CN110570874A - 一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法 - Google Patents

一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110570874A
CN110570874A CN201810569447.9A CN201810569447A CN110570874A CN 110570874 A CN110570874 A CN 110570874A CN 201810569447 A CN201810569447 A CN 201810569447A CN 110570874 A CN110570874 A CN 110570874A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
bird
bird song
noise
total
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.)
Granted
Application number
CN201810569447.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110570874B (zh
Inventor
张纯
许枫
张巧花
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.)
Institute of Acoustics CAS
Original Assignee
Institute of Acoustics CAS
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 Institute of Acoustics CAS filed Critical Institute of Acoustics CAS
Priority to CN201810569447.9A priority Critical patent/CN110570874B/zh
Publication of CN110570874A publication Critical patent/CN110570874A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110570874B publication Critical patent/CN110570874B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08CTRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
    • G08C17/00Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
    • G08C17/02Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/26Pre-filtering or post-filtering
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0216Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0264Noise filtering characterised by the type of parameter measurement, e.g. correlation techniques, zero crossing techniques or predictive techniques
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01Protocols
    • H04L67/02Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
    • H04L67/025Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP] for remote control or remote monitoring of applications
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0216Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L2021/02161Number of inputs available containing the signal or the noise to be suppressed
    • G10L2021/02166Microphone arrays; Beamforming

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)

Abstract

本发明提供了一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统,包括依次顺序连接的驻波拾音传声器阵列、控制处理单元、无线数据传输单元和显控单元;其中,驻波拾音传声器阵列与控制处理单元通过电缆连接,控制处理单元安装在防水壳体内;驻波拾音传声器阵列和控制处理单元安装在野外的监测节点处,采集和处理野外的若干鸟鸣声信号,获得最佳的总鸟鸣声信号,通过无线数据传输单元,将最佳的总鸟鸣声信号发送到显控单元显示,实现鸟类鸣声的无人值守式的自动远程监测,解决了鸟类行为活动的监测的快速反应,突破了鸟类远程自动化生态监测的技术瓶颈,可以应用于海岛、湿地等特殊环境下的鸟类及生态环境监测。

Description

一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法
技术领域
本发明涉及鸟类学、鸟类鸣声监测和信息的技术领域,具体而言涉及一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法。
背景技术
海岛是鸟类重要的栖息地,也是鸟类生态环境保护和利用的重要场所。美国、英国等发达国家己经建立了国家尺度的鸟类监测网络,并取得了很好的效果。我国也开展了大量的鸟类调查与监测工作,主要集中于对一个地区的陆地鸟类的种类、数量和分布的研究。为推动我国鸟类监测工作,2011年,环保部南京环境科学研究所组织开展了生物多样性(鸟类)示范监测,通过开展试点研究,探索构建我国生物多样性监测网络。目前,海岛及滨海湿地鸟类的研究在我国基础相对薄弱,仅对中华凤头燕鸥、红脚鲣鸟、黄嘴白鹭等海岛鸟类开展过有限的研究。
