CN103914732B - 一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别算法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于奶牛反刍与吞咽次数的音频识别算法，属畜牧养殖工程音频识别技术领域。奶牛在采食、反刍或吞咽时，口腔部位和咽喉部位均会发出有一定特征的声音，对于奶牛咀嚼与吞咽时的声音来说，都有特定的能量，声音长度以及过零率。本发明专利通过对采集到的奶牛反刍音频信号进行时域及频域上的处理，得到奶牛反刍发生的时间、次数、和持续时间等信息。

Description

一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别算法

技术领域

本发明涉及一种反刍动物反刍时间及次数的测量算法，属畜牧养殖工程音频识别技术领域。

背景技术

奶牛的反刍，俗称倒嚼，是指奶牛进食经过一段时间以后将半消化的食物返回嘴里再次咀嚼。通过对反刍的研究，可以分析胃液与唾液对食物的湿润度以及奶牛个体的健康状况，还可以很好地计算出单个奶牛个体的采食量。采食量是反刍动物健康和生产所需的营养物质的量化基础，所以准确地计算出奶牛的采食量对于奶牛的养殖和生产都有重要的意义。只有均衡持续地调整奶牛的采食量，使奶牛能够获得较全面的营养元素，才能够获得理想的牛奶产量。

现代畜牧业以布局区域化、养殖规模化、品种良种化、生产标准化、经营产业化、商品市场化、服务社会化为特征。而规模化养殖在带来规模化效益的同时却也给养殖管理人员带来了不小的负担。因此有必要研发一种可以对反刍活动水平进行全天候的自动检测记录，并可以传到上位机进行分析的装置。

申请号为200710014345.2、公开号为CN101077295、发明名称为“畜类动物采食量检测方法及智能检测仪”的发明公开了一种畜类动物采食量的智能检测仪，该仪器使用时将一开关式传感器安装在弹性支架组合上，并将弹性支架组合固定到畜类动物头部，使传感器与畜类动物的颞窝部或脸颊部直接接触，由于动物在咀嚼和反刍时会触动传感器而输出反映咀嚼频率与次数，反刍频率与次数的脉冲信号，由单片机对脉冲信号进行计数、保存并作相应的处理即可确定吞咽次数，由每次吞咽的食团质量，即可计算出畜类动物在一段时间内的采食量。该装置结构复杂，并且不够坚固、耗电量大，无法长期使用。

申请号为201320332547.2、公开号为CN203376855U、实用新型名称为“一种反刍动物检测系统”的发明公开了一种反刍动物的监测系统，该系统包括反刍动物携带装置和舍外监控装置，反刍动物携带装置和舍外监控装置通过无线进行联系；该系统使用时先将固定有反刍动物携带装置的外壳连同挂绳挂在反刍动物的脖子上，挂绳上的配重位于挂绳的最下端，挂绳侧边上的外壳带有压电陶瓷片的一面向内与反刍动物的体表紧密接触，使得压电陶瓷片随时能够采集监测反刍动物的反刍时间信号。该系统结构复杂，并且音频检测效果欠佳，需要定时卸下更换电池，无法长期使用。

发明内容

本发明的目的是提供一种能快速掌握反刍动物健康状况的方法。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别算法，其特征在于，步骤为：

第一步、通过挂绳在反刍动物的颈部佩戴一个采集声音信号的接触式声音传感器，使该接触式声音传感器与反刍动物的体表紧密接触，当反刍动物采食或者反刍时，接触式声音传感器将声音信号转换为电信号，然后由信号调理电路对该电信号进行放大和滤波，再由单片机的数模转换器对放大和滤波后的电信号进行采样，获得连续的反刍动物反刍音频信号；

第二步、对反刍动物反刍音频信号进行分帧处理，第n帧音频信号记为S_n(i)，i为离散音频信号时间序列＝1，2，...，N，N为帧长；

第三步、自第一帧音频信号开始，利用反刍动物反刍识别算法得到反刍动物反刍音频信号所包含的所有采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence，利用反刍动物反刍识别算法得到当前采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence具体步骤为：

