【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于蛙類鳴聲識別，具體而言，涉及一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法、介質及系統。
技術介紹
1、近年來，隨著生態環境保護的日益重視，對野生動物種群的監測和保護工作受到了廣泛關注。其中，蛙類作為重要的指示物種,其種群動態和鳴叫聲音特征與所在生境的環境變化息息相關。通過對蛙類鳴聲的自動監測和分析,可以及時掌握當地蛙類的種群狀況,為生態環境評估和保護管理提供重要依據。
2、目前,蛙類鳴聲監測技術主要包括人工觀察和自動化監測兩種方式。人工觀察法需要專業人員長期待在野外,對蛙類的鳴叫進行觀察記錄,具有局限性和不連續性。自動化監測則通常采用單一麥克風或麥克風陣列,結合數字信號處理技術對采集的蛙鳴聲音頻信號進行分析識別。這種方法可以實現連續自動監測,但在復雜環境下易受噪聲干擾,識別準確率較低。此外,現有的自動化監測方法大多只能識別已知蛙種,對于新發現或尚未收錄的蛙種缺乏有效的識別手段。
3、另一方面,蛙類的空間分布特征也是研究其種群動態、保護狀況的重要依據。但現有的蛙類鳴聲監測技術很少考慮蛙鳴的空間信息,僅從單一聲源角度進行分析識別,這在一定程度上限制了監測結果的準確性和全面性。
4、因此,如何在復雜環境下準確識別蛙類鳴聲,同時利用空間信息提高監測的可靠性,成為當前蛙類生態監測技術亟待解決的關鍵問題。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法、介質及系統，能夠解決現有技術難以在復雜環境下準確識別蛙類鳴聲的技術問題。
2、本專利技術是這樣實現的：
3、本專利技術的第一方面提供一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，包括以下步驟：
4、s10、利用麥克風陣列采集蛙類鳴聲音頻信號；
5、s20、基于聲源定位算法對采集的音頻信號進行空間方位分析，確定不同方位的聲源位置；
6、s30、根據聲源方位信息，采用預先擬合好的蛙鳴分離濾波方程組，對不同方位的蛙鳴聲進行分離；
7、s40、對分離后的單一方位蛙鳴聲進行時頻分析，提取聲學特征，包括基頻、諧波結構、持續時間、頻率調制、振幅包絡；
8、s50、構建特征分類函數，結合空間方位信息和聲學特征，對分離的蛙鳴聲進行初步分類；
9、s60、建立蛙類聲音數據庫，包含已知蛙種的典型鳴聲特征；
10、s70、將分類后的蛙鳴聲與數據庫中的特征進行匹配，識別具體的蛙種；
11、s80、對識別結果進行置信度評估，若置信度低于閾值，則將該樣本標記為“未知”，并加入待進一步分析的數據集；
12、s90、定期更新蛙類聲音數據庫和特征分類函數，以適應新的蛙種和環境變化，提高識別準確率。
13、在上述技術方案的基礎上，本專利技術的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法還可以做如下改進:
14、其中，所述蛙鳴分離濾波方程組包括時域濾波方程、頻域濾波方程、空間濾波方程、相位校正方程以及噪聲抑制方程。
15、進一步的，所述時域濾波方程用于對原始音頻信號進行時域濾波，消除高頻噪聲和低頻背景聲；
16、所述頻域濾波方程用于在頻域上分離不同頻段的蛙鳴聲；
17、所述空間濾波方程用于根據聲源方位信息增強目標方向的聲音信號；
18、所述相位校正方程用于修正由于麥克風陣列幾何布局導致的相位差；
19、所述噪聲抑制方程用于進一步抑制環境噪聲，提高蛙鳴聲的信噪比。
20、進一步的，基于聲源定位算法對采集的音頻信號進行空間方位分析的步驟如下：
21、1.時間延遲估計：利用廣義互相關函數(gcc)計算不同麥克風對之間的時間延遲：
22、
23、式中，rgcc(τ)為廣義互相關函數；x1(f)和x2(f)為兩個麥克風信號的傅里葉變換；ψgcc(f)為加權函數；τ為時間延遲。通過分析不同麥克風對之間的時間延遲差，可以獲得聲源相對麥克風陣列的空間方位信息。
24、2.雙曲線定位：基于時間延遲差，構建雙曲線方程用于確定聲源位置:：
25、
26、式中，x和y為聲源坐標；a和b為雙曲線參數，由麥克風位置和時間延遲確定。通過多個麥克風對形成的多條雙曲線,可以通過幾何關系精確定位聲源位置。
27、3.最小二乘估計：利用多個麥克風對形成的雙曲線，通過最小二乘法估計聲源位置：
28、
29、式中，為估計的聲源位置參數；yi為觀測值；f(xi；θ)為雙曲線模型函數；n為麥克風對數量。
30、通過上述三個子步驟,可以有效地根據采集的音頻信號確定蛙鳴聲的空間方位信息,為后續的蛙鳴分離和識別提供重要依據。
31、進一步的，蛙鳴分離濾波方程組中的每個方程的公式表達如下：
32、1.時域濾波方程：
33、