湿地鸟类监测工作主要包括在长江中下游湿地和东部沿海湿地开展的越冬水鸟调查、环鄱阳湖越冬水鸟同步调查以及自2005年起所开展的全国沿海水鸟调查。其中,仅鄱阳湖保护区总面积达22400公顷,年生态经济价值大于1500亿元,因此实现对重要生态区生态信息的大尺度、高精度、快速准确获取的意义十分重大。
其中,鸟类的鸣声具有独特性,不同鸟类的鸣声的声纹具有差异性,是鸟类物种鉴别的重要依据,通过对鸟类鸣声的监测能够实现对鸟类物种多样性的评估。目前,传统的鸟类鸣声监测方法主要以人力为基础,劳动强度大,观察范围小,受天气影响大,且无法实时记录和分析飞鸟活动情况。另外,在野外调查和数据分析上,往往需要花费大量时间和人力、物力,成本较高,效率较低。对海岛湿地而言,还存在地理环境特殊、交通不便、气候恶劣多变等问题,导致传统的鸟类调查方法不能做到远程监测,难以适用于海岛鸟类的监测。
发明内容
本发明的目的在于,解决现有的鸟类鸣声监测方法存在上述问题,本发明提供了一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法,采用多个驻波传声器形成不同形式的监测传声器阵列,用于被动监听鸟类鸣声;利用具有指向性的多元阵列声学传感器采集野外鸟类的鸣声,通过波束形成技术,实现抑制环境噪声,实现鸟鸣声音频增强,在复杂背景噪声环境下提高对鸟鸣叫声信号的检测能力;能够实现对鸟类鸣声的采集、处理和分析。将该系统布放在野外海岛、湿地等复杂环境中,通过3G/4G/5G或者WIFI等无线通信方式,将鸟类鸣声及其处理结果传输到监测中心,实现鸟类鸣声的无人值守式的自动远程监测,解决了鸟类行为活动的监测的快速反应,突破了鸟类远程自动化生态监测的技术瓶颈,可以应用于海岛、湿地等特殊环境下的鸟类及生态环境监测。其中,远程自动监测技术的应用不仅能够减小野外实地调查的人力劳动,获取野外连续的观测数据,还可以作为其他数据的补充,而且能够降低成本,提高监测的精度和准确性。通过对鸟类鸣声的自动远程监测能够实现对鸟类物种多样性的评估,远程无线数据传输适合大范围的生态监测。
为实现上述目的,本发明提出一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统,有效解决野外鸟类鸣声、活动情况及生物资源量实时、长期监测和评估;所述系统包括依次顺序连接的驻波拾音传声器阵列、控制处理单元、无线数据传输单元和显控单元;其中,驻波拾音传声器阵列与控制处理单元通过电缆连接,控制处理单元安装在防水壳体内,采用新能源的供电方式进行供电;所述供电方式为太阳能或风能;驻波拾音传声器阵列和控制处理单元安装在野外的监测节点处,采集和处理野外的若干鸟鸣声信号,获得最佳的总鸟鸣声信号,通过无线数据传输单元,将最佳的总鸟鸣声信号发送到显控单元显示。
在上述技术方案中,所述驻波拾音传声器阵列为直线传声器阵列、圆形传声器阵、平面传声器阵列或球形传声器阵列。
在上述技术方案中,所述驻波拾音传声器阵列优选为直线传声器阵列,其包括:若干驻波传声器基元;所述驻波传声器基元包括:驻波传声器和保护罩;所述驻波传声器拾取和接收鸟类鸣声信号、环境噪音信号;所述保护罩安装在驻波传声器上,驻波传声器底部设有凸台,将凸台插入传声器阵列支架上,并固定在传声器阵列支架上,用于保护驻波传声器和消除风雨声的背景噪声干扰。其中,根据鸟类鸣声的优势频率和半波长确定驻波传声器基元之间的间距;其中,所述优势频率为1~2kHz;具体如下:
所述驻波拾音传声器阵列采用半波长(λ/2)和鸟类的鸣声的优势频率布阵。因此,对于直线传声器阵列,按照优势频率为2kHz的半波长进行布阵,假设声音在空气中传播速度为340m/s,则波长采用下列公式(1):
则半波长λ/2=8.5cm,即布阵间距d=8.5cm。
因此,直线性传声器阵列的长度L:L=(n-1)×d=(n-1)×8.5cm,其中,n表示阵列中基元的数量;根据设定好的布阵间距d,在传声器阵列支架上依次分布若干驻阵列中拾音器基元数量。如果采用其他成阵方式,则可以根据阵的特点和工作要求设计驻波拾音传声器阵列的具体结构和形式。
其中,每个驻波传声器都具有高灵敏度、低噪声、宽频率响应范围特性,且每个驻波传声器有良好的相位一致性,其拾音的取值范围为10Hz~40kHz。由常规的时延--求和波束合成方法获得一个鸟鸣声总信号,该信号将每个驻波传声器基元采集的鸟鸣声信号进行合成,即驻波拾音传声器阵列的输出,能够有效抑制不相关噪声,获得更好信号信噪比,有利于鸟鸣声信号的检测。
在上述技术方案中,所述控制处理单元采用小型化、低功耗方法,满足野外环境下,特别是海岛电源短缺情况下的长期监测;通过对鸟类鸣声信号拾取、信号调理和数字化采集,并完成鸟鸣声信号的数字滤波和二次调节的预处理,以及鸟鸣声信号特征提取,采用常规的时延--求和波束合成方法,以获得最佳的信噪比的鸟鸣声总信号;再通过控制接口,将鸟鸣声总信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将鸟鸣声总信号发送至终端显控制单元,实现对整个系统的控制和参数的设置,进而实现对鸟类鸣声的自动远程监测。
其中,所述控制处理单元包括:
前置放大模块,其前端与每个驻波传声器相连接,建立对应的通信通道,对每个驻波传声器拾取的微弱的鸟鸣声信号进行前置放大;其后端与采集电路模块相连接;
采集电路模块,用于对经过前置放大电路初步放大后的每个通道中的鸟鸣声信号进行二次放大、滤波、增益动态调节,再将经过上述处理之后的每个通道中的鸟鸣声信号转换为数字信号,获得每个通道的鸟鸣声数字信号;
信号处理模块,采用多路24位AD芯片和高速通用信号处理芯片(DSP),采样率大于192kHz,能够同时采集和处理每个通道的鸟鸣声数字信号;具体地,将每个通道的鸟鸣声数字信号进行带通滤波处理,滤除带外噪声,采用常规的时延--求和波束合成方法,再对经过上述处理的每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,获得鸟鸣声总信号,并对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,以获得干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号;另外,根据总鸟鸣声信号,可以对鸟鸣声进行初步定位和判断鸟类的种类;
