基于声音信号的蜂群健康状态研究  

作　　者：许维涛 王培杰 林寿英[1] 

机构地区：[1]福建农林大学,福建福州350100

出　　处：《新潮电子》2024年第2期4-6,共3页

摘　　要：蜜蜂的所有社交生活几乎都在黑暗的巢穴中进行,手动搜索蜂王对于养蜂人来说是一项艰巨的任务,它会破坏蜂箱的正常生命周期,并可能成为蜜蜂的压力源。为了通过声音识别蜂箱中蜜蜂的不同状态,本文使用了从NU-Hive项目收集的蜂箱音频数据,研究了用于蜂箱状态重构的支持向量机和卷积神经网络,通过分帧技术对音频进行处理;通过短时平衡的特性,将语音信号进行短段处理。首先对处理后的信号加窗,通过FFT来对每一帧逐帧分析;其次通过MFCC得到音频的“对数式”特性;最后利用离散余弦变化(DCT)改变数据的分布,将允余数据分开,分析蜂群目前的健康质量,以此来判断相应状态辨别率。

关 键 词：蜂群状态 音频数据 卷积神经网络 快速傅里叶变换 梅尔频谱 离散余弦变化 

分 类 号：S89[农业科学—特种经济动物饲养]