一种基于声音的生物种群识别方法及系统

成果描述：

本发明申请要解决的问题是，在偏僻的野外或者野生动物保护区，对珍稀物种检出，从而追踪它们的生活轨迹，或者在某些仓库农场对破坏储存物的害虫或者家养动物的天敌的检出是非常重要的。本专利建立一种实时的基于生物声音的只能检测方法，分析提取了动物声音的时域特征，频域特征，通过对特征的分析、分类，及时有效的检测出生物的运动痕迹。

市场前景分析：

生物活动轨迹的追踪有着重大的现实意义，在粮食以及动物保护方面有着非常广泛的作用。本发明着重从声音的频域、时域进行特征提取，然后选取特征组合，对特征进行有效的分类。研究实验表明，本算法的平均准确率达到89.9%。

与同类成果相比的优势分析：

本篇专利提出的识别系统的流程在原有的基础上增加了两个环节，即流程成为：预处理->声音提取->特征提取->特征选择->模型训练；并且还提出了新的算法，采用了许多最近提出的特征，比如MFCC[6-9]。经实验验证，本文提出的方法相比之前的方法正确率提高了20%左右，达到了89.9%。