应用改进U-Net和PANNS-CNN6对生猪咳嗽音频的识别

袁国庆; 周小波; 闫顺丕; 曹爽; 许正荣; 焦俊

doi:10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2025.03.014

东北农业大学学报 ›› 2025, Vol. 56 ›› Issue (03) : 146 -158. DOI: 10.19720/j.cnki.issn.1005-9369.2025.03.014

应用改进U-Net和PANNS-CNN6对生猪咳嗽音频的识别

袁国庆, 周小波, 闫顺丕, 曹爽, 许正荣, 焦俊

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摘要

为解决生猪群养环境下，难以有效提取和识别生猪咳嗽声的问题，提出一种群养生猪混合音频环境下的生猪咳嗽音频识别方法，应用改进自适应矩估计和卷积块注意力机制构建改进U-Net噪声频谱提取模型、应用残差连接构建改进预训练音频神经网络生猪咳嗽音频识别模型。试验结果表明：改进后的U-Net较U-Net性能更好，且改进后的PANNS-CNN6较PANNS-CNN6在准确率、精确率、召回率、F1得分，分别提高5.5%、5.5%、5.5%、5.2%；利用改进后的PANNS-CNN6对分离的咳嗽声进行识别，单一咳嗽声识别率均在90.0%以上，最高可达95.9%。