[发明专利]一种收集、分析猪的发声行为的方法和系统在审

专利信息
申请号: 201910583730.1 申请日: 2019-07-01
公开(公告)号: CN110265041A 公开(公告)日: 2019-09-20
发明(设计)人: 杨志晓;席磊;范艳峰;惠雪;朱坤华;刘统帅;姬真真;石志芳;程璞;马伟;刘卫东;康静静;张景锋;孙卓越;朱涵涵;杨栋皓;马玉莹;马丁丁 申请(专利权)人: 河南牧业经济学院
主分类号: G10L17/26 分类号: G10L17/26;G10L17/04;G10L25/03;A01K29/00;G06F16/61;G06F16/65
代理公司: 河南豫龙律师事务所 41177 代理人: 王长坤
地址: 450011 河南省郑州市金水区北*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 发声 音频文件 猪床 标注 音频数据 体内 储存 信号接收模块 音频播放模块 音频采集模块 保存模块 储存硬盘 分类模型 分析模块 模块建立 模型训练 频域变换 评价模块 声音数据 声音行为 数据支持 音频处理 智能识别 分析 频域 躺卧 数据库 采集 播放 休息 监测
【权利要求书】:

1.一种收集、分析猪的发声行为的系统,其特征在于,包括依次连接的:

猪床本体模块,用于猪在休息时进行躺卧,以及对猪监测的场所;

音频采集模块,用于对猪床本体内猪发出的声音数据的采集;

音频处理与分析模块,用于对音频数据进行收集储存,并对音频数据进行处理分析;

音频播放模块,对收集到的音频文件进行播放。

2.根据权利要求1所述的一种收集、分析猪的发声行为的系统,其特征在于:所述的猪床本体模块由底板、顶板、侧板、床帘构成,底板左右侧以及后侧设置有侧板,侧板上端连接有顶板,顶板的前端设置有吊帘,猪可通过吊帘进出猪床本体。

3.根据权利要求1所述的一种收集、分析猪的发声行为的系统,其特征在于:所述的音频采集模块由话筒构成,话筒采集猪床本体内猪发出的声音,并将音频文件传送给音频处理与分析模块。

4.根据权利要求1所述的一种收集、分析猪的发声行为的系统,其特征在于:所述的音频处理与分析模块由计算机硬件及软件系统构成,计算机硬件包括信号接收模块、储存硬盘,软件系统由音频保存、行为标注、时间规整、加窗滤波、频域变换、模型训练和评价功能模块构成。

5.根据权利要求1所述的一种收集、分析猪的发声行为的系统,其特征在于:所述的音频播放模块由音箱构成,音箱用来播放接收到的音频文件。

6.根据权利要求4所述的一种收集、分析猪的发声行为的系统,其特征在于:所述的软件部分中的音频保存模块将信号接收模块接收到的音频文件保存至储存硬盘;行为标注模块提供对猪发声行为标注的人机接口,供领域专家对保存的猪发声音频所表示的猪的行为类别进行标注;时间规整模块从已标注的音频中提取预设帧数的音频片段;加窗滤波模块将时间规整模块提取的每个时域音频片段,按照预设的窗口和步长进行卷积处理;频域变换模块使用离散序列快速傅里叶变换将每个音频片段的卷积结果变换至频域,得到与卷积结果等长的频谱序列,每个频谱序列的类别即为与其对应的时域音频片段类别,所有的频谱序列和与之对应的音频文件的标注组成频域数据库;模型训练和评价模块将所有的频谱序列和与之对应的音频文件的标注一起组成的频域数据库按照一定的比例随机拆分为互斥的训练集和测试集,选择分类模型,使用训练集训练分类模型,使用测试集对训练的模型进行测试,根据测试结果评价训练的分类模型的性能。

7.一种收集、分析猪的发声行为的方法,其特征在于,包括:

S1:在猪床本体内安装话筒,话筒安装在猪不能触碰到且能够采集猪床本体内全部区域猪的声音的位置,通过话筒完成对猪声音信息的采集,并将话筒采集到的声音信息传递给计算机硬件;

S2:信号接收模块将音频文件进行接收,同时使用音箱进行播放音频文件,音频保存模块将音频文件存放在储存硬盘中,通过软件部分中的行为标注模块对猪发声行为进行标注,时间规整模块从已标注的音频中提取预设帧数的音频片段,将音频文件截取为相同时长的音频片段,由加窗滤波模块将时间规整模块提取的每个时域音频片段,按照预设的窗口和步长进行卷积处理;

S3:通过频域变换模块使用离散序列快速傅里叶变换将每个音频片段的卷积结果变换至频域,得到与卷积结果等长的频谱序列,每个频谱序列的类别即为与其对应的时域音频片段类别,将每个频谱序列和与之对应的音频文件的标注一起,建立猪发声行为的频域数据库;

S4:由模型训练和评价模块将频域数据库拆分为训练集与测试集,通过分析处理训练集获得分类模型,再由分类模型预测测试集的音频样本类别,将预测结果与真实结果对比,评价分类模型的性能;

S5:改变分类模型的类型、结构、参数,重复步骤S4,直至模型性能满足要求。

8.如权利要求7所述的一种收集、分析猪的发声行为的方法,其特征在于:所述的步骤S4包括:

S41:模型训练和评价模块将频域数据库按照一定的比例随机拆分为互斥的训练集和测试集;

S42:使用训练集训练分类模型,使用训练好的分类模型预测测试集的样本类别,获得一组预测结果序列;

S43:将预测结果与真实结果对比,考察分类准确率、召回率、f1分数,评价分类模型的性能。

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