公开(公告)号：CN109741759B

公开(公告)日：2020-07-31

申请号：CN201811566250.6

申请日：2018-12-21

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 赵兆 ,  曾瑞文 ,  许志勇

IPC: G10L21/0216 ,  G10L21/0264 ,  G10L17/26 ,  G10L17/02 ,  G10L25/18 ,  G10L25/21 ,  G10L25/45 ,  G10L25/24

Abstract: 本发明公开了一种面向特定鸟类物种的声学自动检测方法。该方法先采用基于高斯混合模型的声学事件检测处理过程提取特定鸟类物种潜在鸣声片段，结合基于候选声音事件的能量、鸣叫时长、频率分布的后处理过程，完成稳健检测与自动分段；然后对各个声音片段进行自适应信号降噪，对增强后的声音片段提取相应的梅尔倒谱系数特征参数，获得潜在鸣声片段特征集；最后结合潜在鸣声片段特征集和支持向量机完成特定鸟类物种声学检测。本发明实现过程便捷，此外通过采用基于麦克风阵列的自适应信号增强处理能够明显改善声音事件的信噪比从而提高特定物种辨识准确率，实现野外自然环境下特定鸟类物种的声学检测，对于野外珍稀鸟类物种的生态保护具有重要意义。

公开(公告)号：CN109741759A

公开(公告)日：2019-05-10

申请号：CN201811566250.6

申请日：2018-12-21

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 赵兆 ,  曾瑞文 ,  许志勇

IPC: G10L21/0216 ,  G10L21/0264 ,  G10L17/26 ,  G10L17/02 ,  G10L25/18 ,  G10L25/21 ,  G10L25/45 ,  G10L25/24

Abstract: 本发明公开了一种面向特定鸟类物种的声学自动检测方法。该方法先采用基于高斯混合模型的声学事件检测处理过程提取特定鸟类物种潜在鸣声片段，结合基于候选声音事件的能量、鸣叫时长、频率分布的后处理过程，完成稳健检测与自动分段；然后对各个声音片段进行自适应信号降噪，对增强后的声音片段提取相应的梅尔倒谱系数特征参数，获得潜在鸣声片段特征集；最后结合潜在鸣声片段特征集和支持向量机完成特定鸟类物种声学检测。本发明实现过程便捷，此外通过采用基于麦克风阵列的自适应信号增强处理能够明显改善声音事件的信噪比从而提高特定物种辨识准确率，实现野外自然环境下特定鸟类物种的声学检测，对于野外珍稀鸟类物种的生态保护具有重要意义。