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[发明专利]一种基于JDC-CRNN的鸟声检测方法与系统-CN202310084987.9在审
发明人：肖红;詹志伟;黄子豪;姜文超 -专利权人：广东工业大学;广州凡沙智能科技有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于JDC‑CRNN的鸟声检测方法与系统，涉及鸟声检测的技术领域，包括：获取带有鸟声标注信息的音频数据，对音频数据进行预处理；将预处理后的音频数据转化为梅尔频谱图，并划分为训练集和验证集；利用训练集对构建的基于JDC‑CRNN的鸟声检测模型进行预设轮次的训练，设置损失函数，调整鸟声检测检测模型的网络参数，获得训练后的鸟声检测模型；设置早停机制，利用验证集对训练后的鸟声检测模型进行测试，获得优化后的鸟声检测模型，对待检测的音频数据的梅尔频谱图进行鸟声检测，获得鸟声检测结果。本申请的鸟声检测模型基于CRNN网络，实现对鸟声的精准检测，同时降低了计算时间复杂度，提高了检测速度。
一种基于 jdc crnn 鸟声检测方法系统

[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。
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]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]一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法-CN202310115088.0在审
发明人：陈晓;曾昭优 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了声音识别技术领域的一种基于声音特征优化选择的鸟声识别方法，包括以下步骤：先对鸟声信号做傅里叶变换并加权；计算鸟声的功率谱，设计两组滤波器对功率谱滤波，并分别提取滤波后的滤波信号的系数，对每组滤波后的信号的系数求协方差矩阵，得到优化后的鸟声特征，最后将两组优化后的鸟声特征组成鸟声的特征向量；构造非线性分类模型f(x)，并采用改进的优化方法寻找到非线性分类模型中的最优核函数；将提取的鸟声特征向量输入非线性分类模型进行学习。本发明鸟声识别方法相较于其他鸟声识别方法，通过设计新的鸟声特征并优化选择、优化非线性分类方法的核参数，使得鸟声具有更优的分类准确率，且计算时间短，简单易行，实时性好。
一种基于声音特征优化选择鸟声识别方法

[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
一种鸟声识别模型训练方法分类设备介质

[发明专利]鸟声识别模型的构建方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910390381.1有效
发明人：吴冀平;亢祖衡;彭俊清;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明涉及声音识别领域，公开了一种鸟声识别模型的构建方法、装置、计算机设备及存储介质。其方法包括：获取鸟声样本，鸟声样本包括声音片段，每个鸟声样本与一个鸟名标签对应；从声音片段中提取梅尔频率倒谱特征，获得声音片段的多个频谱图；对多个频谱图进行特征提取和降维处理，获得声音片段对应的特征图；将特征图进行声纹特征编码处理，获得声纹特征向量；将声纹特征向量输入胶囊网络进行训练，训练完毕后获得鸟声识别模型，鸟声识别模型包括训练完毕后的胶囊网络。本发明所获得鸟声识别模型可用于对包含鸟声的声音片段进行处理，识别出鸟的类别。
鸟声识别模型构建方法装置计算机设备存储介质

[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。
一种渐进表征转移学习鸟声分类方法装置

[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]一种基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法-CN202110912736.6有效
发明人：周晓彦;欧昀;李大鹏;刘文强 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合和组合模型的鸟声识别方法，包括：对读取的原始鸟声音频进行预处理，包括预加重和分帧加窗；提取鸟声的梅尔倒谱系数、梅尔滤波后的能量系数、短时过零率和短时频谱质心四种特征，分别归一化后进行纵向拼接形成融合特征语谱图分别输入构建的两个基于Inception模块的CNN模型进行训练，训练完成后将两个模型输出的概率数组进行拼接形成一个特征数组，并将该特征数组作为ANN模型的输入进行训练，训练完成后加载上述三个模型的最优参数；将待测的任一鸟声音频输入加载最优参数后的三个模型，得到鸟声识别分类结果。本发明可提高不同鸟声之间特征的差异性，并且提高了鸟声识别准确率。
一种基于特征融合组合模型鸟声识别方法

[发明专利]一种鸟声识别系统及识别方法-CN202010068386.5有效
发明人：范雪环;娄丽娜 -专利权人：北京正和恒基滨水生态环境治理股份有限公司
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种鸟声识别系统及识别方法，其采用了特定的定向收音方法，对目标鸟声进行高精度追踪识别，缩小了接收音源的范围，可在较大程度上降低背景噪声干扰，提升了检测识别精度，并实现了精准定位识别。同时针对鸟声的声音谱率较高，鸟声具有多个短促高音连续或是不连续高频发声的特点，指定了后续强化处理方案，其利用神经网络模型，可实现实现高精度分别识别处理，从而显著提升了鸟类鸟声识别精度，为鸟类种群研究提供了良好的技术支持
一种鸟声识别系统方法

