基于音频的蜂巢状态识别
声音
2019-02-18 v2 音频与语音处理
摘要
蜂巢中蜂王的缺失是极需养蜂人干预的强烈指示。人工寻找蜂王对养蜂人而言是一项繁重且反复的任务，会扰乱蜂巢的正常生命周期，并可能给蜜蜂带来应激。声音是表征蜂巢不同状态（包括蜂王缺失）的一种指示信号。本工作中，我们应用机器学习方法，以音频为输入自动识别蜂巢的不同状态。我们研究了支持向量机和卷积神经网络在蜂巢状态识别上的表现，所用音频数据来自 NU-Hive 项目采集的蜂巢录音。结果表明了机器学习方法的潜力，以及将系统推广至新蜂巢所面临的挑战。
引用
@article{arxiv.1811.06330,
title = {Audio-based identification of beehive states},
author = {Inês Nolasco and Alessandro Terenzi and Stefania Cecchi and Simone Orcioni and Helen L. Bear and Emmanouil Benetos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.06330},
year = {2019}
}
备注
Accepted for ICASSP 2019