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一种基于特征融合与深度置信网络的海洋生物识别方法
刘立昕
Rights Holder中国科学院深海科学与工程研究所
Application Date2018-04-24
2018-10-09
Application NumberCN201810371675.5
Open (Notice) NumberCN108630209A
Abstract本发明涉及一种基于特征融合与深度置信网络的海洋生物识别方法,解决了现有海洋声信号特征提取与分类方法导致算法的鲁棒性能和识别精度十分有限的问题,本发明的具体步骤如下:采集声学信号S(n),对所采集的声学信号进行预处理;提取感知线性预测系数(PLP)特征参数与梅尔倒谱系数(MFCC)特征参数,将PLP特征参数与MFCC特征参数融合成新的特征参数;对新的特征参数进行主成分分析;构建深度置信网络进行学习;完成对海洋生物的识别。本发明可实现对海洋生物的快速识别,其识别精度高,鲁棒性能强,在海洋生物研究、海洋救灾和资源勘探等民生息息相关的问题上,具有重大的研究意义和广阔的应用前景。
Claim1.一种基于特征融合与深度置信网络的海洋生物识别方法,其特征在于,包括下列步骤:S1、采集声学信号S(n),对所采集的声学信号S(n)进行预处理;S2、提取感知线性预测系数(PLP)特征参数与梅尔倒谱系数(MFCC)特征参数,将PLP特征参数与MFCC特征参数融合成新的特征参数;S3、对新的特征参数进行主成分分析,获得转换函数P以及融合特征矩阵Y;S4、构建深度置信网络,将融合特征矩阵Y输入进行学习;S5、完成对海洋生物的识别。
Country中国
Language中文
Agency广州三环专利商标代理有限公司
IPC Classification NumberG10L17/26
CPC Classification NumberG10L17/26 ; G10L17/02 ; G10L17/04 ; G10L17/14
Subtype发明专利
Document Type专利
Identifierhttp://ir.idsse.ac.cn/handle/183446/7198
Collection深海工程技术部_深海信息技术研究室
Affiliation中国科学院深海科学与工程研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
刘立昕. 一种基于特征融合与深度置信网络的海洋生物识别方法[P]. 2018-10-09.
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