第40卷第3期计算机应用与软件Vol.40No．32023年3月ComputerApplicationsandSoftwareMar．2023基于DE-VＲF的猪声音分类识别顾小平吴浩*陈佳豪胡潇涛宋弘(四川轻化工大学自动化与信息工程学院四川宜宾644000)收稿日期:2020－07－27。人工智能四川省重点实验室项目(2019ＲYY01);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室项目(2018WZY01，2019WZY02);四川理工学院四川省院士(专家)工作站项目(2018YSGZZ04)。顾小平，硕士生，主研领域:人工智能与状态监测，语音识别。吴浩，教授。陈佳豪，硕士生。胡潇涛，硕士生。宋弘，教授。摘要为了监测识别生猪健康状况以及情绪状态，提出一种基于差分进化优化加权随机森林(DE-VＲF)猪只声音分类模型，以猪只咳嗽、尖叫和进食声作为研究对象，经预处理后提取改进的梅尔倒谱系数(MFCC_F)、短时能量和短时过零率进行特征融合。采用主成分分析法(PCA)将特征参数降至13维，利用差分进化算法优化加权随机森林模型参数，将融合特征参数输入DE-VＲF进行训练与识别。实验结果表明，基于DE-VＲF模型的猪只声音平均识别率达96．34%，较DNN、1D-CNN模型相比提高了系统识别的性能。关键词生猪声音信号差分进化加权随机森林分类识别中图分类号TP3TN912．34文献标志码ADOI:10．3969/j．issn．1000-386x．2023．03．037PIGSOUNDCLASSIFICATIONANDＲECOGNITIONBASEDONDE-VＲFGuXiaopingWuHao*ChenJiahaoHuXiaotaoSongHong(SchoolofAutomationandInformationEngineering，SichuanUniversityofScience＆Engineering，Yibin644000，Sichuan，China)AbstractInordertomonitorandidentifythehealthandemotionalstateoflivepigs，apigsoundclassificationmethodbasedondifferentialevolutionoptimizationandweightedrandomforest(DE-VＲF)isproposed．Thepigs'cough，screamandeatingsoundweretakenastheresearchobjects．Afterpreprocessing，theimprovedMelcepstrumcoefficient(MFCC_F)，short-termenergyandshort-termzero-crossingratewereextractedforfeaturefusion．Principalcomponentanalysis(PCA)wasusedtoreducethefeatureparametersto13dimensions，thedifferentialevolutionalgorithmwasusedtooptimizetheweightedrandomforestmodelparameters，andthefusionfeatureparameterswereinputintoDE-VＲFfortrainingandrecognition．ExperimentalresultsshowthattheaveragerecognitionrateofpigsoundbasedontheDE-VＲFmodeli...
