[发明专利]一种辅助鸟类繁殖期的物候研究的鸟类声音识别方法

权利要求书

1.一种辅助鸟类繁殖期的物候研究的鸟类声音识别方法，其特征在于，首先读取现场的录音片段，声音中包含着若干鸟类鸣声的片段，然后识别算法会识别录音中叫声片段所属的鸟类的种类，给出一个识别的可信度，并且记录下这段声音的实际录制日期，最后结合算法的识别结果计算出该地区全部录音中这种发出鸣声的鸟类的数量，也就是进入繁殖期的鸟类的数量，当某个时间以后这个数量超过一个预先设定的阈值以后，即可认为在该地区这种鸟类从这个时候开始进入繁殖期，反之，当数量减少超过一个阈值以后，即可认为该种鸟结束了繁殖期，所述识别算法的具体步骤为：1)采用半监督的非负矩阵分解用来做源分离，2)将信号通过一个低通滤波器，然后进行频率补偿；3)对声音进行分割：使用短时能量找到空白到叫声的转换点，首先算出录音的短时能量：然后根据阈值找出声音片段；4)特征提取：首先将声音片段加上重叠的窗，每一窗成为一帧，针对每个窗内的值提取时域特征和频域特征，大部分频域特征是基于短时傅里叶变换(STFT)的，然后把时域特征和频域特征合成一个向量，作为这一帧的特征向量；5)降维和降噪：使用PCA作为降维的手段；6)采用隐式马尔科夫链为每一种鸟类鸣声建立数学模型，首先采用segmental k means进行模型初始化，然后使用前向-后向算法(forward-backwardalgorithm)对HMM进行训练，HMM模型建立好了以后,对于新的需要处理的录音，进行源分离，预处理，分割，特征提取，PCA，然后将得到的特征序列与每一个训练好的HMM进行比对，即采用维特比算法(Viterbi Algorithm)进行解码，得到可信度，选取可信度最大的那个模型作为识别结果。