南京信息工程大学陈晓获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116092505B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310115088.0，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法是由陈晓;曾昭优设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了声音识别技术领域的一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法，包括以下步骤：先对鸟声信号做傅里叶变换并加权；计算鸟声的功率谱，设计两组滤波器对功率谱滤波，并分别提取滤波后的滤波信号的系数，对每组滤波后的信号的系数求协方差矩阵，得到优化后的鸟声特征，最后将两组优化后的鸟声特征组成鸟声的特征向量；构造非线性分类模型fx，并采用改进的优化方法寻找到非线性分类模型中的最优核函数；将提取的鸟声特征向量输入非线性分类模型进行学习。本发明鸟声识别方法相较于其他鸟声识别方法，通过设计新的鸟声特征并优化选择、优化非线性分类方法的核参数，使得鸟声具有更优的分类准确率，且计算时间短，简单易行，实时性好。
本发明授权一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、先对鸟声信号dn做傅里叶变换并加权，加权得到DQk； 步骤2、计算DQk的功率谱Pk，设计两组滤波器对鸟声的功率谱Pk滤波，并分别提取滤波后的滤波信号S1m、S2m的系数C1n、C2n，对每组滤波后的信号的系数求协方差矩阵C和F，对协方差矩阵求特征值和特征向量，按从大到小排列，选择最大的前L1个，得到优化后的鸟声特征，最后将两组优化后的鸟声特征x1、x2组成鸟声的特征向量x，x＝[x1，x2]； 步骤3、构造非线性分类模型fx，并采用改进的优化方法寻找到非线性分类模型中的最优核函数γi+1，j，其中，寻找过程中位置的适应度为以当前位置为核参数的核函数进行鸟声识别的识别结果与实际结果相同的数量； 步骤4、将提取的鸟声特征向量输入非线性分类模型进行学习； 步骤5、提取待识别鸟声的特征向量，并将特征向量输入已学习好的非线性分类模型中，识别鸟的种类。
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