领域得到了广泛的应用。
本文基于Chirplet语图谱特征和深度学习，提出一种鸟类物种识别方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确度和鲁棒性，能够有效地对不同鸟类物种进行分类。本文将在下文中详细介绍该方法的具体实现过程和实验结果。
方法
数据集和预处理
在本文的研究中，我们使用了XC数据集，该数据集包含来自全球数百个地点的高质量野外鸟类声音数据。在实验中选取了10种不同种类的鸟类样本进行分类，其中每个类别包含50个样本。样本数据通过Matlab软件读取，并进行预处理。预处理包括语谱分析、数据归一化和数据增强。
Chirplet语图特征提取
Chirplet语图谱是一种描述信号时频分布的表示方式，可以很好地刻画时频特征。具体而言，Chirplet语图谱是在时频平面上表示信号的二维向量，该向量由三个参数（幅度、频率和瞬时频率）决定。通过选择不同数量的Chirplet分量，可以得到不同分辨率的Chirplet语图谱。
我们将Chirplet语图谱作为鸟类声音的特征向量，进行深度学习模型的训练和分类。为此，首先对每个声音信号进行语谱分析，得到短时傅里叶变换矩阵。然后，在每个时间段内计算Chirplet语图谱特征，并存储为输入特征向量。最后，将输入特征向量转换为神经网络可接受的数据格式，并进行归一化处理。
深度学习模型
本文中采用了深度学习中常用的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行训练和分类。CNN模型包含卷积层、池化层、全连接层等，可以有效地利用输入的特征向量进行分类。具体而言，我们采用了四个卷积层、四个最大池化层和两个全连接层的CNN模型。在训练之前，该模型通过高斯权重初始化和随机梯度下降的方法进行初始化。