【摘 要】
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基于音节长度、梅尔频率倒谱系数（MFCC）,基于线性预测编码（LPC）系数的动态时间规整（DTW）模板和结合时-频纹理特征，应用于鸟声识别的多标签分类器，通过在特征提取和分类器选择上进行优
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基于音节长度、梅尔频率倒谱系数（MFCC）,基于线性预测编码（LPC）系数的动态时间规整（DTW）模板和结合时-频纹理特征，应用于鸟声识别的多标签分类器，通过在特征提取和分类器选择上进行优化并综合不同分类器的决策结果以改善单一分类器的性能。同时，系统在消除噪声和稳定性方面也做出了提高。经最终测试，本系统在多达11类的鸟声分类中可以达到92%的准确率。
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