[发明专利]一种具有音频分离声纹识别的湿地生态监测系统及其音频分离方法

权利要求书

1.一种具有音频分离声纹识别的湿地生态监测系统，其特征在于，包括业务层、数据层、展示层；

所述业务层包括用户系统、业务系统、算法系统三大系统组成，所述用户系统用于管理平台用户操作行为及信息管理；所述业务系统用于管理整个平台模块之间的业务，包括如音频地址管理、鸟类声纹采集和鸟类音频识别信息；所述算法系统通过人工智能声纹识别检测音频中的鸟类的类型并给出合理的检测反馈信息；

所述数据层用于数据存储，包括数据中心、系统数据库和声纹数据库；所述数据中心用于存储业务数据，包括鸟类识别种类、数量、日期和位置；所述系统数据库存储系统模块之间的业务关系数据，包括声纹和音频存放地址；所述声纹数据库存储所有鸟类音频数据；

所述展示层通过WEB端输出各功能模块之间交互返回的结果，开放API接口调用方法开发者可通过相关开放接口地址按照提供的调用规则进行调用；

所述业务系统通过音频提取设备获取岛上的各种鸟类音频并提供频谱-时间空间界面进行录制、定位、分析、注解和分类，算法系统作为后台系统通过人工智能进行声纹识别，人工智能声纹识别包括噪声去除、多音频分离、自动分类、单一识别；

多音频分离的过程如下：

步骤1，傅里叶变换；

步骤2，转换正弦曲线函数；

步骤3，参数估计；

步骤4，估算鸟类音频的频率变化；

步骤5，分离音频。

2.一种根据权利要求1所述的一种具有音频分离声纹识别的湿地生态监测系统的音频分离方法，其特征在于，所述步骤1具体为：

对于一个任意分布函数x和一个测试函数ψ，在内积，上满足：x′，ψ＝-x，ψ′，

则对于鸟类音频信号s视为一个分布，其满足：

s′we^jω＝-s′，w′e^jω+jωs，we^jω

其中，表示内积，′表示导数，w为有限时间窗函数，s为鸟类音频信号；

具有频率ω傅里叶变换函数S_w(ω)写成：S_w(ω)＝s，we^jω。

3.根据权利要求2所述的音频分离方法，其特征在于，所述步骤2具体为：

转换正弦曲线函数：

s(t)＝e^r(t)，

s(t)表示正弦曲线函数，t表示时间，r(t)表示非平稳函数，r_k表示非平稳参数，k表示阶数，C正整数，

以下等式：

其中：

对于任何有限时间窗函数w，可用于定义相对于非平稳参数r_k，k＞0的线性方程组。

4.根据权利要求2所述的音频分离方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

估计出非平稳参数r_k，k＞0，估计出复平稳参数r₀，根据得到

其中，R(r(t))表示对非平稳函数r(t)的估计函数。

5.根据权利要求2所述的音频分离方法，其特征在于，所述步骤4具体为：

估算鸟类音频的频率变化，

用估计值代替参数r_k，k＞0，得到的估计值线性系统以不同频率下的值S_w，S_w’，S_tw形成，最宽的主瓣宽度为w(t)t，总共5个部分，将典型的鸟类音频的频率变化从真实记录中估算出来。

6.根据权利要求2所述的音频分离方法，其特征在于，所述步骤5具体为：分离音频，频率下限ω_L和频率上限ω_H的频率和幅度估计值对S_w，S_w’，S_tw的频谱进行划分，从而得到分离的单一的鸟类音频，下面进行识别。

7.根据权利要求6所述的音频分离方法，其特征在于：单一的鸟类音频的识别方法包括模型匹配和单一的鸟类音频的小波识别两种。