《表3 模型准确率对比：FCNN深度学习模型及其在动物语音识别中的应用》

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《FCNN深度学习模型及其在动物语音识别中的应用》

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根据ROC曲线，得到FCNN模型对语音信号数据按照科、属、种进行4分类、8分类、10分类的AUC值分别为0.990、0.998、0.996，均非常接近1，即该深度分类模型接近完美分类器。多分类问题中每类的AUC值都很均衡且均达到0.98以上，说明该实验是一个准确性很高的分类实验，且该模型对于每个类别，即每个科、属、种，都能准确提取该类的声学信号特征，具有良好的识别性能。FCNN模型应用于声音分类可达到较高的识别准确率且具有泛化性。