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針對(duì)多物種鳥聲識(shí)別中多物種鳥聲樣本不足的問題，嘗試采用單物種烏聲樣本訓(xùn)練多物種鳥聲識(shí)別模型，并提出一種基于特征遷移的多物種鳥聲識(shí)別方法。該方法引入特征遷移學(xué)習(xí)算法，利用最大均值差異（ Maximum mean discrepancy，MMD）度量鳥聲樣本特征分布差異，將不同分布的單物種鳥聲和多物種鳥聲的音頻特征映射為同分布的潛在音頻特征，再基于同分布的音頻特征構(gòu)造識(shí)別模型。使得單物種鳥聲樣本訓(xùn)練的識(shí)別模型也能夠適用于多物種鳥聲識(shí)別。在自然形成的多物種鳥聲數(shù)據(jù)集上，算法在4項(xiàng)多標(biāo)記評(píng)價(jià)指標(biāo)上都取得了較好的識(shí)別效果；在人工構(gòu)造的多物種鳥聲數(shù)據(jù)集上對(duì)比試驗(yàn)表明，基于特征遷移的識(shí)別算法在單個(gè)物種上的正確識(shí)別率相較于對(duì)比算法最高提升了20%。
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