基于深度信念網(wǎng)絡(luò)的豬咳嗽聲識別

黎　煊　趙　建　高　云　雷明剛　劉望宏　龔永杰

(1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 武漢 430070； 2.生豬健康養(yǎng)殖協(xié)同創(chuàng)新中心， 武漢 430070；3.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科技學(xué)院動物醫(yī)學(xué)院， 武漢 430070)

0　引言

近年來，國家著力轉(zhuǎn)變生豬產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方式，引導(dǎo)生豬產(chǎn)業(yè)向規(guī)模化、集約化、標(biāo)準化飼養(yǎng)方向發(fā)展。生豬產(chǎn)業(yè)規(guī)?；l(fā)展的同時，呼吸道疾病已成為各大養(yǎng)豬場最常見、危害最嚴重的疾病之一。而咳嗽是豬呼吸道疾病的主要癥狀，尤其是早期癥狀，因此可以通過監(jiān)測咳嗽聲進行豬早期呼吸道疾病預(yù)警[1-3]。目前所采用的方法一般為簡單易行的人工檢測，但是人工檢測不僅人力成本高，并且識別率難以得到保證。隨著現(xiàn)代信息、數(shù)字信號處理、傳感器等技術(shù)的快速發(fā)展，將計算機技術(shù)與聲音特征分析相結(jié)合，利用語音識別技術(shù)分析豬咳嗽聲與豬非咳嗽聲，對豬咳嗽聲進行識別，有利于生豬呼吸道疾病的預(yù)警，促進生豬健康養(yǎng)殖的發(fā)展[4]。

圖1　豬場環(huán)境噪聲分析Fig.1　Analysis of environmental noise in pig farms

國外開展豬聲音識別的研究相對較早。MITCHELL等[2]發(fā)現(xiàn)了健康豬和病豬咳嗽聲短時能量動態(tài)變化的差異，測得健康豬咳嗽聲持續(xù)時間一般為0.21 s，而病豬咳嗽聲持續(xù)時間一般為0.3 s。SARA等[3]通過實驗發(fā)現(xiàn)，病豬咳嗽音頻的標(biāo)準化壓力均方差及峰值頻率均值均低于健康豬，而病豬咳嗽聲持續(xù)時間和頻率均高于健康豬。EXADAKTYLOS等[5]采用改進的模糊c均值聚類算法識別豬咳嗽，總識別率達到85%，其中病豬咳嗽聲識別率達到82%。GUARINO等[6]采用動態(tài)時間規(guī)整(Dynamic time warping，DTW)算法識別豬咳嗽，識別率達到85.5%，非咳嗽聲識別率達到86.6%。HIRTUM等[7]考慮低頻環(huán)境噪聲對咳嗽聲的影響，建立環(huán)境噪聲模型，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建基于模糊c均值聚類算法的咳嗽聲識別模型，非實時單個咳嗽聲識別率能夠達到92%，但錯誤率達到21%。

目前，國內(nèi)針對豬聲音識別的研究尚處于起步階段。馬輝棟等[8]設(shè)計了基于短時能量和短時過零率的豬咳嗽聲雙門限端點檢測算法。劉振宇等[9]采用隱馬爾科夫模型(Hidden markov model，HMM)對豬咳嗽聲進行識別，識別率達到80%。徐亞妮等[10]利用模糊c均值聚類算法進行豬咳嗽聲與尖叫聲識別，識別率分別達到83.4%和83.1%。

深度信念網(wǎng)絡(luò)(Deep belief nets, DBN)由HINTON等[11]于2006年提出，DBN通過對人腦組織結(jié)構(gòu)和功能的模擬，有著與人類類似的記憶能力、概括推理能力以及強大的分類、預(yù)測能力[12]。最近幾年來，深度學(xué)習(xí)在語音識別領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，體現(xiàn)了其強大的聲學(xué)建模能力[13-15]。本文把深度信念網(wǎng)絡(luò)引入豬聲音識別領(lǐng)域，以長白豬咳嗽、打噴嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等聲音為研究對象，構(gòu)建豬咳嗽聲識別模型，為生豬健康養(yǎng)殖過程中豬咳嗽聲的識別提供一種新方法。

