一种基于深度学习技术的大规模鸟声识别方法

本申请涉及人工智能与鸟类生态学交叉领域，其具体地公开了一种基于深度学习技术的大规模鸟声识别方法，该方法通过项目区域录音设备采集鸟声音频，利用Bird audio detection challenge 2018数据集训练鸟声事件检测模型，并用野外录音数据进行类别预测，分离出有效鸟声和背景噪声；同时结合中国观鸟记录中心的鸟种目录和Xeno‑Canto的音频文件，构建鸟声识别数据集，使用背景噪声和鸟声识别数据集训练鸟声识别模型，并进行验证；最终，将有效鸟声数据输入模型进行标签预测，以识别鸟声。本发明旨在通过深度学习技术，对在建项目区域开展广泛的鸟类声音识别，从而节省数据处理成本，提高复杂场景下的识别准确率。

《一种基于深度学习技术的大规模鸟声识别方法》是一发明专利，专利号为 2024115253444，当前法律状态为已下证，由广州大学提出申请，发明人为王杰;胡涛;李金晖;袁旻忞，申请日期为2024-10-29，公开（公告）日期为2025-11-25，国际专利分类号（IPC）为 G10L 17/26 (2013.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：驱鸟通用、鸟类监测驱逐、机场飞机驱鸟、电力工程驱鸟、农业驱。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请涉及人工智能与鸟类生态学交叉领域，其具体地公开了一种基于深度学习技术的大规模鸟声识别方法，该方法通过项目区域录音设备采集鸟声音频，利用Bird audio detection challenge 2018数据集训练鸟声事件检测模型，并用野外录音数据进行类别预测，分离出有效鸟声和背景噪声；同时结合中国观鸟记录中心的鸟种目录和Xeno‑Canto的音频文件，构建鸟声识别数据集，使用背景噪声和鸟声识别数据集训练鸟声识别模型，并进行验证；最终，将有效鸟声数据输入模型进行标签预测，以识别鸟声。本发明旨在通过深度学习技术，对在建项目区域开展广泛的鸟类声音识别，从而节省数据处理成本，提高复杂场景下的识别准确率。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！