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[發(fā)明專利]一種基于Mel子帶參數(shù)化特征的鳥鳴自動(dòng)識(shí)別方法在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710224881.9 申請(qǐng)日: 2017-04-07
公開(公告)號(hào): CN108694953A 公開(公告)日: 2018-10-23
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 張賽花;趙兆;許志勇 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 南京理工大學(xué)
主分類號(hào): G10L17/26 分類號(hào): G10L17/26;G10L25/21
代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203 代理人: 王瑋
地址: 210094 *** 國(guó)省代碼: 江蘇;32
權(quán)利要求書: 查看更多 說(shuō)明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 參數(shù)化特征 子帶 自動(dòng)識(shí)別 支持向量機(jī)算法 帶通濾波器組 高斯混合模型 隨時(shí)間變化 自回歸模型 后處理 對(duì)數(shù)能量 分類識(shí)別 濾波處理 能量序列 鳥鳴信號(hào) 聲學(xué)環(huán)境 聲學(xué)監(jiān)測(cè) 聲音事件 生態(tài)監(jiān)測(cè) 事件能量 數(shù)據(jù)分幀 物種分類 重要意義 自動(dòng)分段 數(shù)據(jù)幀 建模 擬合 時(shí)頻 圖域 輸出 檢測(cè)
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于Mel子帶參數(shù)化特征的鳥鳴自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于步驟如下:

步驟1、對(duì)野外實(shí)測(cè)的鳥聲連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;

步驟2、對(duì)預(yù)處理后的連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分段,提取鳥鳴聲片段;

步驟3、對(duì)步驟2得到的鳥鳴片段提取參數(shù)化特征;

步驟4、根據(jù)步驟3提取出的特征進(jìn)行鳥類物種的分類識(shí)別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Mel子帶參數(shù)化特征的鳥鳴自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于:步驟1對(duì)野外實(shí)測(cè)的鳥聲連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理具體包括以下步驟:

步驟1-1、將野外實(shí)測(cè)的連續(xù)鳥聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為相同的采樣率;

步驟1-2、對(duì)連續(xù)鳥聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分幀、加窗及短時(shí)傅里葉變換,得到功率譜圖,功率譜圖表示為如下形式:

SP=[sp(1),sp(2),…,sp(L)];

式中,L表示幀數(shù),第l幀(1≤l≤L)頻域向量為:

sp(l)=[|S(0,l)|2,|S(1,l)|2,…,|S(N/2-1,l)|2]T

其中,上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置,S(k,l),0≤k≤N/2-1表示在時(shí)頻點(diǎn)(k,l)處的短時(shí)傅里葉變換結(jié)果,N為每幀信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,FFT)的點(diǎn)數(shù),k為頻率序號(hào)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Mel子帶參數(shù)化特征的鳥鳴自動(dòng)識(shí)別方法,其特征在于:步驟2對(duì)連續(xù)鳥聲監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分段具體包括以下步驟:

步驟2-1、設(shè)置頻率下限和上限分別為fL和fH

步驟2-2、利用公式確定每一幀的短時(shí)能量;

式中,l為幀序號(hào),k為頻率序號(hào),S(k,l)表示在時(shí)頻點(diǎn)(k,l)處的短時(shí)傅里葉變換結(jié)果,NL和NH分別表示fL和fH對(duì)應(yīng)的頻率點(diǎn)序號(hào),e(l)為第l幀的短時(shí)能量;

步驟2-3、利用公式le(l)=log10(e(l))確定每一幀的對(duì)數(shù)能量;

步驟2-4、幀對(duì)數(shù)能量分布用含有兩個(gè)高斯分量的高斯混合模型(Gaussian MixtureModel,GMM)生成,則兩個(gè)高斯分量分別近似為鳴聲事件幀集合以及環(huán)境噪聲幀集合的概率密度函數(shù),概率密度函數(shù)表示為:

式中,對(duì)應(yīng)于第m個(gè)高斯分量,μm為均值,為方差。wm表示高斯分量權(quán)重系數(shù),0≤wm≤1,且滿足

步驟2-5、對(duì)于第l幀,如果該幀屬于環(huán)境噪聲幀集合的后驗(yàn)概率大于屬于鳴聲事件幀集合的后驗(yàn)概率,判決該幀歸屬環(huán)境噪聲,環(huán)境噪聲幀不予處理;如果該幀屬于鳴聲事件幀集合的后驗(yàn)概率大于屬于環(huán)境噪聲幀集合的后驗(yàn)概率,則判決該幀歸屬某個(gè)鳴聲片段,與該幀時(shí)間上連續(xù)且同樣滿足上述條件的其他幀也歸屬為該片段;

鳴聲片段集合記為D={AE1,AE2,…,AEK},其中K為片段個(gè)數(shù);

步驟2-6、計(jì)算步驟2-5得到的各個(gè)鳴聲片段的對(duì)數(shù)能量,所用公式為:

最大值記為對(duì)于第k個(gè)片段,如果ME-EAEk≥20dB,則從鳴聲片段集合中剔除這個(gè)生態(tài)研究?jī)r(jià)值較小的過(guò)弱片段。

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