[发明专利]一种野外鸟类鸣声自动检测装置及方法有效
申请号: | 202110308594.2 | 申请日: | 2021-03-23 |
公开(公告)号: | CN113129907B | 公开(公告)日: | 2022-08-23 |
发明(设计)人: | 张纯;许枫;王静宇 | 申请(专利权)人: | 中国科学院声学研究所 |
主分类号: | G10L17/26 | 分类号: | G10L17/26;G10L17/02;G10L17/20;G10L21/0216;G10L25/21;H04R1/08 |
代理公司: | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人: | 陈琳琳;杨青 |
地址: | 100190 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 野外 鸟类 鸣声 自动检测 装置 方法 | ||
1.一种野外鸟类鸣声自动检测装置,其特征在于,该装置为中部设有拾音窗口的刚性球体结构,其具体包括:上半圆壳(1)、下半圆壳(2)、电路仓(3)和拾音传感器阵列(6);
上半圆壳(1)和下半圆壳(2)之间呈上下位置设置,且上半圆壳(1)与下半圆壳(2)之间相隔,二者之间设有空气介质层,作为拾音窗口(4);电路仓(3)和拾音传感器阵列(6)设置在下半圆壳(2)内,拾音传感器阵列(6)设置在下半圆壳(2)的顶面的外圆周,且其下方设置密封的电路仓(3);
所述电路仓内设置多通道信号采集模块、信号处理模块、主控制模块、通信模块和电源模块;
所述多通道信号采集模块,用于对每个麦克风拾音器拾取的微弱的鸟类鸣声数字信号分别进行前置放大、抗混叠滤波处理、模数转换、数字滤波和数据抽取处理,得到多个通道的鸟类鸣声数字信号,并将其输入至信号处理模块;
所述信号处理模块,用于将多个通道的鸟类鸣声数字信号进行合成,得到高信噪比的鸟类鸣声数字信号,并对该高信噪比的鸟类鸣声数字信号进行去噪处理,提取出多个有效的鸟类鸣声片段,并剔除有效的鸟类鸣声片段之间的静音或无音数据,得到一个完整的鸟类鸣声数据;
所述主控制模块,用于对多通道信号采集模块、信号处理模块和通信模块的工作状态进行控制;
所述通信模块,用于采用WIFI、4G和/或5G双模态的无线通信方式,根据野外监测区域的通讯情况,选择对应的通讯方式;
所述电源模块,用于给多通道采集模块、信号处理模块、主控制模块和通讯模块提供正常工作的电源;
所述信号处理模块包括:合成单元和去噪与整合单元;
所述合成单元,用于将每个通道的鸟鸣声数字信号以位于拾音传感器阵列中心的基本阵元所采集的信号为参考信号,结合剩余的基本阵元采集的信号数据,采用常规的时延--求和波束合成方法或者自适应波束形成方法,对采集的多个通道的鸟类鸣声数字信号进行波束合成处理,获得高信噪比的鸟类鸣声数字信号;
所述去噪与整合单元,用于对高信噪比鸟类鸣声数字信号进行去噪处理,提取出多个有效的鸟类鸣声片段,并剔除有效的鸟类鸣声片段之间的静音或无音数据,得到一个完整的鸟类鸣声数据;
所述去噪与整合单元的具体实现过程为;
步骤1)计算高信噪比鸟类鸣声数字信号的短时功率谱;
选取指定长度的高信噪比的鸟类鸣声数字信号X(t)为处理片段,对该信号X(t)进行分帧,数据帧长度为20毫秒,做1024点傅里叶变换,帧重叠512点,Hanning窗加权,预加重,并对每一帧的鸣声信号进行短时傅里叶变换,得到每一帧的鸣声信号的短时能量谱|Xi(k)|2;
步骤2)根据步骤1)得到的每一帧的鸣声信号的短时能量谱|Xi(k)|2,计算每一帧的鸣声信号听觉感知域的Mel子带能量;
其中,Ei(m,k)为第i帧的鸣声信号听觉感知域的Mel子带能量;Hm(k)代表第m个梅尔三角滤波器的频率响应;bl和bh分别为第m个梅尔三角滤波器的上限频率和下限频率;M为梅尔三角滤波器的最多个数;0<m<M;
其中,
其中,f(m)表示频率;
其中,B(f)为梅尔频率,B(f)=1125×ln(1+f/700);f为频率;fl和fh分别为频带范围内的最低频率和最高频率;fs为采样频率;
步骤3)采用双门限方法,选取自动检测的端点高门限阈值TH和低门限阈值TL:
TH=αPmin(k);TL=βPmin(k);
采用双门限作为活动鸣声段检测的两个阈值:TH=αPmin(k)和TL=βPmin(k),满足:1.1<β<α<1.4;
其中,β=1.15;α=1.35;
步骤4)利用隔点差分法计算,寻找步骤2)鸣声段中子带能量的局部极大值点集合{Emax(m,k)};
将子带能量集合中Emax(m,k)>TH作为端点检测的特征量,以Emax(m,k)为基点,向鸣声段的前后两端延伸直到E(m,k)<TL,由此确定有效鸣声片段的开始点和结束点;
步骤5)将步骤4)得到的鸣声段各向前后延伸鸣声段长度的15%,作为有效的鸟类鸣声片段;
步骤6)重复步骤1)-5),提取多个有效的鸟类鸣声片段,并剔除有效的鸟类鸣声片段之间的静音或无音数据,得到一个完整的鸟类鸣声数据。
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