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基于多模态深度特征层级融合的鸟类声音质量分析方法 

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申请/专利权人:百鸟数据科技(北京)有限责任公司

摘要:本发明涉及语音处理技术领域,提出了基于多模态深度特征层级融合的鸟类声音质量分析方法,包括:采集原始鸟类音频信号,获取鸟类音频信号,鸟类音频语谱图和鸟类音频梅尔频谱图;根据鸟类音频语谱图确定像素点的鸣肌发声辨识指数;根据鸣肌发声辨识指数,确定鸟鸣易染指数;获取噪声权重,获取梅尔谱鸟鸣变异指数,根据同一时间点的鸟鸣易染指数和梅尔谱鸟鸣变异指数,获取该时间点的鸣质特征向量;根据鸣质特征向量和鸟类音频信号确定鸣叫特征融合序列,根据鸣叫特征融合序列,获取鸟类音频信号的鸣叫质量指数,根据鸣叫质量指数实现鸟类声音质量分析。本发明旨在解决多模态特征融合的特征融合的效果不佳,使鸟类声音质量判断不准确的问题。

主权项:1.基于多模态深度特征层级融合的鸟类声音质量分析方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:采集原始鸟类音频信号,对原始鸟类音频信号进行预处理,获取鸟类音频信号,根据鸟类音频信号,获取鸟类音频语谱图和鸟类音频梅尔频谱图;建立鸟类音频语谱图中像素点的局部监测窗口,获取局部监测窗口中的主连通域,根据主连通域确定上轮廓点和下轮廓点,获取上轮廓点集和下轮廓点集,根据像素点的局部监测窗口内的上轮廓点集和下轮廓点集,确定像素点的鸣肌发声辨识指数;根据鸣肌发声辨识指数获取聚类簇,确定聚类簇的编号,根据聚类簇编号和像素点的鸣肌发声辨识指数,确定鸟类音频语谱图中每个时间点的鸟鸣易染指数;根据鸟类音频梅尔频谱图中包含的梅尔频率,获取每个梅尔频率对应的噪声权重,根据鸟鸣易染指数、噪声权重和鸟类音频梅尔频谱图中像素点的灰度值,获取鸟类音频梅尔频谱图中每个时间点的梅尔谱鸟鸣变异指数,根据同一时间点的鸟鸣易染指数和梅尔谱鸟鸣变异指数,获取该时间点的鸣质特征向量;根据鸣质特征向量和鸟类音频信号确定鸣叫特征融合序列,根据鸣叫特征融合序列,获取鸟类音频信号的鸣叫质量指数,根据鸣叫质量指数实现鸟类声音质量分析。

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权利要求:

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