判断当前帧音频信号的语音短时能量amp是否大于amp1，若是，则认为反刍动物开始采食或者反刍，记录当前采食或者反刍语音序列的开始点x1，开始对采食或者反刍语音序列的长度count计数，并判断自当前帧音频信号开始的每一帧音频信号的语音短时能量amp是否大于amp2，或短时过零率zcr是否大于zcr2，若是，则继续对长度count计数，若否，则对无声长度silence计数，直至无声长度silence不小于预先设定的无声长度阈值minsilence后退出循环，其中，amp1为表示音频平均能量的门限阈值，amp2为表示背景噪声平均能量的门限阈值，amp1＞amp2，zcr2为表示背景噪声平均过零率的门限阈值；

第四步、分别计算每个采食或者反刍语音序列的总能量，当前采食或者反刍语音序列的总能量amp_n为当前采食或者反刍语音序列中第n帧音频信号的语音短时能量，若suma＞预先设定的总能量阈值summenxian，则对吞咽次数jishu2计数，否则，对反刍次数jishu1计数，直至将所有采食或者反刍语音序列，得到吞咽次数jishu2及反刍次数jishu1。

优选地，在开始所述第三步前，设定状态status，并初始化为status＝A，A为静音状态标志，所述第三中利用反刍动物反刍识别算法得到当前采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence具体步骤包括：

步骤3.1、判断状态status是否不等于D，不等于D则跳转到步骤3.2，否则跳出反刍动物反刍识别算法，D为找到语音序列状态标准；

步骤3.2、判断计数变量n是否大于语音长度，大于则跳出反刍动物反刍识别算法，否则跳转到步骤3.3；

步骤3.3、若状态status等于A或B，则跳转到步骤3.4，若状态status等于C，则跳转到步骤3.6，B为处于可能采食或者反刍状态标志，C为采食或者反刍状态标志；

步骤3.4、判断第n帧音频信号的语音短时能量amp_n是否大于amp1，大于则记录当前采食或者反刍语音序列的起始点x1＝max(n-count-1，1)、status＝C、silence＝0、count＝count+1、跳转到步骤3.9，否则跳转到步骤3.5；

步骤3.5、判断语音短时能量amp_n是否大于amp2或第n帧音频信号的短时过零率zcr_n是否大于zcr2，若是则status＝B、count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则status＝A、count＝0、跳转到步骤3.9；

步骤3.6、判断语音短时能量amp_n是否大于amp2且短时过零率zcr_n是否大于zcr2，若是则count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则silence＝silence+1、跳转到步骤3.7；

步骤3.7、判断当前采食或者反刍语音序列的无声长度silence是否小于无声长度阈值minsilence，若是则count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则跳转到步骤3.8；

步骤3.8、判断当前采食或者反刍语音序列的长度count是否小于语音的最小长度minlen，若是则status＝A、silence＝0、count＝0，跳转到步骤3.9；否则status＝D，跳转到步骤3.9；

步骤3.9、n＝n+1并跳转到步骤3.1。

优选地，计数变量n初始化为1；当前采食或者反刍语音序列的长度count初始化为0；当前采食或者反刍语音序列的无声长度silence初始化为0；所述吞咽次数jishu2初始化为0；反刍次数jishu1初始化为0。

优选地，第一步中所述反刍动物反刍音频信号的中心频率为1.4KHz-1.6KHz，带宽为0.8KHz-1.2KHz。

本发明克服了现有技术的不足，运用音频处理、模式识别技术以及无线传输技术，采用音频设备采集原始数据，结合智能算法实现了奶牛反刍检测的自动化。为数字化奶牛养殖业的发展提供了一种新的检测手段，特别是对于大型奶牛场来说，可以较小的人力的成本，获得牛群奶牛个体的反刍信息。

附图说明

图1是奶牛反刍吞咽算法总流程图；

图2是声音状态图；

图3是反刍动物反刍算法流程；

图4是反刍动物反刍吞咽次数算法流程。

具体实施方式

为使本发明更明显易懂，兹以优选实施例，并配合附图作详细说明如下。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

本发明提供了一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别算法，其步骤为：

第一步、通过挂绳在反刍动物的颈部佩戴一个采集声音信号的接触式声音传感器，使该接触式声音传感器与反刍动物的体表紧密接触，当反刍动物采食或者反刍时，接触式声音传感器将声音信号转换为电信号，然后由信号调理电路对该电信号进行放大和滤波，再由单片机的数模转换器对放大和滤波后的电信号进行采样，获得连续的反刍动物反刍音频信号。

