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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于ECAPA-TDNN的鸟鸣物种自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116524939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310439188.9，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于ECAPA-TDNN的鸟鸣物种自动识别方法是由赵兆;鞠然然;许志勇设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ECAPA-TDNN的鸟鸣物种自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ECAPA‑TDNN的鸟鸣物种自动识别方法，包括：采集鸟鸣片段，进行预处理和特征提取，获得梅尔频率倒谱系数；将梅尔频率倒谱系数送入ECAPA‑TDNN网络进行训练；通过基于高斯混合模型的语音端点检测算法，去除静音片段，提取包含鸟鸣声的片段；获取鸟鸣片段对应的梅尔频率倒谱系数，输入训练好的模型进行识别，得到结果；将识别结果逐条显示在图形用户界面上，分类别进行数量统计，绘制频谱图，并在导出表格中展示识别信息。本发明通过ECAPA‑TDNN模型提高了鸟鸣分类场景下的准确率，实现了鸟类鸣唱长片段数据的自动分类和初步分析，减轻了人工剪裁的工作量，便于后续进行生态领域的深入分析。

本发明授权一种基于ECAPA-TDNN的鸟鸣物种自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ECAPA-TDNN的鸟鸣物种自动识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，采集鸟鸣信号并进行预处理，构建鸟鸣数据集，之后通过特征提取，获得梅尔频率倒谱系数； 步骤2，将所述梅尔频率倒谱系数输入ECAPA-TDNN网络进行训练，得到ECAPA-TDNN鸟鸣分类模型； 步骤3，输入鸟鸣唱音频，通过基于高斯混合模型的语音端点检测算法，去除静音片段，提取出包含鸟鸣声的片段； 步骤4，基于所述包含鸟鸣声的片段，按照步骤1的方式提取梅尔频率倒谱系数，输入所述ECAPA-TDNN鸟鸣分类模型进行识别，得到识别结果； 步骤3具体包括以下过程： 步骤3-1，对所述鸟鸣唱音频进行预处理和分帧，其中预处理流程同步骤1，创建多个类，将鸟鸣唱音频分割成片段存入类中； 步骤3-2，静音判断，具体包括： 步骤3-2-1，对片段划分子带，并计算子带对数能量； 步骤3-2-2，当帧总能量大于触发音频信号所需的最低能量时，对每一子带，计算基于语音混合高斯模型的语音的概率PX|H1、计算基于噪声混合高斯模型的噪声的概率PX|H0； 步骤3-2-3，基于上述两个概率求取子带的似然比：似然比=logPX|H1PX|H0； 步骤3-2-4，若其中某一子带的似然比满足预设阈值则判决为有声片段； 或，累加每一个子带的似然比作为整体似然比，若整体似然比满足预设阈值则判决为有声片段； 否则判决为静音片段； 步骤3-3，有声片段收集，具体包括： 步骤3-3-1，创建一个有两端的数据容器，添加一个对象，获取有声的类的个数； 步骤3-3-2，当有声片段的数量大于数据容器容量的90%时，判断为鸟鸣开始，将当前数据容器中的数据写入构建的空列表中； 步骤3-3-3，重复步骤3-3-1和步骤3-3-2，当静音片段的数量大于90%时，结束列表写入； 步骤3-3-4，返回列表数据，即为仅包含鸟鸣声的片段。

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