CN106503336B - 一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法 - Google Patents

一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106503336B
CN106503336B CN201610920950.5A CN201610920950A CN106503336B CN 106503336 B CN106503336 B CN 106503336B CN 201610920950 A CN201610920950 A CN 201610920950A CN 106503336 B CN106503336 B CN 106503336B
Authority
CN
China
Prior art keywords
ticktack
dolphin
acoustical signal
signal
rayleigh
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610920950.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106503336A (zh
Inventor
刘凇佐
乔钢
马天龙
王梦佳
马璐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Harbin Engineering University
Original Assignee
Harbin Engineering University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Harbin Engineering University filed Critical Harbin Engineering University
Priority to CN201610920950.5A priority Critical patent/CN106503336B/zh
Publication of CN106503336A publication Critical patent/CN106503336A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106503336B publication Critical patent/CN106503336B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L13/00—Speech synthesis; Text to speech systems
    • G10L13/02—Methods for producing synthetic speech; Speech synthesisers
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/18—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being spectral information of each sub-band
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/27—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B13/00—Transmission systems characterised by the medium used for transmission, not provided for in groups H04B3/00 - H04B11/00
    • H04B13/02—Transmission systems in which the medium consists of the earth or a large mass of water thereon, e.g. earth telegraphy

Abstract

本发明提供的是一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法。采用瑞利脉冲作为合成海豚嘀嗒声信号的基本单元，设计双脉冲结构模型来建模海豚嘀嗒声信号，为海豚嘀嗒声的建模与合成提供了一种新的方法。该方法通过分析实际海豚嘀嗒声信号来确定瑞利脉冲信号参数，可以有效地实现不同类型海豚嘀嗒声信号的合成。通过这种方法合成的海豚嘀嗒声信号，一方面可以用于探究海豚对嘀嗒声的生理特性反应，促进人类进一步探索海洋生物，另一方面也可以将其应用于仿生声纳设备中，用于实现仿生通信、探测与识别。