34、式中，y(t)為濾波后的信號；x(t)為輸入信號；h(k)為濾波器系數；m為濾波器階數；εt為時域濾波誤差。
35、h(k)系數通過最小化均方誤差獲得，以消除高頻噪聲和低頻背景聲：
36、
37、其中，d(t)為期望輸出信號。
38、2.頻域濾波方程：
39、y(f)＝h(f)x(f)+n(f)；
40、式中，y(f)為濾波后的頻譜；x(f)為輸入信號的頻譜；h(f)為頻域濾波器傳遞函數；n(f)為頻域噪聲。
41、h(f)可通過維納濾波器設計，以分離不同頻段的蛙鳴聲：
42、
43、其中，sxx(f)為信號功率譜密度；snn(f)為噪聲功率譜密度。
44、3.空間濾波方程：
45、
46、式中，y(t)為空間濾波輸出；xm(t)為第m個麥克風的信號；wm為復數權重；m為麥克風數量；η(t)為空間濾波誤差。
47、權重wm通過最大化輸出信噪比獲得，以增強目標方向的聲音信號：
48、
49、其中，rs為目標信號協方差矩陣；rn為噪聲協方差矩陣。
50、4.相位校正方程：
51、φcorrected(f)＝vmeasured(f)-2πfτdelay+εφ；
52、式中，φcorrected(f)為校正后的相位；φmeasured(f)為測量的相位；f為頻率；τdelay為時間延遲；εφ為相位校正誤差。
53、τdelay通過麥克風陣列幾何關系計算，用于修正由于陣列布局導致的相位差：
54、
55、其中，rm為第m個麥克風位置；rs為聲源位置；r0為參考麥克風位置；c為聲速。
56、5.噪聲抑制方程：
57、senhanced(f,t)＝g(f,t)snoisy(f,t)；
58、式中，senhanced(f,t)為增強后的時頻譜；snois本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述蛙鳴分離濾波方程組包括時域濾波方程、頻域濾波方程、空間濾波方程、相位校正方程以及噪聲抑制方程。
3.根據權利要求2所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述時域濾波方程用于對原始音頻信號進行時域濾波，消除高頻噪聲和低頻背景聲；
4.根據權利要求3所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述時域濾波方程，具體表示如下：
5.根據權利要求4所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述頻域濾波方程，具體表示如下：
6.根據權利要求5所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述空間濾波方程，具體表示如下：
7.根據權利要求6所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述相位校正方程，具體表示如下：
8.根據權利要求7所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述噪聲抑制方程，具體表示
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲有程序指令，所述程序指令在計算機中運行時，用于執行權利要求1-8任一項所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法。
10.一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別系統，其特征在于，包含權利要求9所述的計算機可讀存儲介質。
...【技術特征摘要】
1.一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述蛙鳴分離濾波方程組包括時域濾波方程、頻域濾波方程、空間濾波方程、相位校正方程以及噪聲抑制方程。
3.根據權利要求2所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述時域濾波方程用于對原始音頻信號進行時域濾波，消除高頻噪聲和低頻背景聲；
4.根據權利要求3所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述時域濾波方程，具體表示如下：
5.根據權利要求4所述的一種基于空間方位的蛙類鳴聲識別方法，其特征在于，所述頻域濾波方程，具體表示如下：
【專利技術屬性】
技術研發人員：張希明，董偉，王軍，麻友俊，易海萍，鄧志民，
申請(專利權)人：陜西長青國家級自然保護區管理局大熊貓國家公園長青管理分局，
類型：發明
國別省市：
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