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《第八届中国畜牧科技论坛论文集》2018年
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基于支持向量机的生猪咳嗽声音识别方法研究

涂鼎  沈维政  尹艳玲  
【摘要】:在集约化生猪养殖场中,呼吸道疾病是严重危害生猪健康最常见的疾病之一。呼吸道疾病容易导致生猪体重迅速下降,甚至死亡,从而造成巨大的经济损失。本文对125头6-8月龄的育肥猪叫声进行连续采集,采用支持向量机(SVM)算法对咳嗽声音和非咳嗽声音(主要包括尖叫声和金属声)进行分类。随机选取600个声音样本作为训练序列,600个声音样本作为测试序列,并将SVM算法与几种常用的分类算法(模糊C均值聚类(FCM)、矢量量化(VQ)和概率神经网络(PNN))进行了比较,其中,SVM算法识别咳嗽声音准确率为96.5%,整体识别准确率为94.7%,效果明显优于其他几种信号分类算法,可以有效地识别生猪咳嗽声音。
【作者单位】:东北农业大学电气与信息学院
【分类号】:TN912.34;S858.28

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