一种基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法与流程

本发明涉及鲸豚类动物回声定位信号检测，特别是涉及一种基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法。

背景技术：

1、鲸豚类动物广泛活动于全球各大海区，在一些内海及河流入海口附近亦有分布。大多数鲸豚类动物都入选世界自然保护联盟濒危物种红色名录，我国海域内所有鲸豚类动物均被我国列为保护动物，受中华人民共和国动物保护法保护。鲸豚类动物获取信息的主要方式为声学通讯，学界通常将鲸豚类动物的声音信号分为回声定位信号(click信号)，脉冲信号(burst-pulse信号)和哨声通讯信号(whistle信号)。其中，回声定位信号是鲸豚类动物感知环境的重要方式，对了解鲸豚类动物行为模式研究，种群保护和资源调查有重要意义。

2、海洋环境噪声主要指海洋中普遍存在的背景声场。由于海水密度较高，声音在海水中传播速度快、距离远，因此大量来自海底地质活动、海表风浪、海洋人造物、海洋生物及降雨等因素产生的声音均在海洋中发生混叠，即海洋背景声场。海洋背景声场声学构成成分复杂，频带宽且能量大，对声学研究，尤其是被动声学研究干扰较大。在鲸豚类动物声学研究中，目标声音信号常受到海洋背景声场的干扰，故将背景声场视作环境噪声进行处理。海洋中，声音传播的损失公式：

3、pl＝20lgr+ar×10-3

4、其中，pl表示海水中声音传播的损失；r表示传播距离；a是标准条件下海水的吸收系数，频率越大，a越大。根据该公式可见，在海水中传播的声音，其频率越高、传播距离越远，损失越大。因此，海洋环境噪声虽然广泛地分布于各个频段，但能量通常集中于低频区域。

5、鲸豚类动物的回声定位信号具有频率高(峰值频率可达100k-200khz，少数超过200khz)、频带宽(带宽几乎覆盖频率峰值以下的全频段)和持续时长短(单个信号时长约30μs)的特点。由于信号频率超过人耳可识别的范围，因此目前常用的人工标记方法准确率和效率都较低。近年来新兴的人工智能识别方法，受制于人工制作数据集的准确度，也难以提升信号检测准确性。目前，常用的鲸豚类回声定位信号特征提取方法，主要是将时域信号转化为时频谱，再根据其时频特征进行分辨。进行时-频转化的常见方法是短时傅里叶变换。但受heisenberg不确定性原理的影响，短时傅里叶变换若提升时间分辨率就会损失频率分辨率，若提升频率分辨率则会损失时间分辨率，无法保证二者同时拥有较高的精度。由于鲸豚类回声定位信号单个信号持续时长极短，因此傅里叶变换难以满足对回声定位信号精确分析的需求。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，能够在海洋环境中实时标记鲸豚类动物的回声定位信号，并将其起始点与终点的时间信息记录下来。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，包括以下步骤：

3、获取原始声学数据，对所述原始声学数据进行小波变换处理得到所述原始声学数据的时频特征；

4、根据海洋噪声环境和鲸豚类动物回声定位信号的特征，设定用于检测的特征限定条件和时长限定条件；

5、基于所述特征限定条件对所述原始声学数据的时频特征进行音频识别；

6、基于所述时长限定条件对识别出的音频进行标记。

7、所述对所述原始声学数据进行小波变换处理得到所述原始声学数据的时频特征前，还包括：

8、采用高通滤波器对所述原始声学数据进行高通滤波，消除低频噪声信号的干扰；其中，所述高通滤波器的传递函数为：其中，d0为截止频率，n为高通滤波器的阶数，h为经过滤波后的原始声学数据；d表示原始声学数据。

9、所述对所述原始声学数据进行小波变换处理得到所述原始声学数据的时频特征时，采用cmor小波作为基本小波，所述小波变换的表达式为：其中，wtx(a,τ)为所述原始声学数据的时频特征，a表示尺寸因子，τ表示基本小波的位移，x(t)为经过滤波后的原始声学数据，表示基本小波。

