基于ICA算法的野外動(dòng)物聲音探測(cè)儀設(shè)計(jì)

李澤鑫

摘 要：文章作者提出的基于ICA算法的野外動(dòng)物聲音探測(cè)儀設(shè)計(jì)主要通過(guò)對(duì)戶(hù)外生態(tài)環(huán)境所發(fā)生的聲波進(jìn)行分析：聲源分離、聲音采集、聲音分類(lèi)比較，從而判斷出周?chē)吧鷦?dòng)物的種類(lèi)。該探測(cè)儀主要適用于生態(tài)環(huán)境中對(duì)野生動(dòng)物的調(diào)查與保護(hù)工作以及生態(tài)環(huán)境的勘測(cè)工作，或是適用于野外探險(xiǎn)愛(ài)好者，判斷周?chē)袩o(wú)危險(xiǎn)的動(dòng)物，保證自身的安全。

一、設(shè)計(jì)方法

本文設(shè)計(jì)的野外動(dòng)物聲音探測(cè)儀總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如下圖所示，首先對(duì)生態(tài)環(huán)境中的多聲源進(jìn)行分離處理，采集動(dòng)物聲音的樣本；其次將動(dòng)物聲音樣本與樣本庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，提取特征，由ICA模型進(jìn)行分類(lèi)；最后識(shí)別出動(dòng)物種類(lèi)。

1.ICA（FastICA）算法介紹

FastICA算法分兩步實(shí)現(xiàn)：①白化處理；②獨(dú)立分量提取。白化處理是為了去除各觀測(cè)信號(hào)間的相關(guān)性，從而簡(jiǎn)化了后續(xù)獨(dú)立分量提取過(guò)程。信號(hào)的白化處理比較簡(jiǎn)單，用類(lèi)似主分量分析方法即可實(shí)現(xiàn)。設(shè)白化后的信號(hào)為X，則X滿(mǎn)足：E{X*X}=E{（B*X）（B*X）}。

我們用變量n表示迭代步數(shù)，令S（n）中的某一分量wi（n）為分離矩陣wi（n）中與s（in）對(duì)應(yīng)的某一行向量，即：s（in）s（in）=wiT（n）；n=1，2，3...

分離過(guò)程中用目標(biāo)函數(shù)對(duì)分離結(jié)果s（in）的非斯性進(jìn)行度量，并對(duì)wi（n）進(jìn)行調(diào)整。FastICA算法的調(diào)整公式為：wi（n+1）=E{XG'（wi（n）X）}-E{XG''（wi（n）X）}wi（n）。

當(dāng)相鄰兩次的wi（n）無(wú)變化或變化很小時(shí)，即可認(rèn)為s（in）≈si，迭代過(guò)程結(jié)束。但是需要注意的是：每次迭代后，都要對(duì)wi（n）進(jìn)行歸一化處理：

wi（n）=wi（n）/‖wi（n）‖，以確保分離結(jié)果具有單位能量，這是ICA的一個(gè)基本限制。對(duì)于多個(gè)的獨(dú)立分量，可重復(fù)使用上述過(guò)程進(jìn)行分離，但每提取出一個(gè)獨(dú)立分量后，要從觀測(cè)信號(hào)中減去這一獨(dú)立分量。如此重復(fù)，直至所有獨(dú)立分量完全分離。并可得到混合矩陣A和分離矩陣W∶W=W·B。

2.聲音信號(hào)功率放大器

利用三極管的電流控制作用的電壓控制作用，將電源的功率轉(zhuǎn)換為隨輸入信號(hào)變化的電流。三極管的集電極電流永遠(yuǎn)是基極電流的β倍，β是三極管的交流放大倍數(shù)，利用這一點(diǎn)，若將小信號(hào)注入基極，則集電極流過(guò)的電流會(huì)等于基極電流的β倍，然后將這個(gè)信號(hào)用隔直電容隔離出來(lái)，就得到了原先的β倍的電流或電壓的大信號(hào)，這現(xiàn)象成為三極管的放大作用。

3.樣本庫(kù)建立

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)下載各種不同的動(dòng)物聲音，或者通過(guò)一些聲音記錄軟件進(jìn)行聲音的收集，比如GoldWave V5.12、中文錄音編輯處理器（WAVECN） V2.0.0.5、錄音能手V5.620等。

二、仿真實(shí)驗(yàn)

根據(jù)已完成的ICA在聲音分離中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，我們用笑聲、歌聲、噪音構(gòu)成源信號(hào)向量S，采集到的信號(hào)頻率8kHz，長(zhǎng)度為1.831s。使用矩陣（3*3）對(duì)源信號(hào)進(jìn)行線性混合生成觀察信號(hào)B。B是一種混合的聲音信號(hào)，每一個(gè)觀測(cè)信號(hào)中均包含三種聲源信號(hào)。使用該分量可用來(lái)模擬在公共場(chǎng)所的錄音。由于不同聲音信號(hào)的頻帶是相互混疊的，所以使用傳統(tǒng)的頻域?yàn)V波方法難以實(shí)現(xiàn)各聲音信號(hào)的分離。

根據(jù)前面對(duì)ICA方法及應(yīng)用場(chǎng)合的分析，我嘗試用ICA方法對(duì)混合聲音信號(hào)進(jìn)行分離。按照前面所說(shuō)明的ICA實(shí)現(xiàn)步驟。我們實(shí)現(xiàn)了這一算法。無(wú)論是從信號(hào)波形還是從聲音效果上，分離的結(jié)果都非常理想。

三、結(jié)論

本文所設(shè)計(jì)的野外動(dòng)物聲音探測(cè)儀可識(shí)別出貓、狗、豬、馬等親緣關(guān)系較遠(yuǎn)的聲音，因?yàn)檫@些動(dòng)物的發(fā)聲器官相差很大，發(fā)出聲音的頻率等特征差異非常明顯，只要提供足夠的樣本，區(qū)分到綱、目都不難。

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