1　豬聲音采集與預(yù)處理

1.1　豬聲音采集

豬聲音采集在校屬精品豬場進行。采集工具為美博-M66錄音筆，采樣頻率為48 000 Hz，采樣精度為16位，可連續(xù)錄音24 h。聲音采集在3—4月豬病多發(fā)期進行，共采集10頭75 kg左右長白豬的聲音，經(jīng)獸醫(yī)診斷10頭豬中5頭豬感染呼吸道疾病，咳嗽明顯。采用專家分類法對錄音筆采集的豬聲音進行分類標(biāo)記，選取咳嗽、打噴嚏、吃食、尖叫、哼哼和甩耳朵聲作為研究對象。得到豬聲音樣本1 400個，其中咳嗽樣本594個，打噴嚏樣本241個，吃食樣本152個，尖叫樣本130個，哼哼樣本125個，甩耳朵樣本158個，保存為wav格式。

1.2　豬聲音預(yù)處理

豬場環(huán)境下采集到的豬聲音樣本包含很多噪聲和無效聲音，為提高豬咳嗽聲與非咳嗽聲識別率，在特征參數(shù)提取之前需要進行去噪和端點檢測。

1.2.1豬聲音樣本噪聲分析

從圖1b和圖1d可以看出，豬場環(huán)境噪聲頻段主要集中在5 kHz以下，并且與豬咳嗽聲頻段(0.3～8 kHz)[8]有重疊，傳統(tǒng)數(shù)字濾波器(低通、高通或帶通)難以對豬聲音樣本進行有效去噪，本文采用基于多窗譜的心理聲學(xué)語音增強算法對豬聲音樣本實現(xiàn)去噪。

1.2.2基于多窗譜的心理聲學(xué)語音增強

多窗譜即對待估計豬聲音樣本序列加多個相互正交的窗，分別計算頻譜，然后求平均的非參數(shù)譜估計方法。人耳掩蔽閾值的心理聲學(xué)約束可以對帶噪豬聲音信號中噪聲失真進行限制[16-17]。

通過原始豬聲音樣本的多窗譜估計原始豬聲音樣本中噪聲與含噪信號之比(即先驗信噪比倒數(shù)),用基于噪聲與含噪信號之比的幅度譜減法得到預(yù)估計豬聲音信號，通過預(yù)估計豬聲音信號計算隱蔽閾值，用心理聲學(xué)算法得到去噪后的豬聲音信號。

圖2所示為基于多窗譜的心理聲學(xué)語音增強算法處理前后豬聲音樣本波形圖，對比語音增強前后波形圖可知，語音增強后豬聲音樣本噪聲明顯減少，聲音信號波形幾乎沒有發(fā)生失真。

圖2　豬聲音樣本濾波前后對比Fig.2　Comparison of original pig sounds and sounds after denoising

1.2.3單參數(shù)雙門限端點檢測

語音信號端點檢測是指從包含語音的一段信號中找出語音的起止點，把起止點之間的信號定義為有效信號。豬聲音樣本經(jīng)過語音增強后，噪聲顯著減少，本文選擇基于短時能量的方法進行豬聲音樣本端點檢測[18]。對豬聲音樣本y(n)，分幀后第v幀表示為yv(n)，此幀豬聲音信號的短時能量Ev計算公式為

(1)

式中L——幀長，根據(jù)聲音信號的短時平穩(wěn)特性取為200個采樣點

n——豬聲音樣本采樣點序號

基于短時能量的單參數(shù)雙門限端點檢測中，單參數(shù)是幅值歸一化后的短時能量ev，計算公式為

(2)

式中V——豬聲音樣本總幀數(shù)

設(shè)定2個閾值T1和T2，其公式為

T1=1.5max(e1,e2,…,eFINS)

(3)

T2=1.1max(e1,e2,…,eFINS)

(4)

式中FINS——豬聲音樣本前導(dǎo)無話段幀長

eFINS——第FINS幀幅值歸一化后的能量

由式(3)和式(4)計算得到T1、T2分別約為0.02、0.008。當(dāng)ev高于T1時判定為語音幀，低于或高于T2時確定為豬聲音樣本起止點。圖3所示為單參數(shù)雙門限端點檢測對應(yīng)的豬聲音樣本檢測結(jié)果。從圖3可知，基于短時能量的端點檢測可以較好地檢測出有效信號。

2　基于時間規(guī)整算法的豬聲音特征參數(shù)提取

2.1　時間規(guī)整算法

由圖3可知，經(jīng)過端點檢測后的豬聲音信號長度不同，而一個結(jié)構(gòu)確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個數(shù)也是確定的，因此需要運用時間規(guī)整算法[19]將預(yù)處理后的豬聲音樣本規(guī)整為同一長度再進行特征參數(shù)提取。

