【摘 要】
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在多数情况下,对于昆虫的探测和识别过程是一个非常复杂的过程,因为更多情况下我们听到它们的时候更多,尤其是那些生活在复杂的生境和夜间活动的昆虫。昆虫发出的各种声音具
【机 构】
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中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所国家林业局森林保护学重点实验室;
【基金项目】
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国家”863”高技术研究发展计划项目(2006AA10Z211);中国林业科学研究院基本科研业务专项资金CAFRIF200710
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在多数情况下,对于昆虫的探测和识别过程是一个非常复杂的过程,因为更多情况下我们听到它们的时候更多,尤其是那些生活在复杂的生境和夜间活动的昆虫。昆虫发出的各种声音具有种间特异性,是非常可靠的分类依据。利用这一特性,本实验旨在探索一种对昆虫分类的新方法。在本实验中,录制了红脂大小蠹,云南切梢小蠹和短毛切梢小蠹三种小蠹虫的胁迫声,利用AdobeAdition2.0对每个声音文件进行降噪,再将其截取成只含有一个脉冲组的声音片段。在MATLAB环境下对这些声音片段进行端点监测并提取12维的MFCC(Mel频率倒谱系数),然后将此特征参数输入BP神经网络进行训练和检测。三种小蠹的训练样本数均为100,检测样本数分别是54,95,41。利用此方法最高识别率达到94.9%,平均识别率为90.7%,收到了较好的效果。本实验探索的方法,不仅为昆虫分类提供了新方法,尤其是对外部形态相似肉眼难以分辨的近似种以及种以下的分类具有重要意义;而且昆虫声音的探测和自动分类在检疫中也有着重要作用。
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