| 基于偏度聚类的哺乳期母猪声音特征提取与分类识别 |
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| 引用本文： | 闫丽,邵庆,吴晓梅,谢秋菊,孙昕,韦春波. 基于偏度聚类的哺乳期母猪声音特征提取与分类识别[J]. 农业机械学报, 2016, 47(5): 300-306 |
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| 作者姓名： | 闫丽 邵庆 吴晓梅 谢秋菊 孙昕 韦春波 |
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| 作者单位： | 黑龙江八一农垦大学;南京农业大学,黑龙江八一农垦大学,国网黑龙江省电力公司黑河供电公司,黑龙江八一农垦大学,哈尔滨医科大学,黑龙江八一农垦大学 |
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| 基金项目： | 黑龙江省青年科学基金项目(QC2014C078、QC2013C031)、黑龙江省教育厅科研项目(12541493)和大庆市指导性科技计划项目(szdfy-2015-23) |
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| 摘 要： | 哺乳期是母猪繁育仔猪的关键时期,哺乳母猪特有的发声是其生理、情绪健康及其对仔猪看护的母性能力的最直接表达。哺乳期间母猪所发声音种类众多,增加了快速定位及准确识别特定声音类型的复杂度,以小梅山母猪的哺乳声、饮水声、采食声及无食咀嚼声等常见声音为研究对象,以功率比作为特征向量,对频域进行更精细的能量计算,提出基于偏度的子带聚类法合并特征不显著的子带,减少特征向量数量,构建支持向量机(SVM)的声音分类识别器,统计各类声音的发声时长;进一步以单个哺乳周期为对象,建立成功哺乳的声音模式。试验结果表明,哺乳声、无食咀嚼声、采食声和饮水声的最大功率比分别位于[0 Hz,1 000 Hz]、[1 000 Hz,1 500 Hz]、[1 500 Hz,2 500 Hz]和[2 500 Hz,8 000 Hz]子带内,以4个子带的功率比为特征的声音判别模型的识别率分别为100%、100%、95.17%、96.61%,与等间隔子带划分及主成分分析法比较,减少了特征向量的数量,且显著提高了识别算法的精度,进一步应用在母猪分娩舍内,实现了对哺乳母猪的母性能力及其健康状况的无应激、实时监测。
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| 关 键 词： | 哺乳母猪； 声音识别； 偏度； 聚类； 降维； 哺乳模式 |
| 收稿时间： | 2015-10-17 |
Feature Extraction and Classification Based on Skewness Clustering Algorithm for Lactating Sow |
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| Yan Li,Shao Qing,Wu Xiaomei,Xie Qiuju,Sun Xin and Wei Chunbo. Feature Extraction and Classification Based on Skewness Clustering Algorithm for Lactating Sow[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(5): 300-306 |
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| Authors: | Yan Li Shao Qing Wu Xiaomei Xie Qiuju Sun Xin Wei Chunbo |
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| Affiliation: | Heilongjiang Bayi Agricultural University;Nanjing Agricultural University,Heilongjiang Bayi Agricultural University,Heihe Power Supply Company, State Grid Heilongjiang Electric Power Company Limited,Heilongjiang Bayi Agricultural University,Harbin Medical University and Heilongjiang Bayi Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | lactating sow vocalization recognition skewness clustering dimension reduction nursing mode |
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