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公开(公告)号：CN114937461B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210660972.8
申请日：2022-06-13
Applicant: 华南农业大学 , 广州市金宝生态农业有限公司
IPC: G10L25/66 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L25/21 , G10L15/08 , G10L15/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意力与残差门控卷积的生猪声音事件检测方法及装置，方法包括，首先采集生猪声音数据，并对声音数据进行预处理；然后使用快速傅里叶变换，得到频谱图，并使用谱减法去除环境噪音；再使用单参数双门限端点检测方法，检测并裁剪得到频谱图中的含生猪声音的片段，将这些片段转换为梅尔频谱图；接下来构建基于通道注意力与残差门控卷积的深度特征提取器，提取基于梅尔频谱图的声音深度特征；最后，设计基于双向循环递归‑前馈神经网络的帧级别声音分类器，对声音的深度特征进行处理分析，由此呈现整段音频的生猪声音事件时域分布结果。本发明可精确快速地提取长时间、多噪音的养殖场环境内生猪声音事件时域分布结果。
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公开(公告)号：CN115050376B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202210654424.4
申请日：2022-06-10
Applicant: 华南农业大学
IPC: G10L17/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer声谱图特征学习的母牛发情检测方法及装置，方法包括：将采集母牛声音数据分割为等时长的声音片段并进行降噪；对降噪后的声音片段进行标注；将所有降噪后的声音片段转换为梅尔声谱图并进行数据增强；构建基于Transformer的声谱图特征学习模型，利用多头自注意力机制对数据增强后的梅尔声谱图进行学习，获取梅尔声谱图的深度特征；构建基于通道注意力机制的母牛发情声音事件检测模型，以梅尔声谱图的深度特征为输入，通过深度学习对深度特征中的时域线索进行分类并串联，实现母牛发情声音事件检测，最终输出发情事件发生的时刻和概率。本发明利用注意力机制对母牛的声音事件进行识别与定位，实现基于声音信号的母牛发情事件检测。
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公开(公告)号：CN114937461A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210660972.8
申请日：2022-06-13
Applicant: 华南农业大学 , 广州市金宝生态农业有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意力与残差门控卷积的生猪声音事件检测方法及装置，方法包括，首先采集生猪声音数据，并对声音数据进行预处理；然后使用快速傅里叶变换，得到频谱图，并使用谱减法去除环境噪音；再使用单参数双门限端点检测方法，检测并裁剪得到频谱图中的含生猪声音的片段，将这些片段转换为梅尔频谱图；接下来构建基于通道注意力与残差门控卷积的深度特征提取器，提取基于梅尔频谱图的声音深度特征；最后，设计基于双向循环递归‑前馈神经网络的帧级别声音分类器，对声音的深度特征进行处理分析，由此呈现整段音频的生猪声音事件时域分布结果。本发明可精确快速地提取长时间、多噪音的养殖场环境内生猪声音事件时域分布结果。
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公开(公告)号：CN115050376A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210654424.4
申请日：2022-06-10
Applicant: 华南农业大学
IPC: G10L17/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/14 , G10L21/0232
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer声谱图特征学习的母牛发情检测方法及装置，方法包括：将采集母牛声音数据分割为等时长的声音片段并进行降噪；对降噪后的声音片段进行标注；将所有降噪后的声音片段转换为梅尔声谱图并进行数据增强；构建基于Transformer的声谱图特征学习模型，利用多头自注意力机制对数据增强后的梅尔声谱图进行学习，获取梅尔声谱图的深度特征；构建基于通道注意力机制的母牛发情声音事件检测模型，以梅尔声谱图的深度特征为输入，通过深度学习对深度特征中的时域线索进行分类并串联，实现母牛发情声音事件检测，最终输出发情事件发生的时刻和概率。本发明利用注意力机制对母牛的声音事件进行识别与定位，实现基于声音信号的母牛发情事件检测。
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