[发明专利]一种具有小波变换的朱鹮种群生态体系监测系统及其方法

权利要求书

1.一种具有小波变换的朱鹮种群生态体系监测系统，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，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，分为数据中心、系统数据库和声纹数据库，所述数据中心用于存储各种业务数据，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；所述声纹数据库用于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、分类，所述算法系统作为后台系统通过人工智能进行声纹识别，具体包括噪声去除、多音频分离、自动分类和单一识别；

其中，所述单一识别方法为小波变换识别方法，具体为：

步骤1、预处理，通过预处理对一段音节进行适当的分割以提取特征，具体为：

步骤1.1、音节端点检测；

步骤1.2、标准化和预增强；

步骤1.3、分段；

步骤2、特征提取，音节分段后，计算鸟类音频的特征向量对齐音节，获取特征向量小波倒谱变换具体为：

步骤2.1、计算每个帧的倒谱系数；

步骤2.2、使用小波倒谱变换形成的特征向量，在获得对齐鸟类音频信号每帧的倒谱系数后，通过计算小波倒谱变换来获得鸟类音频的特征向量；

步骤3、使用BP神经网络进行识别；

步骤1.1具体为：

步骤1.1.1、计算帧大小为N＝512的x[n]的短时傅里叶变换X[m，k]，

其中，m是帧编号，用于短时分析的汉明窗口w_m[n]有以下形式；

步骤1.1.2、通过对齐所有帧的频谱，形成信号的频谱图，X[m，k]，m＝1，2，...，M，

其中M是×[n]的帧数；

步骤1.1.3、对于每一帧m，找到具有最大幅度的频率仓bin_m，

步骤1.1.4、初始化音节j，j＝1；

步骤1.1.5、计算出现最大幅度的帧t，

音节j幅度为A_j，则

A_j＝20log₁₀|X[m，bin_m]|(dB)；

步骤1.1.6、从第t帧开始，向后和向前移动到第h_j帧和第t_j帧，如果二者的幅度和都小于(A_j-20)，那么第h_j帧和第t_j帧被称为音节j的头帧和尾帧；

步骤1.1.7、设置|X[m，bin_m]|＝0，m＝h_j，h_j+1，...，t_j-1，t_j；

步骤1.1.8、j＝j+1；

步骤1.1.9、返回步骤1.1.6，直到A_i＜A_j-1-20，通过以上步骤，得到每个音节的边界。

2.根据权利要求1所述的小波变换方法，其特征在于，所述步骤1.2具体为：

通过标准化过程调节由于记录环境的多样性而引起的语音幅度的差异，幅度线性归一化到[-1，1]区域，采用预相位技术增强高频信号，增强通过一个有限脉冲响应(FIR)滤波器H(z)实现的，其形式如下：

H(z)＝a·z^-1，

H(z)使得信号x(n)的滤波处理后的信号具有以下性质

其中，a是相似度，其值设为0.95。