所采集的反刍动物反刍音频信号可分为无声段、清音段和浊音段。无声段是背景噪声段，平均能量最低；浊音段为声带振动发出声音，平均能量最高；清音段是空气在口腔中摩擦、冲击或爆破而发出的声音，平均能量居于前两者之间。清音段和无声段的波形特点有明显的不同，无声段信号变化较为缓慢，而清音段信号在幅度上变化剧烈，穿越零电平次数也多。经验表明，通常清音段过零率最大。本发明利用端点检测就是首先判断有声还是无声，如果有声，则还要判断是清音还是浊音。为准确地实现端点检测，一般综合利用短时能量和过零率两个特征，采用双门限检测法，结合图1，其具体步骤为：

第二步、对反刍动物反刍音频信号进行分帧处理，第n帧音频信号记为S_n(i)，i为离散音频信号时间序列＝1，2，...，N，N为帧长。

第三步、自第一帧音频信号开始，利用如图3所示的反刍动物反刍识别算法得到反刍动物反刍音频信号所包含的所有采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence，利用反刍动物反刍识别算法得到当前采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence具体步骤为：

首先需要定义状态status，在本实施例，不同的状态status值所对应的含义如下表所示。

结合上表，将状态status初始化为0，则

结合图2及图3，利用反刍动物反刍识别算法得到当前采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence具体步骤包括：

步骤3.1、判断状态status是否不等于3，不等于3则跳转到步骤3.2，否则跳出反刍动物反刍识别算法；

步骤3.2、判断计数变量n是否大于语音长度，大于则跳出反刍动物反刍识别算法，否则跳转到步骤3.3，计数变量n初始化为1；

步骤3.3、若状态status等于0或1，则跳转到步骤3.4，若状态status等于2，则跳转到步骤3.6；

步骤3.4、判断第n帧音频信号的语音短时能量amp_n是否大于amp1，大于则记录当前采食或者反刍语音序列的起始点x1＝max(n-count-1，1)、status＝2、silence＝0、count＝count+1、跳转到步骤3.9，否则跳转到步骤3.5，amp1为表示音频平均能量的门限阈值，在本实施例中，amp1＝1，silence为无声长度，在本实施例中，silence初始化为0；

步骤3.5、判断语音短时能量amp_n是否大于amp2或第n帧音频信号的短时过零率zcr_n是否大于zcr2，若是则status＝1、count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则status＝0、count＝0、跳转到步骤3.9，amp2为表示背景噪声平均能量的门限阈值，在本实施例中，amp2＝0.5，zcr2为表示背景噪声平均过零率的门限阈值，在本实施例中，zcr2＝5；

步骤3.6、判断语音短时能量amp_n是否大于amp2或短时过零率zcr_n是否大于zcr2，若是则count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则silence＝silence+1、跳转到步骤3.7；

步骤3.7、判断当前采食或者反刍语音序列的无声长度silence是否小于无声长度阈值minsilence，若是则count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则跳转到步骤3.8，在本实施例中，minsilence＝8；

步骤3.8、判断当前采食或者反刍语音序列的长度count是否小于语音的最小长度minlen，若是则status＝0、silence＝0、count＝0，跳转到步骤3.9；否则status＝3，跳转到步骤3.9，在本实施例中，minlen＝8；

步骤3.9、n＝n+1并跳转到步骤3.1。

在上述步骤中，设置amp1用于考察音频的平均能量，以确定音频开始。设置amp2用于考察背景噪声的平均能量，以确定第一级中的音频结束点，完成第一级判决。第二级判决同样根据背景噪声的平均过零率，设置一个门限zcr2，用于判断音频前端的清音和后端的尾音。

第四步、分别计算每个采食或者反刍语音序列的总能量，再对吞咽次数jishu2或反刍次数jishu1计数，在本实施例中，吞咽次数jishu2及反刍次数jishu1初始化为0，结合图4，总能量amp_n为当前采食或者反刍语音序列中第n帧音频信号的语音短时能量，若suma＞预先设定的总能量阈值summenxian，在本实施例中，summenxian＝20，则对吞咽次数jishu2计数，否则，对反刍次数jishu1计数，直至将所有采食或者反刍语音序列，得到吞咽次数jishu2及反刍次数jishu1。

Claims (4)

1.一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别方法，其特征在于，步骤为：

第一步、通过挂绳在反刍动物的颈部佩戴一个采集声音信号的接触式声音传感器，使该接触式声音传感器与反刍动物的体表紧密接触，当反刍动物采食或者反刍时，接触式声音传感器将声音信号转换为电信号，然后由信号调理电路对该电信号进行放大和滤波，再由单片机的数模转换器对放大和滤波后的电信号进行采样，获得连续的反刍动物反刍音频信号；

