毕业设计：基于深度学习的动物叫声识别系统

目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 维纳滤波

2.2 特征融合

2.3 长短时记忆单元

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

最后

前言

       📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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        大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

        🎯基于深度学习的动物叫声识别系统 

设计思路

一、课题背景与意义

        动物叫声是动物交流的重要方式，通过识别动物叫声，可以了解动物的种类、分布、行为等信息，为生物多样性保护提供数据支持。动物叫声可以反映生态环境的变化，例如，某些鸟类的叫声可能与森林砍伐、气候变化等因素有关。因此，通过动物叫声识别系统可以实时监测生态环境的变化。基于深度学习的动物叫声识别系统在生物多样性保护、生态环境监测、农业生产、野生动物保护、科学研究以及人与动物和谐共处等方面都具有重要的意义。随着技术的不断发展和完善，该系统将为我们更好地了解和保护自然界做出更大的贡献。

二、算法理论原理

2.1 维纳滤波

        由于噪声频率区间与猪声频率区间有重叠，传统的带通滤波器无法对猪声进行降噪。而维纳滤波不依赖于猪声频率和噪声频率的先验知识，因此是一种可以对生猪音频信号有效去噪的滤波算法。

        维纳滤波器是一种基于最小均方误差准则的平稳过程去噪的最优估计器。假设采集的音频信号由猪声信号和猪场噪声信号组成，维纳滤波器传递函数是，滤波器输出信号是，即估计的猪声信号。

音频信号经维纳滤波器的处理流程如下：

1. 对采集的音频信号进行分帧处理。
2. 对每一帧信号进行快速傅里叶变换（FFT），得到频域信号。
3. 根据噪声功率谱和猪声功率谱估计维纳滤波器的参数。
4. 对频域信号应用维纳滤波器，得到滤波后的频域信号。
5. 对滤波后的频域信号进行逆快速傅里叶变换（IFFT），得到时域信号。
6. 将所有帧的时域信号拼接起来，得到最终的去噪后的音频信号。

% 读取音频文件
filename ='noisy_speech.wav';
(x, fs)=audioread(filename);% 使用维纳滤波器进行语音增强
enhanced_speech = wiener(x, fs);% 播放增强后的语音
play(enhanced_speech, fs);

        维纳滤波器是一种基于最小均方误差准则的平稳过程去噪的最优估计器，可以对生猪音频信号进行有效去噪。多窗谱估计的谱减法是一种基于噪声中只有加性噪声且噪声和有效声音不相关的假设的减噪方法，通过计算平滑功率谱和噪声平均功率谱来计算谱减增益因子，进一步提高了谱减法的性能。在生猪音频的去噪中，多窗谱估计的谱减法可以提高谱估计的精确度，从而更好地去除噪声。

         线性预测分析是一种广泛应用于语音识别、语音编码、语音合成等领域的工具。它的基本思想是通过分析音频信号的多个采样点值之间的线性关系，来预测下一个采样点的值。这种方法可以有效地减少音频信号的冗余信息，从而提高音频信号的处理效率。通过计算得到的线性预测系数，可以用较少的参数来正确表示语音信号的波形和频谱的性质。

2.2 特征融合

        人耳对声音频率的感知不是线性的，而是近似呈对数关系。耳蜗在界限以下可表示为线性尺度，在界限上可表示为对数尺度，因此人耳可以在复杂的噪声环境下对高频纯音进行掩蔽。MFCC 具有较好的鲁棒性，因此被用来表征生猪音频信号。通过将线性频率映射到非线性的 Mel 感知频率中，可以计算 13 维 MFCC 并对其做一阶、二阶差分，组成 39 维的 MFCC 倒谱特征参数序列，以尽可能地表征猪声中的本质特征信息。

        线性预测分析是一种广泛应用于语音识别、语音编码、语音合成等领域的工具。它的基本思想是通过分析音频信号的多个采样点值之间的线性关系，来预测下一个采样点的值。这种方法可以有效地减少音频信号的冗余信息，从而提高音频信号的处理效率。通过计算得到的线性预测系数，可以用较少的参数来正确表示语音信号的波形和频谱的性质。

import librosadef calculate_mfcc(audio_path):# 加载音频文件y, sr = librosa.load(audio_path)# 计算 13 维 MFCC 特征mfcc = librosa.feature.mfcc(y, sr, num_bins=13)return mfcc# 替换为你的音频文件路径
audio_path = "path/to/your/audio/file.wav"
mfcc = calculate_mfcc(audio_path)

2.3 长短时记忆单元

         LSTM 网络是对 RNN 的改进，通过内部自循环结构和三个门控单元、一个记忆单元来控制信息流通和损失，解决了 RNN 中神经元的长期依赖问题和梯度消失问题，实现了对序列中有效信息的长时记忆。

        LSTM 网络是一种循环神经网络（RNN）的变体，专门用于处理序列数据。在图像识别中，可以将图像看作是一系列的像素或特征序列。LSTM 网络通过记忆单元来存储和更新历史信息，使得它能够捕捉序列中的长期依赖关系。

LSTM 网络在图像识别中的应用可以有以下几种方式：

1. 视频分类：LSTM 网络可以用于处理视频序列，捕捉视频中帧与帧之间的时间相关性，从而进行视频分类任务。
2. 图像描述生成：LSTM 网络可以与生成式模型结合，用于生成图像的描述或标题，考虑图像中元素的顺序和上下文信息。
3. 动作识别：在动作识别任务中，LSTM 网络可以处理连续的动作序列，捕捉动作之间的时间关系。

三、检测的实现

3.1 数据集

        目前国内外还没有可直接使用的动物音频数据集，因此制作一个分类准确、真实可靠、样本丰富的动物音频数据集对于动物音频识别研究至关重要。该数据集由两部分组成：音频特征参数和标签值。音频特征参数表示动物音频信号的声学特征，而标签值则标识了动物音频的类别。

3.2 实验环境搭建

        实验环境包括一台配置高性能的计算机，配备了先进的图形处理器（GPU）和大容量的内存。我们使用了深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来实现和训练模型。

3.3 实验及结果分析

        Adam优化算法是一种在深度学习中常用的优化算法，它结合了AdaGrad和RMSProp的优点。与传统的梯度下降算法相比，Adam优化算法利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率，其优点在于经过偏置校正后，每一次迭代对学习率形成一个动态约束，且有明确的范围，为不同的参数计算不同的自适应学习率。

        模型训练中，需要采取一系列措施来优化性能和提高识别准确性。这包括设置合适的训练参数，如学习率、训练轮数和批量大小；使用优化算法进行模型训练；在训练过程中利用验证集评估和调优模型；尝试不同的超参数组合以找到最优设置；应用数据增强技术增加数据多样性；考虑模型集成方法；采用早停策略以避免过拟合；定期保存模型参数；以及密切关注监控指标。通过这些措施的综合应用，可以提高模型的性能和识别准确性，实现更准确的动物叫声识别。

相关代码示例：

def recognition_system():# 加载预先训练好的 Inception V3 模型base_model = inception_v3.InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)# 添加自定义全连接层x = base_model.outputx = Dense(1024, activation='relu')(x)x = Dense(1024, activation='relu')(x)predictions = Dense(1, activation='sigmoid')(x)# 创建新的模型model = Model(base_model.input, predictions)# 加载图像并进行预测img_path = 'image.jpg'img = image.load_img(img_path, target_size=(299, 299))img = image.img_to_array(img)img = np.expand_dims(img, axis=0)model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])prediction = model.predict(img)recognition_system()

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最后