Description

一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法
技术领域
本发明涉及的是一种海洋声信号的建模与合成方法，具体地说是一种海豚嘀嗒声信号的建模与合成的方法。
背景技术
由于从海洋中采集的嘀嗒声通常含有大量带内噪声，不能很好的恢复出原始海豚产生的嘀嗒声信号，因此在海洋生物叫声研究领域，海豚嘀嗒声信号建模与合成是重点研究内容之一。海洋嘀嗒声信号是一种短时宽带信号，是海豚进行定位、探测、识别的主要信号，具有极高的研究价值。对海豚嘀嗒声信号建模与合成，其主要目的是最大程度地模拟海豚嘀嗒声信号的特点，人工合成相似度极高的嘀嗒声信号，用于科研应用。因此，嘀嗒声信号的建模与合成一方面可以借此探究海豚对嘀嗒声的生理特性反应，促进人类进一步探索海洋生物，另一方面也可以将该建模信号应用于仿生声呐设备中，用于实现仿生通信、探测与识别。
公开号为CN105227246A的专利文件中，公开了一种利用LFM信号仿海豚哨声信号的仿生水声通信方法。该方法是利用多个LFM信号分段组合模拟海豚哨声信号，采用BOK方法实现对信号的信息调制，可以进行高真实性的仿生水声通信。但该方法模拟的是海豚哨声信号，而不是海豚嘀嗒声信号。公开号为CN103401619A的专利文件中，公开了一种基于虚拟时间反转镜M元仿生信号编码的水声通信方法。该方法同样采用真实的海豚嘀嗒声信号进行调制，实现隐蔽通信，但并未对海豚嘀嗒声信号建模。公开号为CN 105391500A的专利文件中，公开了一种基于超宽带信号的仿海豚嘀嗒声水声通信方法，该方法采用海豚嘀嗒声信号实现仿生伪装隐蔽通信，在实施步骤中提及以单瑞利脉冲信号为例来模拟海豚嘀嗒声信号，用于说明该通信方法。但由于海豚嘀嗒声通信通常具有双峰特性，并且双峰之间能量具有一定的关系，本方法并不能很好的模拟海豚嘀嗒声信号。
发明内容
本发明的目的在于提供一种能更准确的模拟海豚嘀嗒声信号的海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法。
本发明的目的是这样实现的：
步骤1：根据实际的海豚嘀嗒声信号特点，采用傅里叶变换和短时傅里叶变换分析海豚嘀嗒声信号的时频特性，得到嘀嗒声信号的频率范围，确定嘀嗒声信号的下限频率fL和上限频率fH，并将嘀嗒声信号建模为双瑞利脉冲结构模型，确定嘀嗒声信号中两个主要峰值频率和两个主要峰值对应的脉宽T1和T2、能量E1和E2、以及两个主峰时延差Δτ；
步骤2：根据两个主要峰值频率和脉宽T1和T2，产生两个瑞利脉冲信号p1(t)和p2(t)，用于合成海豚嘀嗒声，每个瑞利脉冲信号的表示式为
其中，A为信号幅度；e为自然常数；τ＝1/2πfc为衰减常数，fc为嘀嗒声信号的一个主要峰值频率，也是该瑞利脉冲信号的中心频率；t为脉冲信号时间，t变化范围为[0,T]，T为嘀嗒声主峰脉宽；
步骤3：基于两个瑞利单脉冲信号p1(t)和p2(t)，以双瑞利脉冲结构模型，合成海豚嘀嗒声信号；根据两个主峰时延Δτ以及各自的能量E1和E2，采用如下公式进行信号合成：
s(t)＝A1w1p1(t)+A2w2p2(t-Δτ)
其中，A1和A2为两个瑞利波形的幅度系数，其比值w1和w2为两个瑞利单脉冲信号p1(t)和p2(t)所对应的窗函数。
步骤4：基于嘀嗒声信号的下限频率fL和上限频率fH，对合成的嘀嗒声信号s(t)进行滤波，得到合成嘀嗒声信号。
本发明还可以包括：
1、步骤1中所述的嘀嗒声信号建模模型是双瑞利脉冲结构模型。
2、步骤2中所述的每个瑞利脉冲信号由对高斯波形的求一阶导数获得，其参数由步骤1中对海豚嘀嗒声信号的分析确定。
本发明的主要特点包括：步骤1中提出的建模结构是双瑞利脉冲结构。步骤2中的脉冲信号所使用的瑞利单脉冲信号由对高斯波形的求一阶导数获得，其参数由步骤1中对海豚嘀嗒声信号的分析所确定。通过步骤3将两个瑞利脉冲信号进行时延相加，在经过步骤4的滤波，即可获得与真实海豚嘀嗒声相似度较高的合成嘀嗒声信号。通过对不同类型的海豚嘀嗒声信号进行分析，确定所需的瑞利脉冲信号参数，便可以产生不同类型的合成嘀嗒声信号。
