中国是世界上最大的猪肉生产国和消费国,猪的健康直接关系到食品安全、人类健康以及环境污染等众多问题。在生猪养殖过程中,母猪的健康养殖不仅关系到母猪自身的繁殖率和生产力,还关系到仔猪的出生和健康。对于目前规模化、集约化的生猪养殖方式而言,母猪的饲养密度大且福利差,加上不良的管理条件、空气质量等因素,会出现大量母猪患病甚至死亡的情况。其中呼吸系统疾病是母猪患病率较高的疫病,而咳嗽是其主要发病症状。在传统养殖中对母猪包括咳嗽状况在内的健康信息的获取,主要是依靠饲养员连续观察来实现的,人力负担过重且主观性强,容易出现因疏忽未能及时发现并处理患病母猪的情况。因此,实时准确监测母猪咳嗽状态,及时发现并控制病情,对提升母猪健康程度和福利养殖水平具有现实意义。随着计算机及声音处理技术的快速发展,语音识别技术已广泛地应用于禽畜福利养殖领域,由声音信号获取禽畜的成长及健康信息。本文结合母猪养殖生产中的实际需求,设计了一种基于语音识别技术的母猪咳嗽监测系统,为母猪呼吸系统疾病的早期诊断提供判断依据。主要从以下几个方面进行了相关研究:(1)研究基于无线多媒体传感器网络的母猪声音样本采集,并在现有猪舍条件的基础上构建声音采集室,实现对母猪声音样本的采集。(2)研究母猪声音信号处理的基本过程,实现对母猪声音样本信号的滤波、分帧、端点检测等操作,并对预处理后的母猪声音信号进行功率谱密度分析;设计了基于目标优化思想训练母猪声音信号功率谱密度特征的算法;研究以改进的模糊C均值聚类算法作为核心的母猪咳嗽声识别算法的设计,对采集到的母猪声音样本进行识别。(3)研究母猪咳嗽监测系统的设计与实现,包括母猪咳嗽信息的获取、WEB监测平台的开发和Android管理终端的开发,方便饲养员记录、查询、管理母猪相关信息。试验在江苏句容农博园猪场进行,选择十头距离预产期1周左右的二次杂交梅山母猪(5头有明显咳嗽症状,5头正常)为试验对象。研究表明:能快速、稳定、全自动地获得母猪声音样本;获得了有效的母猪咳嗽声和尖叫声识别分类特征;忽略个体差异,试验母猪的咳嗽声总体识别准确率达到约83.4%,识别算法是有效的;监测系统基本满足实际要求,为自动诊断母猪呼吸系统疾病提供了技术支撑。