鳥聲辨識之初步研究與分析 Initial Studies and Analysis of Birdsong Recognition

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鳥聲辨識之初步研究與分析 Initial Studies and Analysis of Birdsong Recognition

大綱 前言 特徵擷取 辨識模型 實驗分析 結論

前言 辨識系統兩大部分 語料訓練 語料辨識

? 特徵擷取 梅爾倒頻譜係數(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients, MFCC) 共振峰(Formants) 音高(Pitch) 其他特徵(Others feature) ? Pre-emphasis Frame blocking Hamming windows

Triangular bandpass filter 梅爾倒頻譜係數 擷取步驟: Triangular bandpass filter Delta cepstrum FFT DCT Frames

共振峰

共振峰 smoothing 擷取步驟: fundamental period Frames FFT

fundamental frequency 音高 基本頻率至半音的轉換公式如下: semitone = 69 + 12*log2(frequency/440) 擷取步驟: Frames smoothing fundamental frequency pitch 音高與頻率對照表

其他特徵 Aperiodicity autocorrelation Voicing degree Energy zero-crossing

辨識模型 高斯混合模型 隱藏式馬可夫模型

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高斯混合模型 模型參數估測 辨識法則 最大可能性估算法(Maximum likelihood estimation , ML) 期望值最大化(Expectation –maximization , EM) 辨識法則 最大事後機率法則(Maximum a posteriori criterion) Initial model EM Converge? Y N END

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隱藏式馬可夫模型 訓練流程圖 N features initialization Viterbi Decoding Re-estimation Y Converge?

實驗分析 MFCC維度之比較

實驗分析 各種特徵組合之實驗

實驗分析 混合鳥鳴語料辨識正確率

結論 能量資訊與MFCCs 之組合,辨識率最高 對單一鳥類辨識26-D的MFCCs效果比較好;對混合鳥 類辨識39-D且混和數高的效果較好 本系統於28 種鳥單一種類鳥鳴辨識率為84.38%; 混 合種類鳥鳴辨識正確率達78.67%