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利用昆虫声音来构建一个声学识别系统的研究主要集中在物种的识别，而不是个体的识别。在本论文中，主要研究了应用模式识别方法来构建一个能够实现自动化地识别昆虫个体的声学系统的可行性。实验中五种直翅目昆虫被用来评估这种可行性。梅尔频率倒谱系数被选为声学特征参数，而alpha高斯混合模型则被选为系统的分类模型。该声学系统的实验结果显示了较高的识别精度。每个物种在该声学系统中的个体识别率分别可以达到，硕螽Deracanthaonos93.8％，Amblycorypharotundifolia100％，Neoconocephalusexiliscanorus100％，Neocurtillahexadactyla100％以及优雅蝈螽Gampsodeisgratiosa97.89％。同时，实验结果也表明本文中构建的声学系统很有希望在其它动物个体的识别中也能有较好的分类效果。