1.一种基于混合特征选择和GWO‑KELM模型的鸟声识别方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)从鸟声数据提取ComParE特征集；

(2)接着通过基于KELM和Fscore的混合特征选择算法对ComParE特征集进行特征选择得到适用于鸟声识别的特征子集；

(3)将特征子集在KELM模型十折交叉验证正确率作为灰狼优化算法的适应度，迭代寻找最优的正则化参数c和核函数参数σ；

(4)最后在该参数上对KELM模型进行训练，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合特征选择和GWO‑KELM模型的鸟声识别方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程如下首先对鸟声数据统一为单声道、采样率44.1KHz、32位的WAV格式音频，使用OpenSmile提取ComParE特征集。