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[发明专利]一种噪声事件检测方法和装置-CN202311015718.3在审
发明人：黄国锋;陈庆春;廖彤;刘勇;刘军;陈耿林;陈多宏;吴科毅;伍世丰;周棣锋;周炳朋;郑蕾;张承云;林子锋 -专利权人：广东省生态环境监测中心;广州大学
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G10L25/87 文献下载
摘要：本发明公开了一种噪声事件检测方法和装置，方法包括：获取环境音频数据，若环境音频数据的声压低于阈值，提取环境音频数据的声学特征数据输入到噪声事件检测网络，生成帧级时间预测结果和事件类别预测结果；噪声事件检测网络通过训练数据对初始噪声事件检测网络训练而来；训练数据由标签噪声数据构造而来；初始噪声事件检测网络的编码器网络由无标签噪声数据对初始编码器网络训练而来；对声学特征数据进行筛选和异常点修正后，进行起止时间点的检测，并生成起止时间标注，生成噪声事件检测结果，以实现通过无标签噪声数据训练初始噪声事件检测网络的编码网络，并通过标签数据对噪声事件检测网络进行联合优化，提升噪声事件检测的性能和效果。
一种噪声事件检测方法装置

[发明专利]基于空间方位的鸟鸣识别方法、系统、计算机设备与介质-CN202110446379.9有效
发明人：陈庆春;肖波;张承云 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于空间方位的鸟鸣识别方法、系统、计算机设备与介质，所述方法包括通过预先配置的特定数量的无线声音传感器阵列采集鸟声信号；通过空间滤波和定位算法对所述鸟声信号进行空间方位识别，得到降噪鸟声信号和空间方位信息；预处理所述降噪鸟声信号，得到与之对应的鸟声切片，并采用所述空间方位信息对所述鸟声切片进行标注，得到空间鸟声切片；采用梅尔倒谱系数法对所述空间鸟声切片进行特征提取，得到切片鸟声特征；通过鸟声分类模型对所述切片鸟声特征进行分类识别，得到识别结果。本发明不仅有效识别鸟声类别、数量和空间方位，还提高了识别的效率和精确度。
基于空间方位鸟鸣识别方法系统计算机设备介质

[发明专利]一种基于注意力机制的单通道时域鸟鸣声分离方法-CN202110116884.7有效
发明人： 张承云;凌嘉乐;陈庆春;肖波;吴科毅;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G10L21/0272 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的单通道时域鸟鸣声分离方法，包括：S1，在野外采集待分离的混叠鸟鸣声信号，并进行预处理；S2，将预处理后的混叠鸟鸣声信号输入到预先建立并训练完毕的基于注意力机制的时域单通道鸟鸣声分离模型，时域单通道鸟鸣声分离模型输出分离后的鸟鸣声音频。本发明构建并训练了基于注意力机制的单通道鸟鸣声分离模型，使用网络估计的源音频与干净源音频的尺度不变的信噪比和均方误差作为联合训练目标，采用句子级的置换不变训练方法进行训练，从而使得单通道鸟鸣声分离和后续的鸟鸣声识别得到很好的结果。
一种基于注意力机制通道时域鸟鸣分离方法

[发明专利]一种鸟鸣声智能识别方法、装置、设备和介质-CN202110090995.5有效
发明人： 张承云;凌嘉乐;陈庆春;肖波;吴科毅;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸟鸣声智能识别方法、装置、设备和介质，方法包括：获取原始鸟鸣声信号；采用最大后验估计器对所述原始鸟鸣声信号进行降噪处理，得到目标鸟鸣声信号；从所述目标鸟鸣声信号中提取目标特征；根据所述目标特征训练得到目标分类模型；通过所述目标分类模型对待识别鸟鸣声进行识别，确定所述待识别鸟鸣声的识别结果。本发明提高了鸟鸣声的识别准确率，可广泛应用于声信号处理技术领域。
一种鸟鸣智能识别方法装置设备介质

[发明专利]鸟声音频的蝉鸣噪声消除方法、系统、装置及存储介质-CN202310521401.0在审
发明人： 张承云;金能挺;高星辉;朱洁琪 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G10L21/0224 文献下载
摘要：本发明公开一种鸟声音频的蝉鸣噪声消除方法、系统、装置及存储介质，涉及计算机技术领域。其中，鸟声音频的蝉鸣噪声消除方法包括以下步骤：获取包含蝉鸣噪声的待处理鸟声音频；对所述待处理鸟声音频进行傅里叶变换得到第一幅度谱和第一相位谱；将所述第一幅度谱输入基于深度学习的鸟声降噪模型得到降噪后的第二幅度谱，其中，所述鸟声降噪模型包括依次连接的门控卷积编码器、序列建模模块和门控卷积解码器，所述序列建模模块包括分别用于对时间维度相关性和频率维度相关性建模的Conformer模块；将所述第一相位谱和所述第二幅度谱进行傅里叶逆变换得到降噪鸟声音频。本申请能够能够有效滤除鸟声音频中的蝉鸣噪声，提高鸟声音频降噪的降噪效果。
鸟声音频噪声消除方法系统装置存储介质

