【摘 要】
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将动物声音作为音频源,针对家养动物声音的非线性、非平稳特征和在现实条件下难以获取大量动物声音样本的实际情况,提出一种经验模态分解（EMD）近似熵（ApEn）结合支持向量机（SVM）的家
【机 构】
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湖南工程学院电气信息学院,昆明理工大学信息工程与自动化学院
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将动物声音作为音频源,针对家养动物声音的非线性、非平稳特征和在现实条件下难以获取大量动物声音样本的实际情况,提出一种经验模态分解（EMD）近似熵（ApEn）结合支持向量机（SVM）的家养动物声音分类识别方法.通过EMD方法将非平稳的动物声音信号分解成若干个平稳的固有模态函数（IMF）;对IMF进行筛选,计算所筛选IMF的近似熵构成特征向量;将特征向量输入SVM分类器进行分类识别.对家养动物声音样本按该方法进行测试,结果表明,该方法能有效提取声音特征,在小样本情况下也具有较高的精度和较强的泛化能力,该方法能
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