10、所述特征限定条件包括频率下限阈值和信号强度下限阈值，所述时长限定条件包括信号时长下限阈值和信号时长上限阈值。

11、所述基于所述特征限定条件对所述原始声学数据的时频特征进行音频识别，包括：

12、从所述原始声学数据的时频特征的时刻t处提取一组数据，对数据中大于所述频率下限阈值的数据进行信号强度判定，若数据的信号强度小于信号强度下限阈值，则所述数据不属于目标信号，并将无信号标识设置为at＝t，有信号标识设置为bt＝t-1，若数据的信号强度大于信号强度下限阈值，则所述数据属于疑似目标信号，将有信号标识设置为bt＝t，无信号标识设置为at＝t-1；

13、判定无信号标识at，若满足at＝t-1，记录信号起始点标识u＝t，若不满足at＝t-1时，判定有信号标识bt，若满足bt＝t-1，记录信号终止点标识v＝t。

14、所述基于所述时长限定条件对识别出的音频进行标记，包括：

15、求取所述信号起始点标识和信号终止点标识之间的差值，得到单个疑似目标信号的时长；

16、若单个疑似目标信号的时长大于信号时长下限阈值，且小于信号时长上限阈值，则判定为目标信号，对其起始点和终止点位置进行记录。

17、有益效果

18、由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：

19、本发明采用小波变换提取信号时频特征，可根据信号频率调整分辨率，实现高频时间分辨率高、低频频率分辨率高，基本克服了影响传统傅里叶变换方法精度的heisenberg不确定性原理。

20、本发明根据鲸豚类动物回声定位信号峰值频率高、频带宽，而海洋环境噪声能量集中于低频带的特点，引入高通滤波器对信号进行预处理。在保留了大部分目标信号特征的基础上，最大程度地消除了来自海洋环境噪声的干扰。

21、本发明在使用信号频率和信号强度特征识别目标信号的基础上，加入了信号时长的判定限制，可有效消除目前人工筛选中很难去除的与目标信号频谱特征相似的干扰信号，如敲击声、某些海底底质活动的干扰声等。

技术特征：

1.一种基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，其特征在于，所述对所述原始声学数据进行小波变换处理得到所述原始声学数据的时频特征前，还包括：

3.根据权利要求2所述的基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，其特征在于，所述对所述原始声学数据进行小波变换处理得到所述原始声学数据的时频特征时，采用cmor小波作为基本小波，所述小波变换的表达式为：

4.根据权利要求1所述的基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，其特征在于，所述特征限定条件包括频率下限阈值和信号强度下限阈值，所述时长限定条件包括信号时长下限阈值和信号时长上限阈值。

5.根据权利要求4所述的基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，其特征在于，所述基于所述特征限定条件对所述原始声学数据的时频特征进行音频识别，包括：

6.根据权利要求5所述的基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，其特征在于，所述基于所述时长限定条件对识别出的音频进行标记，包括：

技术总结
本发明涉及一种基于小波变换提取鲸豚类动物回声定位信号的方法，包括以下步骤：获取原始声学数据，对所述原始声学数据进行小波变换处理得到所述原始声学数据的时频特征；根据海洋噪声环境和鲸豚类动物回声定位信号的特征，设定用于检测的特征限定条件和时长限定条件；基于所述特征限定条件对所述原始声学数据的时频特征进行音频识别；基于所述时长限定条件对识别出的音频进行标记。本发明能够在海洋环境中实时标记鲸豚类动物的回声定位信号，并将其起始点与终点的时间信息记录下来。

技术研发人员：戴阳,何瑞麟,杨昱皞,樊伟,张胜茂,杨胜龙,贺刘刚,俞圣池
受保护的技术使用者：中国水产科学研究院东海水产研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13