| 基于Mel频谱图和CNN的电网涉鸟故障鸟声识别 |
| |
| 引用本文： | 邱志斌,卢祖文,王海祥,况燕军.基于Mel频谱图和CNN的电网涉鸟故障鸟声识别[J].华南理工大学学报(自然科学版),2022,50(2):129-136. |
| |
| 作者姓名： | 邱志斌 卢祖文 王海祥 况燕军 |
| |
| 作者单位： | 南昌大学 能源与电气工程系, 江西 南昌330031,国网江西省电力有限公司 电力科学研究院, 江西 南昌330096 |
| |
| 基金项目： | 江西省青年科学基金资助项目(20192BAB216028)； |
| |
| 摘 要： | 为了提高电网渉鸟故障防治的针对性，提出了一种基于Mel频谱图和卷积神经网络(CNN)的鸟声识别方法。建立常见渉鸟故障对应的40类代表性鸟种的鸣声样本集，对鸟鸣信号进行分帧、加窗与降噪等预处理，计算每帧信号在各个Mel滤波器中的能量，根据能量大小与颜色深浅的映射关系提取鸟鸣信号的Mel频谱图。以电网涉鸟故障相关鸟种的Mel频谱图作为输入，通过CNN反复执行卷积-池化过程提取Mel频谱图特征，并进行多次迭代训练调整网络内部参数，得到最优模型用于鸟种识别。算例结果表明，40类鸟种的识别准确率达96.1%,识别效果优于其他迁移学习模型。文中研究结果可为输电线路运维人员正确识别相关鸟种、开展渉鸟故障差异化防治提供参考。
|
| 关 键 词： | 输电线路 涉鸟故障 鸟种识别 Mel频谱图 降噪 卷积神经网络 |
Recognition of Bird Sounds Related to Power Grid Faults Based on Mel Spectrogram and Convolutional Neural Network |
| |
| QIU Zhibin,LU Zuwen,WANG Haixiang,KUANG Yanjun.Recognition of Bird Sounds Related to Power Grid Faults Based on Mel Spectrogram and Convolutional Neural Network[J].Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition),2022,50(2):129-136. |
| |
| Authors: | QIU Zhibin LU Zuwen WANG Haixiang KUANG Yanjun |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
