动物声音分类的分类算法有哪些

### 动物声音分类中的机器学习与深度学习算法

#### 特征提取的重要性
对于动物声音分类的任务，特征的选择至关重要。传统的机器学习方法依赖于手工设计的声学特征，如梅尔频率倒谱系数(MFCCs)，过零率(ZCR)，能量熵等[^1]。

#### 传统机器学习模型的应用
支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)以及K近邻(KNN)都是常用的分类器，在处理经过预处理和特征工程后的音频数据方面表现出色。这些模型能够有效地利用从原始信号中抽取出来的统计特性来区分不同的物种发声模式[^3]。

#### 深度神经网络的优势
随着计算资源的增长和技术的进步，基于卷积神经网络(CNN)的方法逐渐成为主流。CNN可以直接作用于频谱图或波形本身而无需复杂的前置处理流程；通过堆叠多个层次自动捕捉局部时间结构并逐步构建高层语义表示。此外，长短时记忆(LSTM)及其变体GRU也被广泛应用于序列建模场景下的鸟类鸣叫或其他连续型生物音效分析任务上[^2]。

import librosa
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

def build_model(input_shape):
    model = Sequential()
    
    # Add convolutional layers with max pooling and dropout for regularization
    model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
    
    model.add(Flatten())
    
    # Fully connected layer followed by output softmax classification head
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))

    return model