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針對自然復雜聲學環境下基于鳥鳴的物種分類問題，提出了一種基于Mel予帶參數化特征的鳥嗚自動識別方法。采用高斯混合模型（CMM）擬合連續聲學監測數據分幀后的對數能量分布，選取高似然率的數據幀組成候選聲音事件完成自動分段。在譜圖域對相應片段采用Mel帶通濾波器組濾波處理，然后基于自回歸模型（AR）分別建模各個子帶輸出的隨時間變化的能量序列，得到能夠描述不同種類鳥鳴信號時頻特性的參數化特征。最后利用支持向量機（ SVM）分類器進行分類識別。基于野外自然環境11種鳥鳴信號開展了自動分段與識別實驗，所提方法針對各類鳥鳴的查準率、查全率以及F1度量均不低于89%，明顯優于現有基于紋理特征的方法，更適用于野外鳥類連續聲學監測領域的自動數據分析需求。
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