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基于微信小程序的鸟鸣声识别系统的研究与实现

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鸟类是生态系统中的重要组成部分,传统的鸟类调查与监测需耗费大量的人力物力,效率十分低下.对此,基于微信小程序,利用Flask框架和深度神经网络,研究设计了一个鸟鸣声识别系统,通过声音识别技术实现了鸟鸣声的自动识别和分类.用户可通过微信小程序录制或上传鸟鸣声音频文件,系统将自动对音频进行预处理和特征提取,然后使用训练好的CNN模型对鸟鸣声进行识别.同时系统还提供了鸟类字典、数据监测可视化等相关信息的查询和展示.
Research and implementation of birdsong recognition system based on WeChat mini program
Birds play a crucial role in ecosystems,but the traditional ways of studying and monitoring birds are inefficient.In order to solve this problem,this paper develops a birdsong recognition system integrated into a WeChat mini-program using the Flask framework and deep neural network.The system employs sound recognition technology to identify birdsongs automatically.Users can record or upload the bird song audio files through the mini-program.The system then automatically preprocesses and ex-tracts features from the audio,and use a trained CNN model for the recognition of bird songs.In addition,the system provides func-tionalities like a bird dictionary and visualization tools for data monitoring for the users to look up or display.

flask frameworkWeChat mini programbirdsong recognitionCNN model

陈凌芳、周雁、王庆娟、林佳皓、谌业恒

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北京理工大学珠海学院,珠海 519088

北京理工大学,北京 100081

Flask框架 微信小程序 鸟鸣声识别 CNN模型

广东省普通高校特色创新项目广东省科技创新专项资金("攀登计划"专项资金)北京理工大学珠海学院大学生创新创业训练项目

2022KTSCX202pdjh2022b07112023062DCXM

2024

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子:0.292
ISSN:1007-1423
年,卷(期):2024.30(4)
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