【摘 要】
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针对现有基于孤立词识别技术的猪咳嗽声识别存在识别声音种类有限,无法反映实际患病猪连续咳嗽的问题,该文提出了基于双向长短时记忆网络-连接时序分类模型(birectional long
【机 构】
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华中农业大学工学院,生猪健康养殖协同创新中心,华中农业大学动物科技学院动物医学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFD0500700);华中农业大学自主科技创新基金;华中农业大学大北农青年学者提升专项项目(2017DBN005);现代农业产业技术体系项目(CARS-36);国家级大学生创新创业训练计划(201810504074)
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针对现有基于孤立词识别技术的猪咳嗽声识别存在识别声音种类有限,无法反映实际患病猪连续咳嗽的问题,该文提出了基于双向长短时记忆网络-连接时序分类模型(birectional long short-term memory-connectionist temporalclassification,BLSTM-CTC)构建猪声音声学模型,进行猪场环境猪连续咳嗽声识别的方法,以此进行猪早期呼吸道疾病的预警和判断。研究了体质量为75 kg左右长白猪单个咳嗽声样本的持续时间长度和能量大小的时域特征,构建了声音样本持续时
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