抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术属于海洋应用声学领域，为提出一种完整的，能自动探测抹香鲸叫声脉冲和长鳍领航鲸叫声脉冲，并对叫声脉冲特征进行精确提取，最后通过分类器对两种叫声脉冲实现精确分类的方法和装置。本发明专利技术采用的技术方案是，抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，由三个子系统构成：鲸叫声脉冲预处理子系统，鲸叫声脉冲特征提取子系统和鲸叫声脉冲特征分类子系统，其中，鲸叫声脉冲预处理子系统包括：水听器，声音存储介质，声音去噪模块和端点检测模块；鲸叫声脉冲特征提取子系统包括连续小波变换预处理模块，有效系数区域提取模块，频率特征提取模块和时间特征提取模块。本发明专利技术主要应用于声探测场合。

The sperm whale and long finned pilot whale calls pulse and device for feature extraction and classification method

【技术实现步骤摘要】
抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类方法及装置
本专利技术属于海洋应用声学领域，特别是一种抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类方法及装置。
技术介绍
海洋动物声音的探测和分类在研究物种习性、保护生物资源和防止鲸鱼搁浅等领域有着重要的基础性作用。由于鲸叫声脉冲持续时间短，不同鲸叫声脉冲对人耳的作用效果十分相似，传统的人工方法很难准确地对鲸叫声脉冲进行探测和分类，且效率较低。抹香鲸和长鳍领航鲸分布广泛，数量庞大，两者的分布海域多有重合，且抹香鲸叫声多为叫声脉冲，因此将两者叫声脉冲进行自动精确区分具有重要意义。鲸叫声脉冲是典型的短时非平稳声音信号，目前已有的自动海洋动物声音的特征提取与分类的方法，多集中于鲸或海豚的长叫声(哨声Whistle、叫声Call等)的特征提取与分类，并不能很好地适应持续时间短的鲸叫声脉冲。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，克服现有人工声音分类方法正确率和效率低下以及目前自动分类方法适用性较差的缺点，本专利技术旨在提出一种完整的，能自动探测抹香鲸叫声脉冲和长鳍领航鲸叫声脉冲，并对叫声脉冲特征进行精确提取，最后通过分类器对两种叫声脉冲实现精确分类的方法和装置。本专利技术采用的技术方案是，抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，由三个子系统构成：鲸叫声脉冲预处理子系统，鲸叫声脉冲特征提取子系统和鲸叫声脉冲特征分类子系统，其中，鲸叫声脉冲预处理子系统包括：水听器，声音存储介质，声音去噪模块和端点检测模块；鲸叫声脉冲特征提取子系统包括连续小波变换预处理模块，有效系数区域提取模块，频率特征提取模块和时间特征提取模块；鲸叫声脉冲特征分类子系统包括特征向量拼合模块，分类器训练模块，分类器分类模块和分类结果显示模块；水听器采集或者声音存储介质存储的含有鲸叫声脉冲的声音，首先经过声音去噪模块，得到去噪后的声音信号，经过端点检测模块，提取出含有鲸叫声脉冲的特征帧；进一步地，特征帧经过连续小波变换预处理模块，得到连续小波变换系数矩阵，经有效系数区域提取模块，系数矩阵所有系数取绝对值后，得到绝对值系数矩阵，绝对值矩阵首先经过有效系数提取模块，得到有效系数区域，经频率特征提取模块和时间特征提取模块基于有效系数区域的频率特征提取算法和时间特征提取算法，得到特征向量，进一步地，特征向量被送入先前已训练过的分类器分类模块后，分类器对特征向量进行分类，输出分类结果经分类结果显示模块显示。鲸叫声脉冲特征提取子系统各模块可设置于DSP、FPGA或ARM硬件平台，鲸叫声脉冲特征分类子系统各模块可设置于DSP、FPGA或ARM硬件平台。选择7阶Symlets小波函数作为连续小波变换的母小波。经有效系数区域提取模块中，首先提取绝对值系数矩阵的有效系数区域，(1)在绝对值系数矩阵中，计算矩阵中每个尺度下的系数平均值，并标记为Ti,i＝1,2,…,n,其中n是尺度数量，(2)将矩阵中的每个系数与其对应尺度下的Ti进行比较，如果系数值大于Ti，则保留为有效系数，否则删除该系数；(3)所有有效系数组成了有效系数区域ECA(EffectiveCoefficientArea,)，ECA保留了表征鲸叫声脉冲特征的系数，并丢弃了无用系数；频率特征提取模块和时间特征提取模块中，进一步地，基于ECA，将ECA中相同尺度i的有效系数相加求得各尺度有效系数之和S(i),i＝1,2,…n,其中n是尺度数量；进一步地，尺度区间可以被等分成几个子区间Ij,j＝1,2,…m，其中m是子区间总数，S(i)在每个子区间中进一步相加得到各子区间有效系数之和Ej：式中j＝1,2,…m,m是子区间总数，m<n；Ij是子区间范围，所有Ej构成了频率特征；进一步地，鲸叫声脉冲持续时间也是对两种鲸叫声脉冲进行分类的重要特征，通过以下过程提取时间特征：(1)基于ECA，计算ECA中每个尺度i的有效系数数量，并将其标记为Ni,i＝1,2,…,n,其中n是尺度数量，(2)将Ni的最大值标记为Nmax，(3)时间特征td通过下式计算：式中fs是声音信号的采样率。