控制模块,对系统的信号采样频率、工作周期、增益、数据传输、波束合成方式等工作参数进行设置,并控制将获得的最佳的信噪比的总鸟鸣声信号通过控制接口,将总鸟鸣声总信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将总鸟鸣声信号发送至终端显控制单元;根据具有最佳信噪比的总鸟鸣声信号,进行下一步的数据分析;其中,所述数据分析包括:鸟鸣声语谱分析、物种识别、丰度估计、活动统计、鸟类的位置分布和鸟鸣声强度;
电源模块,采用新能源的供电方式进行供电;所述供电方式为太阳能或风能。
在上述技术方案中,所述采集电路模块进一步包括:
二级放大子模块,二级放大子模块,用于经过前置放大电路初步放大后的每个通道中的鸟鸣声信号进行二次放大,获得易于处理的二次放大信号;所述二次放大信号的频率范围为5Hz~100kHz,保证每个通道中的鸟鸣声信号能够全部无失真通过;
动态调节子模块,用于对经过二次放大的鸟鸣声信号根据周围环境进行增益(放大倍数)动态调节,以获得最佳的接收信号;
滤波器,用于对接收信号滤出直流及带外噪声;
和采样子模块(A/D采集),用于将接收信号(模拟信号)转换为数字信号,获得每个通道的鸟鸣声数字信号,以便于后期信号处理。
在上述技术方案中,所述无线数据传输单元采用3G通信单元开发的基于ARM11处理器S3C6410和3G WCDMA网络,能够使监测节点处的控制处理单元与终端显控单元进行数据交换,支持透明数据通道和协议解析模式,实现远程、无线和网络化的通信方式,进一步实现整个系统与Internet的无线连接。另外,所述无线数据传输单元具有网络覆盖范围广(移动网络覆盖范围)、组网灵活快捷、运行成本低(按流量或时长计费)等优点。其中,无线数据传输单元选用中兴WCDMA AD3812模块。
在上述技术方案中,位于终端的所述显控单元与互联网相连接,通过无线数据传输单元与监测节点的控制处理单元进行数据通信。其中,所述显控单元包括硬件平台和处理软件,其中,所述硬件平台为便携式计算机、标准的工业计算机或者其他任何通用的计算平台,所述处理软件为嵌入式处理系统;显控单元采用无线通信方式,通过无线数据传输单元与控制处理单元的控制接口通信,完成数据的传输。
基于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统,本发明提供了一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的方法,该方法具体包括:
步骤1)将拾音传声器阵列单元和控制处理单元置于监测节点处,拾取监测节点处的若干鸟鸣声信号,其中,所述鸟鸣声信号是包含周围环境噪声及鸟鸣声的混合声音信号;
步骤2)将步骤1)中获得的鸟鸣声信号经过前置放大模块的初步放大、二次方大、滤波、增益动态调节,再经过数字转换,将经过上述处理之后的每个通道中的鸟鸣声信号转换为数字信号,获得每个通道的鸟鸣声数字信号;
步骤3)将每个通道的鸟鸣声数字信号进行带通滤波处理,滤除带外噪声,采用常规的时延--求和波束合成方法,再对经过上述处理的每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,获得鸟鸣声总信号,其中,所述鸟鸣声总信号夹带噪声;
步骤4)对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,以获得干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号;
步骤5)通过控制接口,将总鸟鸣声信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将总鸟鸣声信号发送至终端显控制单元。
在上述技术方案中,所述步骤4)中,对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理的具体包括:
步骤4-1)采用能量差分方法,检测步骤3)获得的鸟鸣声总信号是否为噪声信号;如果鸟鸣声总信号为噪声信号,则对所述噪声信号进行傅里叶变换,得到噪声信号的频谱B(k);其中,k为信号序列号;
步骤4-2)根据公式(2),计算步骤4-1)中噪声频谱的平均幅度B,公式(2)如下;
其中,N为噪声信号的长度;
步骤4-3)通过公式(3),计算步骤4-1)中噪声频谱的平整度P,公式如下:
其中,N为噪声信号的长度;
将P作为噪声类型的选择依据;当P小于0.5B时,则鸟鸣声总信号中的噪声信号是白色噪声信号;当P大于或等于0.5B时,则鸟鸣声总信号中的噪声信号是有色噪声信号;
步骤4-4)如果鸟鸣声总信号不是噪声信号,则对鸟鸣声总信号进行小波变换,并计算小波系数;
步骤4-5)根据步骤4-3)获得的噪声类型和噪声谱,合理设定门限阈值,去除低于该门限阈值的小波系数,获得小波系数新估值;
步骤4-6)利用步骤4-5)获得的小波系数新估值,进行小波反变换,得到干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号。
本发明的优势在于:
本发明提出的系统能够及时而准确的获得监测节点所在区域鸟类鸣声强度、语谱、方位、丰度和鸟类物种等相关信息,适应野外复杂环境下长期、无人值守情况下的鸟类生态的远程自动化监测。
附图说明
图1是本发明的一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统的结构示意图;
图2是本发明的一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统中的直线驻波传声器阵列的结构示意图;
图3是图2的驻波传声器的结构示意图;
图4是本发明的一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统中的控制处理单元的结构示意图。
附图标记:
1、驻波传声器 2、保护罩
3、传声器阵列支架 4、凸台
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细的说明。
如图1所示,本发明提出一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统,有效解决野外鸟类鸣声、活动情况及生物资源量实时、长期监测和评估;所述系统包括依次顺序连接的驻波拾音传声器阵列、控制处理单元、无线数据传输单元和显控单元;其中,驻波拾音传声器阵列与控制处理单元通过电缆连接,控制处理单元安装在防水壳体内,采用新能源的供电方式进行供电;所述供电方式为太阳能或风能;驻波拾音传声器阵列和控制处理单元安装在野外的监测节点处,采集和处理野外的若干鸟鸣声信号,获得最佳的总鸟鸣声信号,通过无线数据传输单元,将最佳的总鸟鸣声信号发送到显控单元显示。
在上述技术方案中,所述驻波拾音传声器阵列为直线传声器阵列、圆形传声器阵、平面传声器阵列或球形传声器阵列。
在上述技术方案中,如图2所示,所述驻波拾音传声器阵列优选为直线传声器阵列,其包括:若干驻波传声器基元;所述驻波传声器基元包括:驻波传声器1和保护罩2;所述驻波传声器1拾取和接收鸟类鸣声信号、环境噪音信号;所述保护罩2安装在驻波传声器1上,驻波传声器1底部设有凸台4,将凸台4插入传声器阵列支架3上,并固定在传声器阵列支架3上,用于保护驻波传声器1和消除风雨声的背景噪声干扰。其中,根据鸟类鸣声的优势频率和半波长确定驻波传声器基元之间的间距;其中,所述优势频率为1~2kHz;具体如下:
所述驻波拾音传声器阵列采用半波长(λ/2)和鸟类的鸣声的优势频率布阵。因此,对于直线传声器阵列,按照优势频率为2kHz的半波长进行布阵,假设声音在空气中传播速度为340m/s,则波长采用下列公司(1):
则半波长λ/2=8.5cm,即布阵间距d=8.5cm。
因此,直线性传声器阵列的长度L:L=(n-1)×d=(n-1)×8.5cm,其中,n表示阵列中拾音器基元的数量;直线性传声器阵列布置及结构如图2所示,根据设定好的布阵间距d,在传声器阵列支架上依次分布若干驻波传声器基元。如果采用其他成阵方式,则可以根据阵的特点和工作要求设计驻波拾音传声器阵列的具体结构和形式。
其中,每个驻波传声器都具有高灵敏度、低噪声、宽频率响应范围特性,且每个驻波传声器有良好的相位一致性,其拾音的取值范围为10Hz~40kHz。由常规的时延--求和波束合成方法获得一个鸟鸣声总信号,该信号将每个驻波传声器基元采集的鸟鸣声信号进行合成,即驻波拾音传声器阵列的输出,能够有效抑制不相关噪声,获得更好信号信噪比,有利于鸟鸣声信号的检测。
在上述技术方案中,所述控制处理单元采用小型化、低功耗方法,满足野外环境下,特别是海岛电源短缺情况下的长期监测;通过对鸟类鸣声信号拾取、信号调理和数字化采集,并完成鸟鸣声信号的数字滤波和二次调节的预处理,以及鸟鸣声信号特征提取,采用常规的时延--求和波束合成方法,以获得最佳的信噪比的鸟鸣声总信号;再通过控制接口,将鸟鸣声总信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将鸟鸣声总信号发送至终端显控制单元,实现对整个系统的控制和参数的设置,进而实现对鸟类鸣声的自动远程监测。
其中,所述控制处理单元包括:
前置放大模块,其前端与每个驻波传声器相连接,建立对应的通信通道,对每个驻波传声器拾取的微弱的鸟鸣声信号进行前置放大;其后端与采集电路模块相连接;
采集电路模块,用于对经过前置放大电路初步放大后的每个通道中的鸟鸣声信号进行二次放大、滤波、增益动态调节,再将经过上述处理之后的每个通道中的鸟鸣声信号转换为数字信号,获得每个通道的鸟鸣声数字信号;
信号处理模块,采用多路24位AD芯片和高速通用信号处理芯片(DSP),采样率大于192kHz,能够同时采集和处理每个通道的鸟鸣声数字信号;具体地,将每个通道的鸟鸣声数字信号进行带通滤波处理,滤除带外噪声,采用常规的时延--求和波束合成方法,再对经过上述处理的每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,获得鸟鸣声总信号,并对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,以获得干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号;另外,根据总鸟鸣声信号,可以对鸟鸣声进行初步定位和判断鸟类的种类。
控制模块,对系统的信号采样频率、工作周期、增益、数据传输、波束合成方式等工作参数进行设置,并控制将获得的最佳的信噪比的总鸟鸣声信号通过控制接口,将总鸟鸣声总信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将总鸟鸣声信号发送至终端显控制单元;根据具有最佳信噪比的总鸟鸣声信号,进行下一步的数据分析;其中,所述数据分析包括:鸟鸣声语谱分析、物种识别、丰度估计、活动统计、鸟类的位置分布和鸟鸣声强度。
电源模块,采用新能源的供电方式进行供电;所述供电方式为太阳能或风能。
在上述技术方案中,如图3所示,所述采集电路进一步包括:
动态调节,用于对拾音器采集到的信号根据周围环境进行增益(放大倍数)动态调节,以获得最佳的接收信号。
二级放大电路,用于对前置放大器的输出信号进行二次放大,以获得易于处理范围的信号。
滤波器,用于滤除信号中的直流分量及带外噪声。
和采集模块(A/D采集),用于将模拟信号转换为数字信号,以便于后期信号处理。
具体地,如图3所示,控制处理单元,用于完成鸟鸣声信号的采集和处理,并对整个监测系统实施控制,实现鸟类鸣声的自动化远程监测。该控制处理单元由于布放在野外复杂的环境条件下,特别是在电源短缺的海岛湿地等环境,采用小型化、低功耗的设计方法,利用新能源供电方式,能够满足长期监测的需求。该控制处理单元是整个系统的核心部分,用于鸟鸣声信号拾取、信号调理和数字化采集,以获得最佳的信噪比鸟鸣声信号,并完成鸣声信号的数字滤波、二次调节的预处理,以及鸟鸣声信号特征提取。
图3中,控制接口无线数据传输单元连接,接收控制命令和声学参数,其中,控制命令包括:采集、停止、传输等;参数包括:采集周期、采样频率、增益、降噪处理、波束合成等;控制模块接收上述控制命令和声学参数,控制整个监测系统的工作状态;信号处理模块根据声学参数控制整个监测系统的工作。当监测区域存在鸟鸣声时,每个鸟鸣声信号经过前置放大模块、动态调节模块、二级放大模块、滤波器,其中,所述滤波器采用LT1562-2有源滤波器芯片;再经过AD采样后,由信号处理模块完成对每个鸟鸣声信号进行降噪的初步处理,再进行带通滤波处理,滤除带外噪声;信号处理模块采用通用DSP为核心器件,采用TI公司的TMS320C645X芯片,主频率达到1.2GHz,其处理能力达9600MIPS或9.6GMACS;信号处理模块进行采用常规的时延--求和波束合成方法,对每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,根据需要可以对鸟鸣声进行初步定位;并对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,以获得干净的、最佳信噪比的鸟鸣声信号。再通过控制接口,将鸟鸣声总信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将鸟鸣声总信号发送至终端显控制单元,进行统计和分析,把结果显示给工作人员或者存储到文件。
在上述技术方案中,所述无线数据传输单元采用3G通信单元开发的基于ARM11处理器S3C6410和3G WCDMA网络,能够使监测节点处的控制处理单元与终端显控单元进行数据交换,支持透明数据通道和协议解析模式,实现远程、无线和网络化的通信方式,进一步实现整个系统与Internet的无线连接。另外,所述无线数据传输单元具有网络覆盖范围广(移动网络覆盖范围)、组网灵活快捷、运行成本低(按流量或时长计费)等优点。其中,无线数据传输单元选用中兴WCDMA AD3812模块。
在上述技术方案中,位于终端的所述显控单元与互联网相连接,通过无线数据传输单元与监测节点的控制处理单元进行数据通信。其中,所述显控单元可以是便携式计算机、嵌入式处理系统、标准的工业计算机或者其他任何通用的计算平台,采用无线通信方式,通过无线数据传输单元与控制处理单元的控制接口通信,完成数据的传输。
基于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统,本发明提供了一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的方法,该方法具体包括:
步骤1)将拾音传声器阵列单元和控制处理单元置于监测节点处,拾取监测节点处的若干鸟鸣声信号,其中,所述鸟鸣声信号是包含周围环境噪声及鸟鸣声的混合声音信号;
步骤2)将步骤1)中获得的鸟鸣声信号经过前置放大模块的初步放大、二次放大、滤波、增益动态调节,再经过数字转换,将经过上述处理之后的每个通道中的鸟鸣声信号转换为数字信号,获得每个通道的鸟鸣声数字信号;
步骤3)将每个通道的鸟鸣声数字信号进行带通滤波处理,滤除带外噪声,采用常规的时延--求和波束合成方法,再对经过上述处理的每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,获得鸟鸣声总信号,其中,所述鸟鸣声总信号夹带噪声;
步骤4)对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,以获得干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号;
步骤5)通过控制接口,将总鸟鸣声信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将总鸟鸣声信号发送至终端显控制单元。
在上述技术方案中,所述步骤4)中,对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理的具体包括:
步骤4-1)采用能量差分法,检测步骤3)获得的鸟鸣声总信号是否为噪声信号;如果鸟鸣声总信号为噪声信号,则对所述噪声信号进行傅里叶变换,得到噪声信号的频谱B(k);其中,k为信号序列号;
步骤4-2)根据公式(2),计算步骤4-1)中噪声频谱的平均幅度B,公式(2)如下;
其中,N为噪声信号的长度;
步骤4-3)通过公式(3),计算步骤4-1)中噪声频谱的平整度P,公式如下:
其中,N为噪声信号的长度;
将P作为噪声类型的选择依据;当P小于0.5B时,则鸟鸣声总信号中的噪声信号是白色噪声信号;当P大于或等于0.5B时,则鸟鸣声总信号中的噪声信号是有色噪声信号;
步骤4-4)如果鸟鸣声总信号不是噪声信号,则对鸟鸣声总信号进行小波变换,并计算小波系数;
步骤4-5)根据步骤4-3)获得的噪声类型和噪声谱,合理设定门限阈值,去除低于该门限阈值的小波系数,获得小波系数新估值;
步骤4-6)利用步骤4-5)获得的小波系数新估值,进行小波反变换,得到干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号。
每个监测节点将从每个驻波传声器接收到鸟类鸣声信号,并进行降噪的预处理,再进行带通滤波处理,滤除带外噪声;信号处理模块进行采用常规的时延--求和波束合成方法,对每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,根据需要可以对鸟鸣声进行初步定位;并对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,以获得干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号。再通过控制接口,利用3G/4G等无线通信方式,通过无线通讯网络,将总鸟鸣声信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将总鸟鸣声信号发送至终端显控制单元,由运行在终端显控单元的处理软件(可以由任何编程语言来编写)完成数据处理和信息融合,通过统计、分析和处理,获得监测区域鸟类鸣声强度、鸟鸣声语谱、鸟类的种类及分布,统计鸟类的活动情况、丰度等信息,并生成报告显示,并把结果显示给工作人员或者存储到文件。其中,处理软件包括相应的鸟类鸣声识别和丰度估计等算法。其处理结果存储到监测站的服务器的数据库中,以便于用户对数据的访问及分析。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,都不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统,其特征在于,包括依次顺序连接的驻波拾音传声器阵列、控制处理单元、无线数据传输单元和显控单元;其中,驻波拾音传声器阵列与控制处理单元通过电缆连接,控制处理单元安装在防水壳体内;驻波拾音传声器阵列和控制处理单元安装在野外的监测节点处,采集和处理野外的若干鸟鸣声信号,获得最佳的总鸟鸣声信号,通过无线数据传输单元,将最佳的总鸟鸣声信号发送到显控单元显示。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述驻波拾音传声器阵列为直线传声器阵列、圆形传声器阵、平面传声器阵列或球形传声器阵列。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述驻波拾音传声器阵列为直线传声器阵列,其包括:若干驻波传声器基元;所述驻波传声器基元包括:驻波传声器(1)和保护罩(2);所述驻波传声器(1)拾取和接收鸟类鸣声信号、环境噪音信号;所述保护罩(2)安装在驻波传声器上,驻波传声器(1)底部设有凸台(4),将凸台(4)插入传声器阵列支架(3)上,并固定在传声器阵列支架(3)上。
4.根据权利要求3所述的系统,其特征在于,根据鸟类鸣声的优势频率和半波长确定驻波传声器基元之间的间距;其中,所述优势频率为1~2kHz。
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述控制处理单元包括:
前置放大模块,用于通过建立对应的通信通道,对每个驻波传声器拾取的微弱的鸟鸣声信号进行前置放大;其后端与采集电路模块相连接;
采集电路模块,用于对经过前置放大电路初步放大后的每个通道中的鸟鸣声信号进行二次放大、滤波、增益动态调节,再通过数字转换,获得每个通道的鸟鸣声数字信号;
信号处理模块,用于将每个通道的鸟鸣声数字信号进行带通滤波处理,滤除带外噪声,再对经过上述处理的每个通道的鸟鸣信号进行波束合成处理,获得鸟鸣声总信号,并对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,获得总鸟鸣声信号;
控制模块,用于通过控制接口,将获得的总鸟鸣声信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元发送到终端显控单元;
电源模块,采用新能源的供电方式进行供电。
6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述采集电路模块进一步包括:
二级放大子模块,用于获得经过二次放大的二次放大信号;所述二次放大信号的频率范围为5Hz~100kHz;
动态调节子模块,用于对经过二次放大的鸟鸣声信号进行增益动态调节,获得接收信号;
滤波器,用于对接收信号滤出直流和带外噪声;和
采样子模块,用于将接收信号转换为数字信号,获得每个通道的鸟鸣声数字信号。
7.根据权利要求1所述的系统的,所述显控单元,采用无线通信方式,通过无线数据传输单元与控制处理单元的控制接口通信,完成数据的传输。
8.基于权利要求1-7中任一所述用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统的方法,其特征在于,该方法具体包括:
步骤1)将拾音传声器阵列单元和控制处理单元置于监测节点处,拾取监测节点处的若干鸟鸣声信号;
步骤2)将步骤1)中获得的鸟鸣声信号经过前置放大模块的初步放大、二次放大、滤波、增益动态调节,再经过数字转换,获得每个通道的鸟鸣声数字信号;
步骤3)将每个通道的鸟鸣声数字信号进行带通滤波处理,滤除带外噪声,采用常规的时延--求和波束合成方法,进行波束合成处理,获得鸟鸣声总信号;
步骤4)对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理,获得总鸟鸣声信号;
步骤5)通过控制接口,将总鸟鸣声信号发送给无线数据传输单元,再通过无线数据传输单元,将总鸟鸣声信号发送至终端显控制单元。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述步骤4)中,对鸟鸣声总信号去除相干噪声处理的具体包括:
步骤4-1)采用能量差分法,检测步骤3)获得的鸟鸣声总信号是否为噪声信号;如果鸟鸣声总信号为噪声信号,则对所述噪声信号进行傅里叶变换,得到噪声信号的频谱B(k);其中,k为信号序列号;
步骤4-2)根据公式(2),计算步骤4-1)中噪声频谱的平均幅度B,公式(2)如下;
其中,N为噪声信号的长度;
步骤4-3)通过公式(3),计算步骤4-1)中噪声频谱的平整度P,公式如下:
将P作为噪声类型的选择依据;当P小于0.5B时,则鸟鸣声总信号中的噪声信号是白色噪声信号;当P大于或等于0.5B时,则鸟鸣声总信号中的噪声信号是有色噪声信号;
步骤4-4)如果鸟鸣声总信号不是噪声信号,则对鸟鸣声总信号进行小波变换,并计算小波系数;
步骤4-5)根据步骤4-3)获得的噪声类型和噪声谱,合理设定门限阈值,去除低于该门限阈值的小波系数,获得小波系数新估值;
步骤4-6)利用步骤4-5)获得的小波系数新估值,进行小波反变换,得到干净的、最佳信噪比的总鸟鸣声信号。
CN201810569447.9A 2018-06-05 2018-06-05 一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法 Active CN110570874B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810569447.9A CN110570874B (zh) 2018-06-05 2018-06-05 一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810569447.9A CN110570874B (zh) 2018-06-05 2018-06-05 一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110570874A true CN110570874A (zh) 2019-12-13
CN110570874B CN110570874B (zh) 2021-10-22

Family

ID=68772653

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810569447.9A Active CN110570874B (zh) 2018-06-05 2018-06-05 一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110570874B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111175729A (zh) * 2020-01-18 2020-05-19 中国科学院水生生物研究所 一种基于齿鲸类高频声呐信号的实时在线监测预警系统
CN111399515A (zh) * 2020-03-31 2020-07-10 连云港市水利学会 基于自然因素扰动的湿地环境电子监测系统
CN113129907A (zh) * 2021-03-23 2021-07-16 中国科学院声学研究所 一种野外鸟类鸣声自动检测装置及方法
CN114863937A (zh) * 2022-05-17 2022-08-05 武汉工程大学 基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法
CN117746871A (zh) * 2024-02-21 2024-03-22 南方科技大学 一种基于云端检测鸟类鸣声的方法及系统

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2835125A1 (fr) * 2002-01-24 2003-07-25 Telediffusion De France Tdf Procede d'evaluation d'un signal audio numerique
US20040066850A1 (en) * 2002-10-04 2004-04-08 Konica Corporation Image processing method, image processing apparatus, image processing program and image recording apparatus
CN1556687A (zh) * 2001-09-21 2004-12-22 使用小波变换的心磁图非线性噪声降低
EP1610267A2 (en) * 2002-04-16 2005-12-28 Ricoh Company, Ltd. Adaptive nonlinear image enlargement using wavelet transform coefficients
CN101146482A (zh) * 2005-03-24 2008-03-19 株式会社Sunmeditec 可视听诊器
CN101351058A (zh) * 2008-09-09 2009-01-21 西安交通大学 一种麦克风阵列及实现语音信号增强的方法
US20100010780A1 (en) * 2008-07-10 2010-01-14 The Hong Kong Polytechnic University Method for signal denoising using continuous wavelet transform
CN101867853A (zh) * 2010-06-08 2010-10-20 中兴通讯股份有限公司 基于传声器阵列的语音信号处理方法及装置
CN102708860A (zh) * 2012-06-27 2012-10-03 昆明信诺莱伯科技有限公司 一种基于声信号识别鸟类种类的判断标准建立方法
CN103026407A (zh) * 2010-05-25 2013-04-03 诺基亚公司 带宽扩展器
US20130266147A1 (en) * 2012-04-05 2013-10-10 Mark Berres System and method for identification of highly-variable vocalizations
CN103512960A (zh) * 2013-09-27 2014-01-15 中国科学院声学研究所 一种超声阵列成像方法
CN103778921A (zh) * 2013-12-28 2014-05-07 中国人民解放军兰州军区乌鲁木齐总医院 消除雷达采集到的语音中的不均匀噪声的方法
CN103905559A (zh) * 2014-04-14 2014-07-02 重庆工商职业学院 一种基于鸟叫声声纹特性的珍稀鸟类种群分布探测系统
CN205384734U (zh) * 2016-02-16 2016-07-13 俞春华 一种基于无线传输的助听系统
CN105916095A (zh) * 2016-05-31 2016-08-31 音曼(北京)科技有限公司 反馈延迟网络音色优化的方法
US20160330347A1 (en) * 2007-06-26 2016-11-10 Google Inc. Method for noise-robust color changes in digital images
CN207354538U (zh) * 2017-07-07 2018-05-11 中国铁路设计集团有限公司 一种用于环境噪声定向监测的户外三传声器阵列

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1556687A (zh) * 2001-09-21 2004-12-22 使用小波变换的心磁图非线性噪声降低
FR2835125A1 (fr) * 2002-01-24 2003-07-25 Telediffusion De France Tdf Procede d'evaluation d'un signal audio numerique
EP1610267A2 (en) * 2002-04-16 2005-12-28 Ricoh Company, Ltd. Adaptive nonlinear image enlargement using wavelet transform coefficients
US20040066850A1 (en) * 2002-10-04 2004-04-08 Konica Corporation Image processing method, image processing apparatus, image processing program and image recording apparatus
CN101146482A (zh) * 2005-03-24 2008-03-19 株式会社Sunmeditec 可视听诊器
US20160330347A1 (en) * 2007-06-26 2016-11-10 Google Inc. Method for noise-robust color changes in digital images
US20100010780A1 (en) * 2008-07-10 2010-01-14 The Hong Kong Polytechnic University Method for signal denoising using continuous wavelet transform
CN101351058A (zh) * 2008-09-09 2009-01-21 西安交通大学 一种麦克风阵列及实现语音信号增强的方法
CN103026407A (zh) * 2010-05-25 2013-04-03 诺基亚公司 带宽扩展器
CN101867853A (zh) * 2010-06-08 2010-10-20 中兴通讯股份有限公司 基于传声器阵列的语音信号处理方法及装置
US20130266147A1 (en) * 2012-04-05 2013-10-10 Mark Berres System and method for identification of highly-variable vocalizations
CN102708860A (zh) * 2012-06-27 2012-10-03 昆明信诺莱伯科技有限公司 一种基于声信号识别鸟类种类的判断标准建立方法
CN103512960A (zh) * 2013-09-27 2014-01-15 中国科学院声学研究所 一种超声阵列成像方法
CN103778921A (zh) * 2013-12-28 2014-05-07 中国人民解放军兰州军区乌鲁木齐总医院 消除雷达采集到的语音中的不均匀噪声的方法
CN103905559A (zh) * 2014-04-14 2014-07-02 重庆工商职业学院 一种基于鸟叫声声纹特性的珍稀鸟类种群分布探测系统
CN205384734U (zh) * 2016-02-16 2016-07-13 俞春华 一种基于无线传输的助听系统
CN105916095A (zh) * 2016-05-31 2016-08-31 音曼(北京)科技有限公司 反馈延迟网络音色优化的方法
CN207354538U (zh) * 2017-07-07 2018-05-11 中国铁路设计集团有限公司 一种用于环境噪声定向监测的户外三传声器阵列

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
V.SOLO: "Wavelet signal estimation in coloured noise with extension to transfer function estimation", 《PROCEEDINGS OF THE 37TH IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL》 *
ZHIYONG HE,ET AL.: "Detection and removal of impulsive colored noise for speech enhancement", 《THE 2010 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND AUTOMATION》 *
何先忠等: "动力定位噪声对全景扫描声呐干扰的特性分析", 《哈尔滨工程大学学报》 *
吕鹏: "有色噪声的特征提取及其在电动机故障诊断中的应用", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》 *
李允公等: "《振动信号的听觉模型分析方法》", 30 November 2017, 东北大学出版社 *
白文雅等: "小波变换方法实现语音端点检测", 《科学技术与工程》 *
陈又圣等: "基于双TP型麦克风的电子耳蜗前端指向性语音增强系统的研制", 《仪器仪表学报》 *

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111175729A (zh) * 2020-01-18 2020-05-19 中国科学院水生生物研究所 一种基于齿鲸类高频声呐信号的实时在线监测预警系统
CN111175729B (zh) * 2020-01-18 2022-03-29 中国科学院水生生物研究所 一种基于齿鲸类高频声呐信号的实时在线监测预警系统
CN111399515A (zh) * 2020-03-31 2020-07-10 连云港市水利学会 基于自然因素扰动的湿地环境电子监测系统
CN111399515B (zh) * 2020-03-31 2020-11-13 连云港市水利学会 基于自然因素扰动的湿地环境电子监测系统
CN113129907A (zh) * 2021-03-23 2021-07-16 中国科学院声学研究所 一种野外鸟类鸣声自动检测装置及方法
CN113129907B (zh) * 2021-03-23 2022-08-23 中国科学院声学研究所 一种野外鸟类鸣声自动检测装置及方法
CN114863937A (zh) * 2022-05-17 2022-08-05 武汉工程大学 基于深度迁移学习与XGBoost的混合鸟鸣识别方法
CN117746871A (zh) * 2024-02-21 2024-03-22 南方科技大学 一种基于云端检测鸟类鸣声的方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110570874B (zh) 2021-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110570874B (zh) 一种用于监测野外鸟类鸣声强度及分布的系统及其方法
CN102568171A (zh) 一种用于测量田间农作物土壤墒情的可控无线传输仪
CN102135619A (zh) 一种生物声纳探测装置及其探测方法
CN111175729B (zh) 一种基于齿鲸类高频声呐信号的实时在线监测预警系统
CN103344323B (zh) 基于声调控技术的风电机组噪声掩蔽方法及装置
CN202092668U (zh) 可自由组网的无线灌浆数据监测系统
CN208872879U (zh) 一种微地震数据采集系统
CN201927167U (zh) 一种用于测量田间农作物土壤墒情的可控无线传输仪
CN106644029A (zh) 适用于深水使用的多功能自容式水听器及控制方法
CN106056877A (zh) 一种利用电磁波信号充电的海洋水质实时在线监测装置
CN101833048A (zh) 光电信号符合的闪电监测方法及其装置
CN209946380U (zh) 一种长江江豚实时监测装置
CN106370289A (zh) 基于WiFi的噪声监测系统
CN213519242U (zh) 一种林间简易便携的鸟声识别系统
CN202886628U (zh) 一种基于声光电同步观测的雷电定位装置
CN207184490U (zh) 一种水声信号采集装置
CN219738538U (zh) 一种物候语音观测仪
CN202494469U (zh) 一种基于固定线路行驶交通工具的数据采集平台
CN115561311A (zh) 低频声波远距离土壤含水率测量系统及方法
CN205355957U (zh) 一种主动配电网负荷预测数据采集设备
CN109375240B (zh) 一种基于gnss前向散射特性的低空目标探测系统及方法
CN112946702B (zh) 一种海洋哺乳动物水下发声分布式在线监测系统
CN113129907B (zh) 一种野外鸟类鸣声自动检测装置及方法
CN203705665U (zh) 语音/振动信号识别系统
Yongjiao et al. Research on Characteristics of Shallow Ocean Ambient Noise Based on Mooring and Floating Platform

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 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