圖3　豬聲音樣本端點檢測結(jié)果Fig.3　End point detection of pig sound

圖4　時間規(guī)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.4　Structure diagram of time warping net

時間規(guī)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示，對于一個有V幀的豬聲音樣本，規(guī)整網(wǎng)絡(luò)輸入層有V個節(jié)點，第v個節(jié)點對應(yīng)豬聲音樣本第v幀的特征矢量A0，v(v=1,2,…,V)。規(guī)整至第l層后將距離最近的2個特征矢量以加權(quán)平均合并，其余特征矢量不變，第l層就具有V-l個節(jié)點以及與之聯(lián)系的V-l個矢量Al,v(v=1,2,…,V-l)。以此類推，經(jīng)過V-N步合并，最終網(wǎng)絡(luò)輸出層具有N個節(jié)點以及與之聯(lián)系的N個特征矢量AV-N,v(v=1,2,…,N)。

2.2　短時能量特征參數(shù)提取

由圖2可知，不同種類豬聲音的波形不同，為了反映這一區(qū)別，利用式(1)計算出豬聲音信號的短時能量，6種豬聲音信號的短時能量變化情況如圖5所示。不同種類豬聲音持續(xù)時間不同，同種豬聲音持續(xù)時間也不完全相等。本文研究的6種豬聲音中咳嗽、打噴嚏持續(xù)時間一般在0.4 s左右，而吃食、尖叫、哼哼和甩耳朵持續(xù)時間在0.6～1.4 s不等。為了進行統(tǒng)一衡量，可采用時間規(guī)整算法將所有豬聲音樣本規(guī)整到300幀組成的一個300維的短時能量特征參數(shù)數(shù)組。

V幀豬聲音信號對應(yīng)采樣點數(shù)NV的計算公式為

NV=(V-1)Linc+L

(5)

式中Linc——幀移，取為幀長L的40%

NV采樣點對應(yīng)時長Δt的計算公式為

Δt=NV/Fs

(6)

式中Fs——采樣頻率

由式(5)可以計算出300幀對應(yīng)采樣點數(shù)NV為24 120，進一步由式(6)得到對應(yīng)時間長度Δt為0.502 5 s。時間規(guī)整為300幀(即約0.5 s)后6種豬聲音樣本短時能量分布如圖5所示。

對比時間規(guī)整前后豬聲音短時能量變化圖可知，豬咳嗽聲和打噴嚏聲短時能量波形圖在0.4～0.5 s部分相對其他種類豬聲音能量低，造成特征數(shù)組后面部分值相對較小?；跁r間規(guī)整的短時能量特征參數(shù)可以同時反映不同種類豬聲音信號短時能量動態(tài)變化的差異和不同種類豬聲音信號持續(xù)時間的差異性。

2.3　梅爾頻率倒譜系數(shù)特征參數(shù)提取

梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel frequency cepstral coefficients，MFCC)的分析是基于人耳的聽覺機理，依據(jù)人的聽覺實驗結(jié)果來分析聲音的頻譜特性[20-21]。將聲音在頻域上劃分成若干頻率群，選擇梅爾頻率濾波器組為24組。圖6a所示為豬咳嗽聲樣本MFCC三維圖，對于一個300幀的豬咳嗽樣本，24維的MFCC數(shù)據(jù)量是比較大的，可以采用時間規(guī)整算法將300幀的MFCC規(guī)整到30幀組成720維的MFCC特征向量。圖6b所示為時間規(guī)整后豬咳嗽聲MFCC三維圖。

圖5　豬聲音樣本短時能量時間規(guī)整前后對比Fig.5　Comparison of short-time energy of pig sound and sound after time warping

圖6　豬咳嗽聲的MFCC圖Fig.6　MFCC of pig cough

由豬咳嗽樣本MFCC時間規(guī)整前后三維圖可知，圖6b相對圖6a幀數(shù)從300幀減少到30幀，數(shù)據(jù)量大大減少。同時，圖6b也保留了圖6a在時序上的動態(tài)變化特性。

3　豬咳嗽聲識別

3.1　深度信念網(wǎng)絡(luò)豬咳嗽聲識別模型

深度信念網(wǎng)絡(luò)是由多層受限玻爾茲曼機(Restricted boltzmann machine， RBM)堆疊而成的網(wǎng)絡(luò)模型[11]。RBM是一個由兩層神經(jīng)元組成的層間全連接、層內(nèi)無連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，顯層為輸入層，隱層為特征提取層。其結(jié)構(gòu)如圖7所示。