进一步地，频率特征和时间特征构成特征向量。分类模块中，使用反向传播神经网络BP(BackPropagationNetwork)作为鲸叫声脉冲特征分类器，首先设定分类器参数，包括网络层数、输入层、隐含层节点数、输出层神经元个数、传递函数、训练方法、神经网络的初始权值、误差容限、学习率、动量因子、最大迭代次数和第一代初始参数，进一步地，经过鲸叫声脉冲特征提取子系统得到的鲸叫声脉冲特征向量，选择若干特征向量作为训练数据，对神经网络进行训练。神经网络训练完成后，待分类信号被送入分类器，根据分类器的输出结果进行分类决策，最后输出最终分类结果。抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类方法，步骤如下：第一步：原始声音去噪过程和鲸叫声脉冲探测过程水听器采集或者计算机存储介质存储的含有鲸叫声脉冲的声音首先需要经过采用小波去噪阈值去噪进行去噪处理，进一步地，使用通用值作为硬阈值，其中n是信号的长度，用该阈值函数对各层系数进行量化，最后用处理后的系数重构信号，得到去噪信号；进一步地，去噪信号通过双门限端点检测算法检测鲸叫声脉冲的起始点与结束点，该算法中利用短时能量和短时平均过零率进行端点检测，每个鲸叫声脉冲检测估计中心位置t由下式计算：其中ton和toff是通过双门限端点检测算法检测到的鲸叫声脉冲的起始点与结束点；进一步地，以中心位置t为中心，提取合适点数的信号，作为鲸叫声脉冲特征帧；第二步：叫声脉冲信号连续小波分解与有效系数提取过程对鲸叫声脉冲特征帧，首先进行连续小波变换，选择7阶Symlets小波函数作为连续小波变换的母小波，分解层数设定为400，连续小波变换分解后，得到鲸叫声脉冲特征帧的小波系数矩阵，进一步地，小波系数矩阵所有系数取绝对值后，得到绝对值系数矩阵；提取绝对值系数矩阵的有效系数区域ECA：(1)在绝对值系数矩阵中，计算矩阵中每个尺度下的系数平均值20，并标记为Ti,i＝1,2,…,n,其中n是尺度数量；(2)将矩阵中的每个系数与其对应尺度下的Ti进行比较，如果系数值大于Ti，则保留为有效系数，否则删除该系数；(3)所有有效系数组成了有效系数区域ECA，ECA保留了表征鲸叫声脉冲特征的系数，并丢弃了无用系数；第三步：频率特征和时间特征提取过程。进一步地，基于ECA，将ECA中相同尺度i的有效系数相加求得S(i),i＝1,2,…n,其中n是尺度数量；进一步地，尺度区间可以被等分成几个子区间Ij,j＝1,2,…m，其中m是子区间总数，S(i)在每个子区间中进一步相加得到Ej：式中j＝1,2,…m,m是子区间总数，m<n；Ij是子区间范围，设定m＝10，则得到10个频率特征值，所有Ej构成了频率特征；进一步地，鲸叫声脉冲持续时间也是对两种鲸叫声脉冲进行分类的一个重要特征，通过以下过程提取时间特征：(1)基于ECA，计算ECA中每个尺度i的有效系数数量，并将其标记为Ni,i＝1,2,…,n,其中n是尺度数量；(2)将Ni的最大值标记为Nmax。(3)时间特征td通过下式计算：式中fs是声音信号的采样率。进一步地，频率特征和时间特征构成特征向量；第四步：分类器训练、测试和分类过程进一步地，使用BP本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，其特征是，由三个子系统构成：鲸叫声脉冲预处理子系统，鲸叫声脉冲特征提取子系统和鲸叫声脉冲特征分类子系统，其中，鲸叫声脉冲预处理子系统包括：水听器，声音存储介质，声音去噪模块和端点检测模块；鲸叫声脉冲特征提取子系统包括连续小波变换预处理模块，有效系数区域提取模块，频率特征提取模块和时间特征提取模块；鲸叫声脉冲特征分类子系统包括特征向量拼合模块，分类器训练模块，分类器分类模块和分类结果显示模块；水听器采集或者声音存储介质存储的含有鲸叫声脉冲的声音，首先经过声音去噪模块，得到去噪后的声音信号，经过端点检测模块，提取出含有鲸叫声脉冲的特征帧；进一步地，特征帧经过连续小波变换预处理模块，得到连续小波变换系数矩阵，经有效系数区域提取模块，系数矩阵所有系数取绝对值后，得到绝对值系数矩阵，绝对值矩阵首先经过有效系数提取模块，得到有效系数区域，经频率特征提取模块和时间特征提取模块基于有效系数区域的频率特征提取算法和时间特征提取算法，得到特征向量，进一步地，特征向量被送入先前已训练过的分类器分类模块后，分类器对特征向量进行分类，输出分类结果经分类结果显示模块显示。...

