基于轻量级卷积神经网络的种鸡发声识别方法

在种鸡养殖和管理过程中,借助非接触式、连续的声音检测手段和智能化设备,饲养员可以全面了解蛋鸡的健康状况以及个体需求,为提高生产效率并同时改善种鸡福利化养殖,提出了一种基于轻量级卷积神经网络的种鸡发声分类识别方法,以海兰褐种鸡为研究对象,收集种鸡舍内常见的5类声音,再将其声音一维信号转换为二维图像信号,利用卷积神经网络建立轻量级的深度学习模型,80%数据进行训练,20%数据进行测试,该模型实现了动物声音信号从输入端到识别结果输出端的高效检测。对比已有研究,本文方法对种鸡舍内常见的5类声音识别整体准确率提高3.7个百分点。试验结果表明,该方法平均准确率为95.7%,模型对饮水声、风机噪声、产蛋叫声识别召回率均达到100%,其中风机噪声和产蛋叫声精确率和F1值也均达到100%,而应激叫声召回率最低,为88.3%。本研究可为规模化无人值守鸡舍的智能装备研发提供一定理论参考。