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J-GLOBAL ID：201802255922237369   整理番号：18A1315219

深さ信念ネットワークに基づく豚の咳音認識【JST・京大機械翻訳】

Recognition of Pig Cough Sound Based on Deep Belief Nets

著者 (6件)： Li Xuan (華中農業大学工学院,武漢430070;生猪健康養殖協同創新中心,武漢430070) ,  Zhao Jian (華中農業大学工学院,武漢430070;生猪健康養殖協同創新中心,武漢430070) ,  Gao Yun (華中農業大学工学院,武漢430070;生猪健康養殖協同創新中心,武漢430070) ,  Lei Minggang (生猪健康養殖協同創新中心,武漢430070;華中農業大学動物科技学院動物医学院,武漢430070) ,  Liu Wanghong (生猪健康養殖協同創新中心,武漢430070;華中農業大学動物科技学院動物医学院,武漢430070) ,  Gong Yongjie (華中農業大学工学院,武漢430070;生猪健康養殖協同創新中心,武漢430070)
資料名： Nongye Jixie Xuebao  (Nongye Jixie Xuebao)
巻： 49  号： 3  ページ： 179-186  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2453A  ISSN： 1000-1298  CODEN： NUYCA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 生豚養殖における呼吸器疾患の初期発生のため、豚の咳音をモニタリングし、疾病の早期警報を行うことによって、深度信念ネットワーク(DBN)に基づく豚の咳音に対する識別方法を提案した。長白豚の咳、くしゃみ、食べ物、尖鳴、hengheng、耳などの音を研究対象とした。300次元の短時間エネルギーと720次元メル周波数ケプストラム係数(MFCC)を,時間的アルゴリズムに基づいて抽出した。この組み合わせ特徴パラメータをDBN学習と識別データセットとし、3隠れ層ニューロン数はそれぞれ42、17と7である。5割の交差実験によって,DBNに基づく豚の咳の認識率と総認識率は90%以上に達し,誤識別率は8.07%を超え,最適群の豚の咳の認識率は94.12%に達した。さらに,主成分分析(PCA)に基づき,1020次元特徴パラメータ98.01%の主成分を得て,479次元特性パラメータを得て,5つの交差実験によって検証した。豚の咳音の認識率と総識別率は,次元縮小の前にすべて増加し,誤識別率は減少し,最適群の豚の咳の認識率は95.80%に達し,誤識別率は6.83%であった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  *音響 ,  警報 ,  食品 ,  音声認識 ,  ニューロン ,  主成分分析 ,  誤り率 ,  養殖 ,  アルゴリズム ,  次元縮小 ,  周波数
準シソーラス用語： 認識率 ,  隠れ層 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： pig ,  cough ,  deep belief nets ,  feature parameters ,  recognition

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 信念ネットワーク ,  豚 ,  咳