[发明专利]鸟类声音识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910420152.X在审
发明人：吴冀平;彭俊清;王健宗 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G10L17/18 文献下载
摘要：具体公开了一种鸟类声音识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：根据小波变换算法对获取的鸟声录音数据进行降噪处理，以得到降噪鸟声信号；对降噪鸟声信号进行预加重、分帧和加窗，对得到的窗口数据进行快速傅里叶变换和取平方处理基于梅尔滤波器组对各谱线能量进行处理，对得到窗口数据各自对应的梅尔频谱数据进行倒谱分析并对倒谱分析的结果进行一阶差分和二阶差分，获得窗口数据各自对应的梅尔倒谱特征向量；基于训练好的卷积神经网络，根据梅尔倒谱特征向量对降噪鸟声信号进行识别，输出降噪鸟声信号对应的鸟类识别数据。
窗口数据鸟声信号降噪鸟类梅尔卷积神经网络计算机设备存储介质倒谱分析声音识别特征向量谱线快速傅里叶变换分类模型降噪处理录音数据滤波器组梅尔频谱小波变换预加重二阶分帧加窗算法一阶输出申请

[发明专利]一种鸟声录制系统-CN201810794976.9在审
发明人：毛汉领;张启鹏;熊永敬;李欣欣;黄振峰 -专利权人：广西大学
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G11C7/16 文献下载
摘要：本发明为一种鸟声录制系统，由控制模块、滤声模块、鸟声录制模块、蓝牙发送模块、拾音模块、感应模块组成。控制模块控制整个系统开始录音和停止录音等的；拾音模块用于去掉噪声并接收鸟的叫声；鸟声录制模块接收来自拾音模块录制的鸟的叫声，并转化为数字信号，以无损的格式储存；蓝牙发送模块用于与手机或平板等的连接，便于对系统录音的控制和数据的传输本发明具有功耗低、体积小、电路简单、操作简单、可靠性强等优点，可直接放到鸟巢中进行录音，解决了在录音系统体积小的前提下野外录制鸟叫声的时间短的问题，极大方便了鸟声的研究。
拾音模块蓝牙发送模块控制模块录制模块录制录音感应模块开始录音录音系统录制系统数字信号停止录音体积小鸟巢功耗手机无损噪声电路野外储存传输转化研究

[实用新型]一种观察水鸟生活习性的设施-CN201621080880.9有效
发明人：侯小毅;侯亚旅 -专利权人：侯小毅;侯亚旅
申请日： 2016-09-27 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：，包括多个浮台，分布在水鸟生活水域，该浮台通过其锚锭定位，漂浮在水面上；所述浮台上设有内置音频模块的摄像头和声像信号发射器；所述内置音频模块的摄像头用于获取水鸟影像和鸣声；所述声像信号发射器用于发射水鸟声像信号；水岸观察室，室内设有声像信号接收器及播放器；所述声像信号接收器用于接收来自浮台的水鸟声像信号，所述播放器将水鸟声像信号还原为可视图像和可听声音。本设施利用实时视频监控手段采集水鸟声像信息，将其栖息状态进行全天候、全视角监测和记录，将水鸟的栖息、生存、繁殖状态直观呈现，为保护水鸟提供了第一手资料，并能实时播放视频和音频，普及爱鸟、护鸟知识。
一种观察水鸟生活习性设施

[发明专利]一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法-CN202211512964.5在审
发明人：周晓彦;王基豪;王丽丽;魏琼 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G10L17/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于桥接Transformer的小样本优化鸟声识别方法，包括获取BTNN鸟声识别网络模型，提取鸟鸣声信号的短时傅里叶变换生成语谱图作为整体网络模型的输入特征；利用桥接Transformer结构对STFT语谱图局部特征与全局特征的信息进行提取及补全融合，获得鸟声特征参数；引入样本损失优化模块SLOBlock，利用单层Transformer编码器的交叉注意机制，对来自主干网络输出特征图进行关系建模本发明通过设计BTNN模型以提升在样本数据稀缺情况下鸟声识别测试的准确率，同时加强对输入语谱图在全局与局部层面上的信息交互，提高对输入特征的提取利用。
一种基于 transformer 样本优化鸟声识别方法

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