第二步、对反刍动物反刍音频信号进行分帧处理，第n帧音频信号记为S_n(i)，i为离散音频信号时间序列＝1，2，...，N，N为帧长；

第三步、自第一帧音频信号开始，利用反刍动物反刍识别算法得到反刍动物反刍音频信号所包含的所有采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence，利用反刍动物反刍识别算法得到当前采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence具体步骤为：

判断当前帧音频信号的语音短时能量amp是否大于amp1，若是，则认为反刍动物开始采食或者反刍，记录当前采食或者反刍语音序列的开始点x1，开始对采食或者反刍语音序列的长度count计数，并判断自当前帧音频信号开始的每一帧音频信号的语音短时能量amp是否大于amp2，或短时过零率zcr是否大于zcr2，若是，则继续对长度count计数，若否，则对无声长度silence计数，直至无声长度silence不小于预先设定的无声长度阈值minsilence后退出循环，其中，amp1为表示音频平均能量的门限阈值，amp2为表示背景噪声平均能量的门限阈值，amp1＞amp2，zcr2为表示背景噪声平均过零率的门限阈值；

第四步、分别计算每个采食或者反刍语音序列的总能量，当前采食或者反刍语音序列的总能量x2＝x1+(count-silence/2)-1，amp_n为当前采食或者反刍语音序列中第n帧音频信号的语音短时能量，若suma＞预先设定的总能量阈值summenxian，则对吞咽次数jishu2计数，否则，对反刍次数jishu1计数，直至将所有采食或者反刍语音序列，得到吞咽次数jishu2及反刍次数jishu1。

2.如权利要求1所述的一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别方法，其特征在于，在开始所述第三步前，设定状态status，并初始化为status＝A，A为静音状态标志，所述第三步中利用反刍动物反刍识别算法得到当前采食或者反刍语音序列的开始点x1、长度count及无声长度silence具体步骤包括：

步骤3.1、判断状态status是否不等于D，不等于D则跳转到步骤3.2，否则跳出反刍动物反刍识别算法，D为找到语音序列状态标准；

步骤3.2、判断计数变量n是否大于语音长度，大于则跳出反刍动物反刍识别算法，否则跳转到步骤3.3；

步骤3.3、若状态status等于A或B，则跳转到步骤3.4，若状态status等于C，则跳转到步骤3.6，B为处于可能采食或者反刍状态标志，C为采食或者反刍状态标志；

步骤3.4、判断第n帧音频信号的语音短时能量ampn是否大于amp1，大于则记录当前采食或者反刍语音序列的起始点x1＝max(n-count-1，1)、status＝C、silence＝0、count＝count+1、跳转到步骤3.9，否则跳转到步骤3.5；

步骤3.5、判断语音短时能量amp_n是否大于amp2或第n帧音频信号的短时过零率zcr_n是否大于zcr2，若是则status＝B、count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则status＝A、count＝0、跳转到步骤3.9；

步骤3.6、判断语音短时能量amp_n是否大于amp2且短时过零率zcr_n是否大于zcr2，若是则count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则silence＝silence+1、跳转到步骤3.7；

步骤3.7、判断当前采食或者反刍语音序列的无声长度silence是否小于无声长度阈值minsilence，若是则count＝count+1、跳转到步骤3.9；否则跳转到步骤3.8；

步骤3.8、判断当前采食或者反刍语音序列的长度count是否小于语音的最小长度minlen，若是则status＝A、silence＝0、count＝0，跳转到步骤3.9；否则status＝D，跳转到步骤3.9；

步骤3.9、n＝n+1并跳转到步骤3.1。

3.如权利要求2所述的一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别方法，其特征在于，计数变量n初始化为1；当前采食或者反刍语音序列的长度count初始化为0；当前采食或者反刍语音序列的无声长度silence初始化为0；所述吞咽次数jishu2初始化为0；反刍次数jishu1初始化为0。

4.如权利要求1所述的一种反刍动物反刍与吞咽次数的音频识别方法，其特征在于，第一步中所述反刍动物反刍音频信号的中心频率为1.4KHz-1.6KHz，带宽为0.8KHz-1.2KHz。