采用本发明所述的海豚嘀嗒声信号的建模与合成方法，合成的嘀嗒声信号与真实海豚嘀嗒声信号相似度较高，同时具有高频窄脉冲在信号隐蔽性和多径分辨能力方面的优势，十分利于隐蔽水声通信的实现，为仿生研究人员提供广大研究空间。与此同时，可进一步探索海洋生物的性能，从而获得更多的有利资源。本发明给出了详细的真实海豚嘀嗒声信号建模与合成方法，更准确的模拟海豚嘀嗒声信号。
附图说明
图1为海豚嘀嗒声信号的建模与合成流程图。
图2为采集到的真实海豚嘀嗒声信号时域波形图。
图3为采集到的真实海豚嘀嗒声信号时频谱图。
图4为滤波前两个瑞利脉冲合成建模信号的时域波形图。
图5为建模合成海豚嘀嗒声信号时域波形图。
图6为建模合成海豚嘀嗒声信号时频谱图。
具体实施方式
下面举例对本发明做更详细的描述。
海豚嘀嗒声信号是一种高频信号，本发明选用宽带窄脉冲的瑞利脉冲信号来模仿海豚嘀嗒声信号，并提出双瑞利脉冲结构模型，采用双瑞利脉冲对嘀嗒声信号的进行合成，具体处理流程如图1所示。下面将以一次嘀嗒声信号合成试验为例，进行具体说明。
步骤1：根据实际的海豚嘀嗒声信号特点，采用傅里叶变换和短时傅里叶变换分析海豚嘀嗒声信号的时频特性，得到嘀嗒声信号的频率范围，确定嘀嗒声信号的下限频率fL和上限频率fH，并将嘀嗒声信号建模为双瑞利脉冲结构模型，确定嘀嗒声信号中两个主要峰值频率和两个主要峰值对应的脉宽T1和T2、能量E1和E2、以及两个主峰时延差Δτ。
针对采集到的海豚嘀嗒声信号，采用上述海豚嘀嗒声信号的建模与合成方法，步骤1中的实际海豚嘀嗒声信号时域波形如图2所示，通过傅里叶变换，可以确定该嘀嗒声信号的下限频率fL约为0Hz，上限频率fH约为120kHz，嘀嗒声信号中两个主要峰值频率为50kHz，为100kHz，两个主要峰值对应的脉宽T1和T2均约为7.96us，能量E1和E2近似相等，两个主峰的时延差Δτ约为25us。通过短时傅里叶变换，可以得到该嘀嗒声信号的时频谱如图3所示。
步骤2：根据步骤1确定的嘀嗒声信号中两个主要峰值频率和对应的脉宽T1和T2，产生两个瑞利脉冲信号p1(t)和p2(t)，用于合成海豚嘀嗒声。每个瑞利脉冲信号的表示式为
式中，A为信号幅度；e为自然常数；τ＝1/2πfc为衰减常数，fc为嘀嗒声信号的一个主要峰值频率，也是该瑞利脉冲信号的中心频率；t为脉冲信号时间，因为一个脉冲的能量主要集中在范围在5τ之内，且一般情况下5τ与嘀嗒声主峰脉宽T相近，所以t变化范围为[0,T]。
瑞利脉冲信号的频域表达式为
式中，ω＝2πfc，相对于中心频率的-3dB功率点的最低频率fL＝0.319fc，最高频率fH＝1.922fc，瑞利脉冲信号的带宽B＝fH-fL。
在嘀嗒声信号合成试验中，根据步骤1所得到的结果，可以产生两个中心频率分别为时长T1和T2均为7.96us的瑞利脉冲信号，这两个脉冲信号的带宽分别为80.15kHz和160.3kHz。
步骤3：基于步骤2产生的两个瑞利单脉冲信号p1(t)和p2(t)，以及步骤1提出的双瑞利脉冲结构模型，合成海豚嘀嗒声信号。根据步骤1估计出的两个主峰时延Δτ，以及各自的能量E1和E2，采用如下公式进行信号合成：
s(t)＝A1w1p1(t)+A2w2p2(t-Δτ) (3)
式中，A1和A2为两个瑞利波形的幅度系数，其比值w1和w2为两个瑞利单脉冲信号p1(t)和p2(t)所对应的窗函数。
在嘀嗒声信号合成试验中，由于嘀嗒声信号两个主峰的时延Δτ约为25us，且两个主要峰值的能量E1和E2近似相等，因此幅度系数的比值A1/A2约为1，若两个窗函数w1和w2均为矩形窗，则可以将两个瑞利脉冲信号进行时延叠加后合成如图4所示的波形
步骤4：基于步骤1得到的嘀嗒声信号的下限频率fL和上限频率fH，对步骤3得到的合成的嘀嗒声信号s(t)进行滤波，得到该频率范围下的合成嘀嗒声信号。
在嘀嗒声信号合成试验中，根据步骤1得到的嘀嗒声信号的下限频率fL(约为0Hz)和上限频率fH(约为120kHz)，设计了一个上限频率为120kHz的有限冲激响应(FIR)低通滤波器，对步骤3得到的合成信号进行滤波，得到该频率范围下的海豚嘀嗒声建模合成信号。建模合成的海豚嘀嗒声信号的时域波形图如图5所示，其时频谱如图6所示。
该方法通过分析实际海豚嘀嗒声信号来确定瑞利脉冲信号参数，可以有效地实现不同类型海豚嘀嗒声信号的合成。通过本发明的方法合成的海豚嘀嗒声信号，一方面可以用于探究海豚对嘀嗒声的生理特性反应，促进人类进一步探索海洋生物，另一方面也可以将其应用于仿生声纳设备中，用于实现仿生通信、探测与识别。

