Page 64 - 《应用声学》2022年第3期

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表 1 不同环境条件下的鸟鸣声检测准确率
Table 1 Birdsong detection accuracy in different environments

环境条件 白噪声 0 dB 白噪声 −10 dB 暴风雨声 −5.6 dB 风浪声 2.4 dB
检测概率/% 94.98 91.30 91.97 93.31

3.2 实测数据处理分析 10

为现场测实验证圆形阵列无线传感器性能及 8
鸣声检测方法的有效性，将设备布放在野外自然条 ᮠဋ/kHz 6
件下、如图 5 所示的海岛上。电源采用 12 V 直流供 4
电，传感器利用 4G 物联网卡将数据传输到远程监 2
测服务云平台并存储实验数据。 0
1 2 3 4 5 6 7
௑ᫎ/s
(a) ࠄ฾๒ࡴᳬࡋᲟᲞܦឦ៨ڏ
1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
ࣨϙ 0
-0.2
-0.4
-0.6
Პܦ͜ਖ٨
-0.8
-1.0
0 1 2 3 4 5 6 7 8
௑ᫎ/s
(b) ๒ࡴᳬࡋᲟᲞܦ௑۫ฉॎቫགೝ฾
ܹጳ
1.26
1.24
1.22
图 5 鸣声传感器实验装置 ࣨϙ 1.20
Fig. 5 Birdsong sensor device 1.18
1.16
1.14
为了验证该方法的检测性能，对现场采集的
1.12
海浪声噪声背景下的黑尾鸥原始数据进行处理分 0 1 2 3 4 5 6 7
析，结果如图 6 所示。图 6(a) 是含海浪声的鸟鸣声 ௑ᫎ/s
(c) ߕࣜᑟ᧚៨྅උྲढ़Პܦቫགೝ฾
语谱图，图 6(b) 为采集信号的时域波形图；图 6(c)
为利用子带能量谱熵比的动态双门限算法检测到 图 6 现场海浪噪声条件下的鸟鸣声检测结果
的鸟鸣声起止端点结果，图中红色是双动态自适 Fig. 6 Birdsong detection with wavessound on island
应检测门限，并将检测结果显示到时域波形图中。
候实时在线监测是生态监测领域的一个难题。本文
通过图 6 可以看出，子带能量谱熵比算法结合动态
采用球形结构的七元阵圆形阵列无线传感器系统，
双门限方法在低信噪比条件下能准确检测出海岛
在现场保障设施有限的情况下，为减少系统传输负
鸟鸣声信号，且在海岛环境下具有较强的抗干扰
担及不必要的电能消耗，提出了基于子带能量谱熵
能力。
比的动态双门限方法，对仿真和海岛现场实测数据
4 结论 的鸟类活动鸣声段的起止端点检测进行了验证和
分析。实验表明，本算法在不同低信噪比环境下的
在海岛湿地等自然保护区栖息地环境噪声复 鸟鸣声端点检测准确率较高，在海岛环境下具有良
杂且信噪比低，基于声学方法的鸟类活动鸣声全天 好的鲁棒性。