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針對多物種鳥聲識別中多物種鳥聲樣本不足的問題，嘗試采用單物種烏聲樣本訓練多物種鳥聲識別模型，并提出一種基于特征遷移的多物種鳥聲識別方法。該方法引入特征遷移學習算法，利用最大均值差異（ Maximum mean discrepancy，MMD）度量鳥聲樣本特征分布差異，將不同分布的單物種鳥聲和多物種鳥聲的音頻特征映射為同分布的潛在音頻特征，再基于同分布的音頻特征構造識別模型。使得單物種鳥聲樣本訓練的識別模型也能夠適用于多物種鳥聲識別。在自然形成的多物種鳥聲數據集上，算法在4項多標記評價指標上都取得了較好的識別效果；在人工構造的多物種鳥聲數據集上對比試驗表明，基于特征遷移的識別算法在單個物種上的正確識別率相較于對比算法最高提升了20%。
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