[發(fā)明專利]一種基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法

在審

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• 申請日: 2017-04-07
• 公開（公告）號: CN108694953A
• 公開（公告）日: 2018-10-23
• 發(fā)明（設計）人: 張賽花;趙兆;許志勇
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G10L17/26
• 分類號: G10L17/26;G10L25/21
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 王瑋

本發(fā)明公開了一種基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法。該方法針對自然復雜聲學環(huán)境下基于鳥鳴的物種分類問題，首先采用高斯混合模型擬合連續(xù)聲學監(jiān)測數據分幀后的對數能量分布，選取高似然率的數據幀組成候選聲音事件，結合基于候選事件能量的后處理過程，完成穩(wěn)健檢測與自動分段；然后在譜圖域對相應片段采用Mel帶通濾波器組濾波處理，基于自回歸模型分別建模各個子帶輸出的隨時間變化的能量序列，得到能夠描述不同種類鳥鳴信號時頻特性的參數化特征；最后利用支持向量機算法進行分類識別。本發(fā)明實現簡單，對生態(tài)監(jiān)測有重要意義。

技術領域

本發(fā)明屬于生態(tài)監(jiān)測及聲信號識別技術領域，具體是一種基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法，。

背景技術

生物多樣性監(jiān)測作為生態(tài)監(jiān)測的重要組成部分，在研究物種資源與生態(tài)環(huán)境方面具有十分重要的意義。其中，鳥類作為一種對棲息地改變和環(huán)境變化反應極為敏感的環(huán)境指示生物，是生物多樣性評估與監(jiān)測、生態(tài)環(huán)境影響評價的重要指標。基于鳥鳴的鳥類自動監(jiān)測是一種非侵入式的檢測鳥類存在與活動性的方法，對生態(tài)學研究有重要意義。

其中，利用聲學信號分析手段對野外實測鳥聲信號提取特征，是后續(xù)進行大規(guī)模數據分析、數學建模以及模式識別的基礎。近年來已有學者提出基于和差統(tǒng)計法提取鳥鳴片段譜圖對應的紋理特征向量(魏靜明,李應.利用抗噪紋理特征的快速鳥鳴聲識別[J].電子學報,2015,43(1):185-190.)，但是實驗驗證采用的數據樣本均為手工截取的長度固定為2秒的片段，并未涉及鳴聲片段的自動檢測與提取，而對于野外大時間跨度連續(xù)聲監(jiān)測應用，人工截取片段方式不具有可行性，且上述方法對于持續(xù)時長變化的鳴聲片段分類性能較差。

由此可知，現有技術存在方法不全面、功能單一等缺陷。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法。

實現本發(fā)明目的的技術解決方案為：一種基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法，步驟如下：

步驟1、對野外實測的連續(xù)鳥聲監(jiān)測數據進行預處理，具體為統(tǒng)一采樣率并計算功率譜圖；

步驟2、對預處理后的連續(xù)鳥聲數據進行自動分段，提取鳥鳴聲片段；

步驟3、對步驟2得到的鳥鳴片段提取參數化特征；

步驟4、對步驟3提取出的特征建立數據庫，進行鳥類物種的分類識別。

本發(fā)明與現有技術相比，其顯著優(yōu)點為：1)本發(fā)明的方法的數據是在野外自然復雜聲學環(huán)境下錄取，在各種背景噪聲的影響下仍具有良好性能；2)本發(fā)明的方法對持續(xù)時長變化的鳥鳴聲具有普適性；3)本發(fā)明的方法對不同類型的鳥類物種均具有良好的識別性能；4)本發(fā)明的方法數據可靠，易于實施，操作簡單。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法的流程圖。

圖2是本發(fā)明幀對數能量分布直方圖及其高斯擬合曲線。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。

結合圖1，本發(fā)明的一種基于Mel子帶參數化特征的鳥鳴自動識別方法，步驟如下：

步驟1、對野外實測的連續(xù)鳥聲監(jiān)測數據進行預處理；

步驟1-1、將野外實測的連續(xù)鳥聲監(jiān)測數據統(tǒng)一轉換為相同的采樣率；

步驟1-2、對連續(xù)鳥聲監(jiān)測數據進行分幀、加窗及短時傅里葉變換，得到功率譜圖，功率譜圖可以表示為如下形式：

SP＝[sp(1),sp(2),…,sp(L)]；