大部分圈养大熊猫目前还只能依靠人工授精进行繁育,而这种繁育方法既威胁着大熊猫的生命健康,也不利于大熊猫野化工作。大熊猫在自然交配过程中存在交配偏好,而交配偏好对于其自然繁殖的成功与否有至关重要的影响。现有研究已经证明了大熊猫交配时的叫声和交配结果之间存在相关性,即声音具有协调大熊猫自然交配的重要作用。因此,基于大熊猫叫声可以预测其自然交配的结果。本论文研究实现了一种科学的、非接触、自动化的大熊猫交配结果预测技术,可以提前预测大熊猫自然交配结果,协助科研人员更好地感知大熊猫自然交配时的状态,为及时采取必要的干预措施提供决策依据,有助于提升圈养大熊猫自然交配的成功率,推动大熊猫自然繁育工作科学化发展。本论文完成的主要工作如下。（1）构建了大熊猫声音数据集。本论文设计实现了一套基于树莓派的麦克风阵列采集设备,使用该设备采集繁殖期大熊猫叫声数据,结合历史研究数据构建了一个总时长4.5小时的大熊猫叫声数据集,并对数据进行了标注。（2）本论文提出了一种基于声音事件检测（Sound Event Detection）技术的大熊猫叫声检测算法,实现了大熊猫叫声的有效检测。（3）由于大熊猫利用声音表达交配偏好与人类通过声音表达情绪类似。因此,本论文提出了一种语音情感识别算法（Speech Emotion Recognition）,基于检测出的大熊猫叫声分析其交配偏好以预测交配结果。（4）基于上述两种算法,设计并实现了具有大熊猫交配结果自动预测能力的大熊猫繁育管理平台。