LSTM-based猪叫声端点检测提升育肥猪舍监控效率

在现代养猪业中，高效监控猪只的行为和健康状况变得越来越重要，其中声音分析作为一种非侵入性的手段，可以用于检测猪叫声的变化，从而及时识别异常情况。针对猪舍声监测系统中存在的数据冗余和检测效率低下的问题，本文提出了一个创新的解决方案——基于长短时记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络的端点检测算法。端点检测是一种音频处理技术，它能有效地确定信号的起始和结束位置，这对于语音识别、噪声过滤以及行为分析至关重要。 LSTM网络以其强大的序列建模能力，能够捕捉猪叫声信号的复杂时序特性，通过结合梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）和对数能量特征，构建了一个有效的特征提取模型。MFCC是音频信号的一种常见表示，它将频率信息转换为易于处理的离散系数，而对数能量则提供了信号强度的直观度量。这种融合使得算法能够更精确地识别猪叫声与其他背景噪音，如猪舍内的风扇噪声。 在实验设计中，研究者采用了真实的育肥舍猪场数据集，包括猪叫声和风扇噪声，进行了双阈值检测和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的对比试验。结果显示，LSTM检测算法在面对风扇噪声这样的复杂环境中，其性能优越且具有很好的鲁棒性，这表明算法能够有效区分猪叫声和噪声，提高了端点检测的准确性。 此外，文章还提到了实验中对不同信噪比环境的考察，这是评估端点检测算法性能的关键因素，因为实际应用中可能存在各种噪声水平。高信噪比下，LSTM算法的表现更加稳定，而在低信噪比条件下，通过优化网络结构和参数调整，算法仍能保持相对较好的性能。 这项研究不仅为猪舍环境下的猪叫声检测提供了一种有效的方法，也为其他领域的音频信号处理，特别是那些需要处理复杂背景噪声的场景，提供了有价值的参考。未来的研究可能进一步探索如何集成深度学习和其他信号处理技术，以提升端点检测的实时性和精度。同时，考虑到AI在养殖业中的广泛应用，这篇工作也有助于推动智能化养猪管理的发展。