[发明专利]一种基于声学信息的梅山猪发情监测方法

摘要

本发明属于动物发情监测技术领域，具体涉及一种基于声学信息的梅山猪发情监测方法。首先采集梅山猪发情声信号和猪场环境的其他猪只的打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵声，利用基于小波阈值多窗谱的维纳语音增强和基于短时能量的双门限端点检测对猪声音信号进行预处理，实现猪声音信号的去噪和有效信号检测；然后利用时频分析方法和短时分析技术分析了猪声音信号的时频域特征，提取了经时间规整算法规整后的300维短时能量、300维短时过零率、32维基于6层小波包分解的子带频段能量比和720维梅尔倒谱系数共1352维梅山猪声音特征；构建深度信念网络（DBN）进行梅山猪发情声的识别。本发明准确地判断梅山猪发情期，有利于母猪的及时受孕，发挥其繁殖潜力，提高经济效益。

主权项

1.一种基于声学信息的梅山猪发情监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：通过放置在猪栏处的录音设备，采集梅山猪发情时产生的声音信号，同时采集猪场环境中梅山猪和长白猪的打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵声音信号；步骤2：基于小波阈值多窗谱的维纳语音增强对步骤1采集的猪声音信号进行预处理，实现猪声音信号的去噪，得到去噪后的猪声信号；步骤3：利用基于短时能量的双门限端点检测对步骤2去噪后的猪声信号进行有效信号的提取，得到有效的猪声信号；步骤4：对步骤3的有效的猪声信号进行时频特征分析，确定声音信号的持续时长、能量分布和频率分布；步骤5：在步骤4的时频特征分析基础上，对有效猪声信号进行声音特征提取，声音特征指标包括短时能量、短时过零率、基于6层小波包分解的子带频段能量比、梅尔频率倒谱系数；步骤6：对所述步骤5中提取的声音特征参数，采用深度信念网络建立梅山猪发情声识别模型；步骤7：按训练集和测试集4:1的比例，利用步骤6中建立的梅山猪发情声识别模型进行识别验证，并进行5折交叉验证，确定识别效果；完成梅山猪发情声的识别。