發(fā)布時間：2021-06-26 07:06

　　生豬養(yǎng)殖是我國畜牧業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè),科技發(fā)展不斷的推動生豬養(yǎng)殖逐漸由傳統(tǒng)的粗放型、家庭式散養(yǎng)向規(guī)�；�、自動化和智能化養(yǎng)殖轉(zhuǎn)變。集約化養(yǎng)殖存在飼養(yǎng)空間小,密度大,通風(fēng)不良等問題,加劇了豬的呼吸道疾病的發(fā)病風(fēng)險,如何快速監(jiān)測和預(yù)警豬的呼吸道疾病是擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模亟待解決的問題。目前人為觀察豬的咳嗽狀況是評價其是否感染呼吸道疾病的主要方法,但該方法費(fèi)時費(fèi)力,主觀性強(qiáng),且人的活動容易引起豬的應(yīng)激反應(yīng),不利于豬的生長,因此開發(fā)豬咳嗽聲自動識別監(jiān)測系統(tǒng)具有重大的科研價值和廣闊的市場前景。聲音識別技術(shù)具有響應(yīng)速度快、成本低、客觀性強(qiáng)、精確度高、無接觸,非侵入的特點(diǎn)。本文采集豬舍環(huán)境下的豬咳嗽聲和干擾聲,人工標(biāo)記獲得試驗(yàn)樣本,應(yīng)用預(yù)加重、譜減法去噪進(jìn)行預(yù)處理,通過分幀加窗、雙門限端點(diǎn)檢測分別提取短時能量（EN）、短時過零率（ZCR）和改進(jìn)的梅爾倒譜系數(shù)（MFCC）構(gòu)建矢量量化（VQ）、支持向量機(jī)（SVM）和隱馬爾科夫（HMM）模型,并對豬咳嗽聲識別系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)優(yōu)化,探索應(yīng)用聲音識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)豬咳嗽聲的自動識別新途徑,本文研究內(nèi)容和結(jié)果如下:1)采集實(shí)際豬舍下的豬聲音信號,通過軟件對樣本的進(jìn)行人工標(biāo)記和分類,獲得... 

【文章來源】：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

環(huán)境噪聲和豬咳嗽聲的功率譜

傳統(tǒng)對整個空間范圍內(nèi)豬使用抗生素造成的不良影響（Silva et al 2008，14）。在實(shí)際豬舍中，不同原因引起的豬咳嗽聲在特征的表現(xiàn)上是不同的。M 等人通過試驗(yàn)獲得感染肺炎巴氏桿菌的病豬和由檸檬酸誘導(dǎo)健康豬產(chǎn)生嗽聲樣本，將兩組咳嗽樣本分別提取能量包絡(luò)利用自回歸模型構(gòu)建一階傳后利用傳遞函數(shù)模擬所有咳嗽聲，根據(jù)模型參數(shù)估計(jì)出模擬輸出的時間常表明病豬咳嗽聲比健康豬的咳嗽聲衰減值明顯升高（P＜0.0001），不同病的咳嗽聲持續(xù)時間是不同的（Silvaetal2009）。SFerrari 等人做了更進(jìn)一步分別采集感染病毒的豬咳嗽聲和檸檬酸誘導(dǎo)的健康豬咳嗽聲，分析兩種咳特征差異，研究結(jié)果顯示，健康和受感染的豬的咳嗽聲的有效值，平均峰持續(xù)時間和連續(xù)的咳嗽間隔時間分別為 0.215、1600Hz、0.43s、0.37s 和 0z、0.67s、0.52s，健康和受感染的豬的咳嗽聲的聲學(xué)特征存在顯著差異（ 2008）。

檢測是保證樣本一致性的重要環(huán)節(jié)，在聲音預(yù)處理中占有重要地取豬的咳嗽信號的短時過零率和短時能量，設(shè)置雙門限，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)檢測，通過 150 個聲音的測試結(jié)果顯示，該算法的準(zhǔn)確性達(dá)到了振宇 2016，路青起和白燕燕 2012）。徐大為等人將聲音的產(chǎn)生過，提出通過短時能量，能量譜方差、能量熵和倒譜距離四個特征參始點(diǎn)進(jìn)行檢測，結(jié)果顯示該算法在噪聲環(huán)境下具有良好的表現(xiàn)，高了 13.9 個百分點(diǎn)（徐大為等 2003）。石銳、李寧分析了咳嗽音了基于短時能量、短時過零率和譜熵的端點(diǎn)檢測方法，安靜環(huán)境達(dá)到了 100%（石銳等 2010，薛勝堯 2015）。戴元紅等人研究了并針對實(shí)際環(huán)境下噪聲信號過大造成的端點(diǎn)檢測不準(zhǔn)確問題，提能量比，進(jìn)而對聲音的起始點(diǎn)進(jìn)行定位，圖 1-4 為一段聲音信號量比，a、c 分別為純凈聲音信號和加噪后聲音信號，b 和 d 分別比，該方法豐富了端點(diǎn)檢測手段（張仁志和崔慧娟 2015，戴元紅等

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：3250879