基于机器听觉的鸟声识别的中文研究综述

本文主要基于中文文献中有关鸟声识别技术中的特征提取和分类方法,调研了国内的鸟声识别研究工作的现状.我们发现目前国内相关研究工作较少,中文文献极度缺乏,且识别技术主要集中在传统的机器学习算法,并缺乏公开的标准化的鸟声数据库.论文指出今后需要加强公开的标准化的鸟声数据库的建立,并且需要进一步引入先进的深度学习技术到此领域的研究中.

心音识别的机遇与挑战:深圳心音数据库简介

随着可穿戴设备与人工智能技术的发展,开发1种基于机器听觉理论的“非侵入式”心音识别系统显得尤为重要.然而,当前研究的局限在于可用于相关研究的公开的标准化数据库资源稀缺.并且,相关的研究成果存在可复现性不高、未考虑受试者独立性、测量指标不统一等缺陷.本文旨在介绍深圳大学总医院录制的全新标准化心音识别数据库——Heart Sounds Shenzhen(HSS),并讨论官方给出的标准化方法和基准线,指出心音识别领域的机遇与挑战,以期得到国内外同行的关注与后续的深入研究.