针对多物种鸟声识别中多物种鸟声样本不足的问题,尝试采用单物种鸟声样本训练多物种鸟声识别模型,并提出一种基于特征迁移的多物种鸟声识别方法。该方法引入特征迁移学习算法,利用最大均值差异(Maximum mean discrepancy,MMD)度量鸟声样本特征分布差异,将不同分布的单物种鸟声和多物种鸟声的音频特征映射为同分布的潜在音频特征,再基于同分布的音频特征构造识别模型。使得单物种鸟声样本训练的识别模型也能够适用于多物种鸟声识别。在自然形成的多物种鸟声数据集上,算法在4项多标记评价指标上都取得了较好的识别效果;在人工构造的多物种鸟声数据集上对比试验表明,基于特征迁移的识别算法在单个物种上的正确识别率相较于对比算法最高提升了20%。
针对多标记迁移学习中源领域与目标领域的特征分布差异会导致源领域数据无法被目标领域利用的问题,提出了一种基于最大均值差异的多标记迁移学习算法(Multi-Label Transfer Learning via Maximum mean discrepancy,M-MLTL),算法通过分解关系矩阵构造共享子空间,并采用最大均值差异(maximum mean discrepancy)作为评价指标,最小化子空间特征的分布差异,从而使源领域与目标领域的特征分布尽可能相似.多标记图像分类实验的结果表明,新算法比同类算法有更高的精度和计算效率.