Claims (2)

1.一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法，其特征是：
步骤1：根据实际的海豚嘀嗒声信号特点，采用傅里叶变换和短时傅里叶变换分析海豚嘀嗒声信号的时频特性，得到嘀嗒声信号的频率范围，确定嘀嗒声信号的下限频率fL和上限频率fH，并将嘀嗒声信号建模为双瑞利脉冲结构模型，确定嘀嗒声信号中两个主要峰值频率和两个主要峰值对应的脉宽T1和T2、能量E1和E2、以及两个主峰时延差Δτ；
步骤2：根据两个主要峰值频率和脉宽T1和T2，产生两个瑞利脉冲信号p1(t)和p2(t)，用于合成海豚嘀嗒声，每个瑞利脉冲信号的表示式为
其中，A为信号幅度；e为自然常数；τ＝1/2πfc为衰减常数，fc为嘀嗒声信号的一个主要峰值频率，也是该瑞利脉冲信号的中心频率；t为脉冲信号时间，t变化范围为[0,T]，T为嘀嗒声主峰脉宽；
步骤3：基于两个瑞利单脉冲信号p1(t)和p2(t)，以双瑞利脉冲结构模型，合成海豚嘀嗒声信号；根据两个主峰时延Δτ以及各自的能量E1和E2，采用如下公式进行信号合成：
s(t)＝A1w1p1(t)+A2w2p2(t-Δτ)
其中，A1和A2为两个瑞利波形的幅度系数，其比值w1和w2为两个瑞利单脉冲信号p1(t)和p2(t)所对应的窗函数；
步骤4：基于嘀嗒声信号的下限频率fL和上限频率fH，对合成的嘀嗒声信号s(t)进行滤波，得到合成嘀嗒声信号。
2.根据权利要求1所述的海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法，其特征是：步骤2中所述的每个瑞利脉冲信号由对高斯波形的求一阶导数获得，其参数由步骤1中对海豚嘀嗒声信号的分析确定。
CN201610920950.5A 2016-10-21 2016-10-21 一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法 Active CN106503336B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610920950.5A CN106503336B (zh) 2016-10-21 2016-10-21 一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610920950.5A CN106503336B (zh) 2016-10-21 2016-10-21 一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106503336A CN106503336A (zh) 2017-03-15
CN106503336B true CN106503336B (zh) 2019-09-27