圖7　受限玻爾茲曼機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.7　Structure of RBM

RBM中神經(jīng)元通常只取0或1兩種狀態(tài)，狀態(tài)0表示神經(jīng)元處于抑制狀態(tài)，狀態(tài)1表示神經(jīng)元處于激活狀態(tài)。令向量s∈(0,1)d表示d個神經(jīng)元的狀態(tài)，wij表示神經(jīng)元i與j之間的連接權(quán)值，θi表示神經(jīng)元i的閾值，則狀態(tài)向量s所對應(yīng)的玻爾茲曼機能量計算公式為

(7)

若網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元以不依賴于輸入值的順序進行更新，則網(wǎng)絡(luò)最終會達到玻爾茲曼分布。此時狀態(tài)向量s出現(xiàn)的概率僅由其能量與所有可能狀態(tài)向量的能量確定，狀態(tài)向量s出現(xiàn)的概率計算公式為

(8)

本文采用3層RBM堆疊形成的DBN作為豬咳嗽聲識別模型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖8所示。

圖8　深度信念網(wǎng)絡(luò)豬咳嗽聲識別模型Fig.8　Pig cough sound recognition model based on DBN

將經(jīng)過時間規(guī)整算法提取的300維短時能量和720維MFCC組合得到1 020維組合特征參數(shù)作為DBN的輸入，DBN輸入層神經(jīng)元個數(shù)選為1 020個。最后一層為輸出層，根據(jù)識別對象為豬咳嗽聲與豬非咳嗽聲，將輸出層神經(jīng)元個數(shù)選為2個。隱層神經(jīng)元個數(shù)選取不合理會導(dǎo)致DBN識別能力和網(wǎng)絡(luò)容錯性降低，設(shè)每個隱層神經(jīng)元個數(shù)分別為l1、l2和l3，則DBN模型可表示為1020-l1-l2-l3-2。隱層神經(jīng)元個數(shù)經(jīng)驗公式為

(9)

式中l(wèi)h——隱層神經(jīng)元個數(shù)

lh-——前一層神經(jīng)元個數(shù)

lh+——后一層神經(jīng)元個數(shù)

δ——平衡參數(shù)，取0～10之間的常數(shù)

根據(jù)式(9)得到求解各隱層神經(jīng)元個數(shù)的方程組為

(10)

通過選取合適的δ值，解方程組(10)得l1=37，l2=12，l3=7。

為了得到最優(yōu)的各隱層神經(jīng)元個數(shù)，按照梯度5依次將l1取值為32、37、42和47，將l2取值為7、12、17和22，將l3取值為2、7、12和17。經(jīng)過多次訓(xùn)練對比重構(gòu)誤差和訓(xùn)練收斂時長，最終將l1、l2和l3分別取值為42、17和7，故DBN網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)定為1020-42-17-7-2。

3.2　深度信念網(wǎng)絡(luò)豬咳嗽聲識別模型訓(xùn)練

本模型采用的非監(jiān)督貪婪算法逐層預(yù)訓(xùn)練RBM和BP算法[22-23]以整體微調(diào)的方式來訓(xùn)練DBN。預(yù)訓(xùn)練的過程即逐層訓(xùn)練RBM的過程。將每一個豬聲音樣本特征參數(shù)作為一個狀態(tài)向量s，RBM訓(xùn)練的目的是通過式(7)最小化玻爾茲曼機的能量，同時通過式(8)最大化狀態(tài)向量s出現(xiàn)的概率，進而得到對應(yīng)的RBM權(quán)值wij和閾值θi參數(shù)。這個過程用對比散度(Contrastive divergence，CD)算法來實現(xiàn)[24-25]。

對于一個含有l(wèi)d個顯層神經(jīng)元、lq個隱層神經(jīng)元的RBM，令v和h分別表示顯層與隱層神經(jīng)元的狀態(tài)向量，由RBM的特殊網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可得，由隱層計算顯層和顯層計算隱層的條件概率分別為

(11)

(12)

由CD算法原理，對于每一個豬聲音樣本v，首先根據(jù)式(12)計算出隱層神經(jīng)元的狀態(tài)分布，然后由此概率分布通過吉布斯采樣得到h；接著根據(jù)式(11)和式(12)得到RBM權(quán)值更新公式為

wt+1=wt+η(vhT-v′h′T)

