其中鸟类声音识别模型为 N层级联结构,N>1,每层级联结构中包括依次连 接的特征提取层、双路径时频联合建模单元、跳 跃连接层和辅助分支分类器,该模型训练方法包 括:对获取的鸟类声音样本数据进行预处理,得 到预处理后的鸟类声音样本数据和对应的标签 数据;将预处理后的鸟类声音样本数据输入到鸟 类声音识别模型中...
基于Inception-CSA深度学习模型的鸟鸣分类 为进一步提高通过声音识别鸟类的精确度,本研究提出基于Inception-CSA深度学习模型的鸟鸣声分类方法,包含鸟鸣声音频样本预处理,特征提取,分类器分类等步骤.首先将鸟鸣... 李怀城,杨道武,温治芳,... - 《华中农业大学学报》 被引量: 0发表: 2023年 基于人工智能的声音识别方...
该数据集包含一个基于康奈尔鸟叫声识别数据集的Mel光谱图训练的ResNet-34模型。它可以用于从音频剪辑中识别鸟类的种类,具有很高的准确性(在未看的剪辑中约55%),涵盖了264个不同的物种声音 数据来自网络收集整理,如有侵权请联系网站管理人员,及时删除!探险家的数据窝 » 该数据集包含一个基于康奈尔鸟叫声识别数据...
其中鸟类声音识别模型为N层级联结构,N>1,每层级联结构中包括依次连接的特征提取层、双路径时频联合建模单元、跳跃连接层和辅助分支分类器,该模型训练方法包括:对获取的鸟类声音样本数据进行预处理,得到预处理后的鸟类声音样本数据和对应的标签数据;将预处理后的鸟类声音样本数据输入到鸟类声音识别模型中,得到N个分类...