文献类型：期刊文章

作　　者：石鑫鑫[1] 鱼昕[1] 刘铭[1]

SHI Xinxin;YU Xin;LIU Ming(College of Mathematics and Statistics,Changchun University of Technology,Changchun 130012,China)

机构地区：[1]长春工业大学数学与统计学院,长春130012

出　　处：《吉林大学学报（信息科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61503150);吉林省自然科学基金资助项目(2020021157JC);吉林省教育厅科学技术基金资助项目(JJKH20191295KJ)。

年　　份：2021

卷　　号：39

期　　号：1

起止页码：60-65

语　　种：中文

收录情况：CAS、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN:Fully Convolutional Neural Network),用于语音的自动识别。利用全连接算法提取更多的组合特征,稀疏连接算法筛选重要特征可加快收敛速度。同时给出了具体的模型结构及算法流程,并进行了动物语音识别实验。实验结果表明,该全卷积神经网络深度学习算法是一种语音自动识别的有效方法,解决了蛙声识别问题,为动物语音识别提供参考。

关 键 词：语音识别 卷积神经网络 全卷积神经网络  

分 类 号：TP391.41]