[发明专利]一种稳健的鸟声提取方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010379824.X有效
发明人： 张承云;郑泽鸿;陈庆春;凌嘉乐;肖波 -专利权人：广州大学
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种稳健的鸟声提取方法，包括：对音频信号进行预处理，得到带噪信号功率谱，通过最小值搜索法得到噪声功率谱估计；在预设的HBank滤波器组的基础上，将带噪信号功率谱和噪声功率谱估计转换到H域内进行分析，进而获得后验信噪比；根据所述后验信噪比以及引导判决法，得到H域的先验信噪比估计；对所述先验信噪比先进行平滑处理后求出其均值，进而得到有声帧的先验概率；再由设定的阈值判断当前帧是否为有声帧，并将连续的有声帧信号集合得到有声片段；通过线性预测法得到共振峰频率和共振峰宽度，进而判别有声段是否存在鸟声。本发明能够准确提取有声段，并自动剔除杂音，在低信噪比情况下也有良好效果，算法复杂度较低且实时性强。
一种稳健鸟声提取方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]单通道时域鸟声分离方法、装置以及计算机可读存储介质-CN202211354718.1在审
发明人：陈永焕;高星辉;张承云;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种单通道时域鸟声分离方法、装置以及计算机可读存储介质，方法包括：构建鸟声数据集，并对所述鸟声数据集进行数据划分，得到训练集和验证集；其中，所述鸟声数据集为单通道鸟声数据；构建鸟声分离网络，所述鸟声分离网络包括编码器、分离器和解码器；构建分离模型损失函数，并且配置优化器、学习率和学习率策略；根据所述分离模型损失函数、所述优化器、所述学习率和所述学习率策略，通过所述鸟声分离网络对所述训练集进行模型训练，得到鸟声分离模型；根据所述鸟声分离模型对混合鸟声数据进行分离处理，得到鸟声分离结果。本发明的运算量小、效率高且成本低，可广泛应用于人工智能技术领域。
通道时域鸟声分离方法装置以及计算机可读存储介质

[发明专利]一种远程鸟声信号传输系统-CN202010429163.7有效
发明人： 张承云;郑泽鸿;陈庆春;凌嘉乐;肖波 -专利权人：广州大学
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： H04L67/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种远程鸟声信号传输系统，包括：若干鸟声采集终端、网关设备以及云端服务器；每一鸟声采集终端，用于采集监测区域的声音信号，并根据声音信号生成鸟声音频文件，继而在接收由网关设备发送的访问请求时，将鸟声音频文件通过内置的无线通信模块发送至网关设备；网关设备，用于向每一鸟声采集终端发送访问请求，继而收集到各终端的鸟声音频文件，并通过无线网络模块与云端服务器建立通信连接后，将鸟声音频文件上传至云端服务器；云端服务器，用于在接收鸟声音频文件后，对鸟声音频文件进行存储与转发。通过实施本发明实施例能在不影响鸟类正常活动的情况下，提高鸟声采集的时效性。
一种远程鸟声信号传输系统

[发明专利]一种声音识别模型的训练方法、识别方法、设备及介质-CN202210813780.6在审
发明人： 张承云;詹海松;高星辉;李清荣;李一帆 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种声音识别模型的训练方法、识别方法、设备及介质，本发明通过对声音数据集进行第一能量值计算，根据第一能量值计算结果进行第一筛选处理，得到第一数据；对第一数据进行增益处理、滤波频域增强处理以及乱序合并处理，并对增益处理结果、滤波频域增强处理结果以及乱序合并处理结果中的至少之一进行组合，有利于增加声音识别模型训练过程中对可能携带各种噪声的数据的鲁棒性；对第二数据进行梅尔谱计算得到训练样本，将训练样本输入教师网络训练得到教师网络模型，将训练样本输入学生网络并根据教师网络模型对学生网络进行蒸馏学习，得到声音识别模型，轻量化且提升了识别能力，本发明可广泛应用于数据处理技术领域。
一种声音识别模型训练方法设备介质

[发明专利]一种单步渐进式表征转移学习的鸟声分类方法及装置-CN202210852000.9在审
发明人：李清荣;张承云;高星辉;詹海松;李一帆 -专利权人：广州大学
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种单步渐进式表征转移学习的鸟声分类方法及装置，方法包括：构建鸟声数据集；提取鸟声数据的梅尔声谱图；对梅尔声谱图进行不同的数据增强处理，得到增强声谱图；构建鸟声信号自监督表征学习分支，将增强声谱图作为鸟声信号自监督表征学习分支的输入，计算第一损失；构建鸟声信号有监督分类学习分支，将增强声谱图作为鸟声信号有监督分类学习分支的输入，计算第二损失；对第一损失和第二损失进行加权，得到最终损失；通过有监督分类学习分支模型对待预测的鸟鸣声进行预测，确定鸟声类型。本发明能够提高分类能力和泛化能力，并减少训练次数，提高训练效率，可广泛应用于机器学习技术领域。
一种渐进表征转移学习鸟声分类方法装置