Family

ID=58319448

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610920950.5A Active CN106503336B (zh) 2016-10-21 2016-10-21 一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106503336B (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107222267A (zh) * 2017-08-07 2017-09-29 厦门大学 一种基于椭球波函数的仿生通信探测方法
CN107769862A (zh) * 2017-10-19 2018-03-06 厦门大学 一种仿生低截获通信方法
CN111414832B (zh) * 2020-03-16 2021-06-25 中国科学院水生生物研究所 一种基于鲸豚类低频水声信号的实时在线识别分类系统
CN112182868B (zh) * 2020-09-21 2023-03-24 天津大学 一种基于鲸/海豚click叫声的浅海主动声呐探测方法
CN112653472A (zh) * 2020-12-15 2021-04-13 哈尔滨工程大学 一种基于块稀疏压缩感知的海豚哨叫信号重构方法
CN112953652B (zh) * 2021-01-27 2022-04-15 浙江大学 基于分段时频轮廓时延调制的仿鲸目哨声通信方法
CN116863959B (zh) * 2023-09-04 2023-12-19 哈尔滨工业大学（威海） 一种基于生成对抗网络的海豚叫声生成方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104217722A (zh) * 2014-08-22 2014-12-17 哈尔滨工程大学 一种海豚哨声信号时频谱轮廓提取方法
CN104967489A (zh) * 2015-06-08 2015-10-07 哈尔滨工程大学 一种msk信号嵌入海豚哨声信号的仿生水声通信方法
CN105185382A (zh) * 2015-06-08 2015-12-23 哈尔滨工程大学 一种基于时频谱伸缩的仿海豚哨声水声通信方法
CN105227246A (zh) * 2015-10-13 2016-01-06 哈尔滨工程大学 一种利用分段lfm信号仿海豚哨声信号的水声通信方法
CN105391501A (zh) * 2015-10-13 2016-03-09 哈尔滨工程大学 一种基于时频谱平移的仿海豚哨声水声通信方法
CN105391500A (zh) * 2015-10-13 2016-03-09 哈尔滨工程大学 一种基于超宽带信号的仿海豚嘀嗒声水声通信方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104217722A (zh) * 2014-08-22 2014-12-17 哈尔滨工程大学 一种海豚哨声信号时频谱轮廓提取方法
CN104967489A (zh) * 2015-06-08 2015-10-07 哈尔滨工程大学 一种msk信号嵌入海豚哨声信号的仿生水声通信方法
CN105185382A (zh) * 2015-06-08 2015-12-23 哈尔滨工程大学 一种基于时频谱伸缩的仿海豚哨声水声通信方法
CN105227246A (zh) * 2015-10-13 2016-01-06 哈尔滨工程大学 一种利用分段lfm信号仿海豚哨声信号的水声通信方法
CN105391501A (zh) * 2015-10-13 2016-03-09 哈尔滨工程大学 一种基于时频谱平移的仿海豚哨声水声通信方法
CN105391500A (zh) * 2015-10-13 2016-03-09 哈尔滨工程大学 一种基于超宽带信号的仿海豚嘀嗒声水声通信方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M元仿海豚叫声隐蔽水声通信;刘凇佐等;《哈尔滨工程大学学报》;20140131;第35卷(第1期);第119-125页 *
一种利用海豚叫声的仿生水声通信方法;刘凇佐等;《物理学报》;20131231;第62卷(第14期);第1-8页 *
海豚声纳信号的脉冲分解及特征分析;刘维等;《应用声学》;20091130;第28卷(第6期);第431-438页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106503336A (zh) 2017-03-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106503336B (zh) 一种海豚嘀嗒声信号建模与合成的方法
Vaseghi Multimedia signal processing: theory and applications in speech, music and communications
CN103067322B (zh) 评估单通道音频信号中的音频帧的语音质量的方法
CN107991706B (zh) 基于小波包多重阈值和改进经验模态分解的煤层水力压裂微震信号联合降噪方法
Hu et al. Denoising and baseline drift removal method of MEMS hydrophone signal based on VMD and wavelet threshold processing
CN109815942A (zh) 基于海洋环境噪声信号的简正波特征提取方法
Ahrabian et al. A class of multivariate denoising algorithms based on synchrosqueezing
CN106331951B (zh) 一种基于连续对数扫频的谐波失真测量方法及系统
CN107144879B (zh) 一种基于自适应滤波与小波变换结合的地震波降噪方法
CN103929706B (zh) 用于测量声源产生的直达声的装置及方法
CN111431625B (zh) 一种鲸目动物叫声合成与修饰方法
CN102116868A (zh) 一种地震波分解方法
CN113049080A (zh) 一种舰船辐射噪声的gdwc听觉特征提取方法
CN105845149A (zh) 声音信号中主音高的获取方法及系统
CN104280776B (zh) 一种自适应小波阈值求取方法
CN111562597A (zh) 一种基于bp神经网络的北斗卫星导航干扰源识别方法
CN103489443A (zh) 一种声音模仿方法及装置
CN107635181A (zh) 一种基于信道学习的多址感知源反馈优化方法
Liu et al. Speech enhancement based on Hilbert-Huang transform
CN107728213A (zh) 一种小波新阈值函数地震资料去噪方法
CN106595835B (zh) 一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法及系统
Guo et al. Underwater target detection and localization with feature map and CNN-based classification
CN103577877B (zh) 一种基于时频分析和bp神经网络的船舶运动预报方法
CN103971012A (zh) 一种基于赛利斯模型和分数阶微分的兰姆波信号消噪方法
Abbate et al. Wavelet transform signal processing applied to ultrasonics

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant