技术特征：
1.一种基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：数据获取步骤：获取海洋中的声音数字信号；数据预处理步骤：将获取的声音数字信号切割为一定长度的数字信号，并做归一化处理；信号分帧步骤：对每个归一化处理后的数字信号进行分帧处理；特征提取步骤：对每一帧信号计算时域特征，并计算每一帧信号的短时能量；对每一帧信号计算频域特征，并计算每一帧信号的加权谱质心，得到加权谱质心后，计算谱质心二阶偏移率；拟定阈值步骤：根据海洋环境噪声场和海豚声音的时频特征拟定短时能量阈值、谱质心阈值和谱质心二阶偏移率阈值；备用有效音段提取步骤：将高于短时能量阈值和谱质心阈值的帧提取出来作为备用有效音段；有效音段生成步骤：获取所述备用有效音段两端的谱质心二阶偏移率，当所述备用有效音段两端的谱质心二阶偏移率高于所述谱质心二阶偏移率阈值时，将该帧作为海豚声音的起始点和终止点，生成有效音段。2.根据权利要求1所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤中将输入的声音信号的最大振幅为1做归一化处理。3.根据权利要求1所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，所述信号分帧步骤中，对每个归一化处理后的数字信号选择方形窗函数，采用步长等于窗长的方法对每个数字信号进行分帧处理。4.根据权利要求3所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，当检测海豚声音为海豚发出的回声定位信号时，所述窗长选择为10ms，当海豚声音为海豚发出的脉冲信号和通信信号时，所述窗长选择为20ms-50ms。5.根据权利要求1所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，所述特征提取步骤中计算每一帧信号的加权谱质心时，先对每一帧信号进行短时傅里叶变换，设置海豚声音频谱范围的权重和其他频谱范围的权重，再通过计算每一帧信号的加权谱质心，其中，c
i
表示第i帧信号的加权谱质心，q1表示海豚声音频谱范围的权重，q2表示其他频谱范围的权重，f
k1
为海豚声音的频率；x
k1
为连续信号短时傅里叶变换后对应的海豚声音的频率的谱能量，n1表示海豚声音的频率范围，f
k2
为其他声音的频率；x
k2
为连续信号短时傅里叶变换后对应的其他声音的频率的谱能量，n2表示其他声音的频率范围。6.根据权利要求1所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，所述特征提取步骤中通过计算谱质心二阶偏移率，其中，b
i
表示第i帧信
号的谱质心二阶偏移率，s
i
表示第i帧信号的谱质心偏移率，c
i
表示第i帧信号的加权谱质心。7.根据权利要求1所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，所述拟定阈值步骤中将计算出的短时能量数据中的2/3位数和均值进行求和再除以2作为短时能量阈值，将计算出的谱质心数据中的3/4位数作为谱质心阈值，将计算出的谱质心二阶偏移率数据中的3/4位数作为谱质心二阶偏移率阈值。8.根据权利要求1所述的基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，其特征在于，所述备用有效音段提取步骤中，当相邻的备用有效音段之间的间隔不超过n帧时，将相邻的备用有效音段合并为一段备用有效音段，其中，n＝4～6。
技术总结
本发明涉及一种基于时频特征的环境噪声下海豚声音端点检测方法，包括：获取海洋中的声音数字信号；将获取的声音数字信号切割为一定长度的数字信号，并做归一化处理；对每个归一化处理后的数字信号进行分帧处理；计算每一帧信号的短时能量、加权谱质心和谱质心二阶偏移率；拟定短时能量阈值、谱质心阈值和谱质心二阶偏移率阈值；将高于短时能量阈值和谱质心阈值的帧提取出来作为备用有效音段；在备用有效音段两端比较谱质心二阶偏移率，将谱质心二阶偏移率高于谱质心二阶偏移率阈值的部分作为海豚声音的起始点和终止点，生成有效音段。本发明能够快速准确地在海洋环境中提取出海豚声音信号，并且降低突发噪声的干扰。并且降低突发噪声的干扰。并且降低突发噪声的干扰。
技术研发人员：戴阳 杨昱皞 何瑞麟 王书献 伍玉梅 韦波
受保护的技术使用者：大连海洋大学
技术研发日：2022.05.13
技术公布日：2022/12/1