[发明专利]一种目标区域的声音信息监测方法、装置、设备及介质-CN202210224155.8在审
发明人： 张承云;孟瑞德;黄云峰;尹天鑫;陈鹏旭;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标区域的声音信息监测方法、装置、设备及介质，本发明通过声音采集装置获取目标区域的第一声音信息，并采集通过监听扬声器在声音采集装置的位置产生的第二声音信息,根据第二声音信息计算声压级修正值,根据第一声音信息以及声压级修正值进行噪声筛选处理，确定噪声筛选后的目标声音数据；根据目标声音数据以及预存模板数据进行相似度对比处理，确定有用声音数据，并根据有用声音数据生成监测数据，使得最终用于监测的监测数据为筛选噪声后所关注的有用声音数据，在声音采集装置传输数据时以及在对监测数据进行分析时，降低了数据传输的数据量以及分析难度，提高了便捷性，本发明可广泛应用于音频处理技术领域。
一种目标区域声音信息监测方法装置设备介质

[发明专利]一种自行车防盗装置-CN201710221723.8有效
发明人：刘长红;徐海纯;陈伟涛;袁俊林;沈文龙;邓东烨;向建化;严一尔;张承云 -专利权人：广州大学
申请日： 2017-04-06 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： B62H5/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种自行车防盗装置，包括把手机构，其包括横把手、第一折叠把手、第二折叠把手、连接件，第一折叠把手通过连接件安装在横把手的一侧，第二折叠把手通过连接件安装在横把手的另一侧；锁合机构，其包括锁体组件、锁芯组件，锁芯组件安装在第一折叠把手的后端，锁体组件安装在第二折叠把手的后端；正常状态下，锁芯组件、锁体组件分离，第一折叠把手、第二折叠把手前端均嵌套在横把手内部；锁合状态时，第一折叠把手、第二折叠把手处于折叠向下状态，锁芯组件、锁体组件连接为一体并穿过自行车前轮；本发明结构结实牢固、防盗性能好,并且能够有效实现车锁开启和关闭的智能化,提高自行车防盗系统安全可靠性、便利性和实用性。
一种自行车防盗装置

[发明专利]一种鸟声识别模型的训练方法、分类方法、设备及介质-CN202111564495.7在审
发明人：李清荣;张承云;陈庆春;詹海松;李一帆;孟瑞德;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸟声识别模型的训练方法、分类方法、设备及介质，本发明通过获取鸟声数据集、噪声数据集并选取多个鸟声切片数据，对鸟声切片数据进行第一随机数据增强处理并进行变换增强处理得到声谱图数据，根据声谱图数据对识别模型进行训练得到鸟声识别模型；第一随机数据增强处理包括对鸟声切片数据进行噪声数据集的叠加处理、对鸟声切片数据进行时间区间位移变换处理、对鸟声切片数据进行第一音高变换处理以及对鸟声切片数据进行第一音量变换处理中的至少一种处理，将至少一种处理的结果进行组合处理，基于第一随机数据增强处理结果生成的训练数据丰富性增强，使得识别模型的泛化能力增强，本发明可广泛应用于深度学习领域。
一种鸟声识别模型训练方法分类设备介质

[发明专利]一种声学指数确定方法、装置及存储介质-CN202111072342.0在审
发明人： 张承云;郑鑫君;孟瑞德;黄云峰;尹天鑫;陈庆春;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G10L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种声学指数确定方法、装置及存储介质，本发明当第一声功率级差均小于等于级差阈值、最大频率值大于等于上限频率值、最小频率值小于等于下限频率值以及上限频率值小于等于最大采样频率的一半，确保若通过录音设备录制信号，其录制信号适用于预选声学指数的计算；当绝对值平均值大于等于平均值阈值、上限频率值小于等于采样频率的一半以及数据量化比特数大于等于比特数阈值，根据鸟类声音信号计算预选声学指数，进一步确保录音设备获取的鸟类声音信号适用于声学指数的计算，从而提高了预选声学指数的准确性，本发明可广泛应用于声学领域。
一种声学指数确定方法装置存储介质

[发明专利]一种鸟鸣声识别模型训练方法、识别方法及存储介质-CN202111072346.9在审
发明人： 张承云;李清荣;陈庆春;詹海松;李一帆;孟瑞德;余上 -专利权人：广州大学;广州灵感生态科技有限公司
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸟鸣声识别模型训练方法、识别方法及存储介质，本发明通过对预训练音频数据集、预训练鸟声数据集、目标鸟声数据集分别进行第一处理，得到对应的第一训练数据，第一处理包括：对预训练音频数据集、预训练鸟声数据集、目标鸟声数据集分别进行第一分帧处理并确定第一幅度谱和第一切片数据；根据第一切片数据进行第二分帧处理并确定第二幅度谱，根据第二幅度谱以及梅尔滤波器组确定第一梅尔谱并进行频率时间屏蔽处理；对负样本数据集进行第二处理，得到第二训练数据,根据第一训练数据以及第二训练数据对鸟鸣声识别模型进行训练，得到目标鸟鸣声识别模型，提高目标鸟鸣声识别模型的识别准确率，本发明可广泛应用于声音识别领域。
一种鸟鸣识别模型训练方法存储介质

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