【技术特征摘要】
1.一种抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，其特征是，由三个子系统构成：鲸叫声脉冲预处理子系统，鲸叫声脉冲特征提取子系统和鲸叫声脉冲特征分类子系统，其中，鲸叫声脉冲预处理子系统包括：水听器，声音存储介质，声音去噪模块和端点检测模块；鲸叫声脉冲特征提取子系统包括连续小波变换预处理模块，有效系数区域提取模块，频率特征提取模块和时间特征提取模块；鲸叫声脉冲特征分类子系统包括特征向量拼合模块，分类器训练模块，分类器分类模块和分类结果显示模块；水听器采集或者声音存储介质存储的含有鲸叫声脉冲的声音，首先经过声音去噪模块，得到去噪后的声音信号，经过端点检测模块，提取出含有鲸叫声脉冲的特征帧；进一步地，特征帧经过连续小波变换预处理模块，得到连续小波变换系数矩阵，经有效系数区域提取模块，系数矩阵所有系数取绝对值后，得到绝对值系数矩阵，绝对值矩阵首先经过有效系数提取模块，得到有效系数区域，经频率特征提取模块和时间特征提取模块基于有效系数区域的频率特征提取算法和时间特征提取算法，得到特征向量，进一步地，特征向量被送入先前已训练过的分类器分类模块后，分类器对特征向量进行分类，输出分类结果经分类结果显示模块显示。2.如权利要求1所述的抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，其特征是，鲸叫声脉冲特征提取子系统各模块可设置于DSP、FPGA或ARM硬件平台，鲸叫声脉冲特征分类子系统各模块可设置于DSP、FPGA或ARM硬件平台。3.如权利要求1所述的抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，其特征是，选择7阶Symlets小波函数作为连续小波变换的母小波。4.如权利要求1所述的抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，其特征是，经有效系数区域提取模块中，首先提取绝对值系数矩阵的有效系数区域，(1)在绝对值系数矩阵中，计算矩阵中每个尺度下的系数平均值，并标记为Ti,i＝1,2,…,n,其中n是尺度数量，(2)将矩阵中的每个系数与其对应尺度下的Ti进行比较，如果系数值大于Ti，则保留为有效系数，否则删除该系数；(3)所有有效系数组成了有效系数区域ECA(EffectiveCoefficientArea,)，ECA保留了表征鲸叫声脉冲特征的系数，并丢弃了无用系数；频率特征提取模块和时间特征提取模块中，进一步地，基于ECA，将ECA中相同尺度i的有效系数相加求得各尺度有效系数之和S(i),i＝1,2,…n,其中n是尺度数量；进一步地，尺度区间可以被等分成几个子区间Ij,j＝1,2,…m，其中m是子区间总数，S(i)在每个子区间中进一步相加得到各子区间有效系数之和Ej：式中j＝1,2,…m,m是子区间总数，m<n；Ij是子区间范围，所有Ej构成了频率特征；进一步地，鲸叫声脉冲持续时间也是对两种鲸叫声脉冲进行分类的重要特征，通过以下过程提取时间特征：(1)基于ECA，计算ECA中每个尺度i的有效系数数量，并将其标记为Ni,i＝1,2,…,n,其中n是尺度数量，(2)将Ni的最大值标记为Nmax，(3)时间特征td通过下式计算：式中fs是声音信号的采样率。5.如权利要求1所述的抹香鲸与长鳍领航鲸叫声脉冲特征提取和分类装置，其特征是，分类模块中，使用反向传播神经网络BP(BackPropagationNetwork)作为鲸叫声脉冲特征分类器，首先设定分类器参数，包括网络层数、输入层、隐含层节点数、输出层神经元个数、传递函数、训练方法、神经网络的初始权值...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋佳佳，卜令冉，段发阶，王宪全，孙中波，李春月，马世雄，邓澈，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12