(13)

式中η——學(xué)習(xí)率，本文設(shè)置為0.1

v′——v經(jīng)過吉布斯采樣的結(jié)果

h′——h經(jīng)過吉布斯采樣的結(jié)果

wt——第t次訓(xùn)練得到的權(quán)值

wt+1——第t+1次訓(xùn)練得到的權(quán)值

為了提高DBN訓(xùn)練效率，本文采用數(shù)據(jù)包(每包50個樣本)分包進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練。為防止DBN訓(xùn)練時陷入過擬合，在權(quán)值更新過程中引入權(quán)重衰減(Weight decay)進行修正，通常情況下權(quán)重衰減取值范圍為0.000 01～0.01[26]。將式(13)修改為

wt+1=wt+η(vhT-v′h′T+rwt)

(14)

式中r——權(quán)重衰減，本文設(shè)置為0.000 2

3.3　豬咳嗽聲識別結(jié)果分析

采用3個指標(biāo)來衡量實驗結(jié)果：豬咳嗽聲識別率(正確識別的豬咳嗽樣本占測試集中豬咳嗽樣本總數(shù)百分比)、豬咳嗽聲誤識別率(被誤識別為豬咳嗽聲的豬非咳嗽樣本占測試集中豬非咳嗽樣本總數(shù)百分比)和總識別率(正確識別的豬咳嗽樣本和豬非咳嗽樣本占測試集樣本總數(shù)百分比)。采用5折交叉驗證方法進行交叉驗證，即將豬咳嗽聲與5種非咳嗽樣本平均分成5等分，并按照訓(xùn)練集與測試集樣本4∶1的比例分成5組，進行交叉驗證，實驗結(jié)果如表1所示。

表1　5折交叉驗證結(jié)果Tab.1　Comparison of recognition rate of cross validation method　%

通過表1可知，各組豬咳嗽聲識別率和總識別率均高于90.00%，豬咳嗽聲誤識別率不超過8.07%，說明了本文采用的基于DBN的豬咳嗽聲識別模型是有效的。表1中第1組豬咳嗽聲識別率達到94.12%，誤識別率達到7.45%，總識別率達到93.21%，為最佳實驗組。

3.4　豬聲音信號特征參數(shù)降維

經(jīng)過時間規(guī)整算法提取的300維短時能量和720維MFCC組合的1 020維豬聲音信號特征參數(shù)維數(shù)高，為了提煉出有效的特征參數(shù)進而提高豬咳嗽聲識別效率，本文采用主成分分析(Principal component analysis，PCA)[27]舍去原1 020維特征參數(shù)中表征豬聲音信號能力弱的特征分量。

其主要實現(xiàn)過程為：

設(shè)m為豬聲音樣本個數(shù)，n為每個樣本特征參數(shù)維度，原始數(shù)據(jù)矩陣Xm×n可表示為

(15)

將所有樣本進行中心化得到初始化后的數(shù)據(jù)

(16)

初始化后的數(shù)據(jù)矩陣X′m×n的協(xié)方差矩陣為

(17)

Σ的特征值和特征向量為

(18)

式中λb——Σ的特征值

W——特征值λb對應(yīng)的特征向量

將特征值λb從大到小排列，取前p個特征值對應(yīng)的主成分，p值的選取通過特征值貢獻率確定，其計算公式為

(19)

1 020維短時能量和MFCC特征參數(shù)與貢獻率的關(guān)系如圖9所示。

圖9　特征參數(shù)維數(shù)的貢獻率Fig.9　Contribution rate of dimension of feature parameters

圖9中，當(dāng)特征值的貢獻率大于90%時，可認為這p個主成分的特征參數(shù)就能反映原豬聲音信號的信息。經(jīng)過計算，當(dāng)p取479時，貢獻率達到98.01%。于是，將1 070維特征參數(shù)降到479維。通過式(9)再次計算DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為479-27-14-6-2，5折交叉驗證實驗結(jié)果如表2所示。

表2　特征參數(shù)降維后識別結(jié)果Tab.2　Recognition rate after feature parameters dimension reduction　%

對比表1和表2識別結(jié)果可知降維后的各實驗組豬咳嗽聲識別率、誤識別率和總識別率較降維前均有相應(yīng)改善。降維后最佳組為第1組，相對降維前最佳組豬咳嗽聲識別率提高了1.68個百分點，誤識別率降低了0.62個百分點，總識別率提高了1.08個百分點，因此經(jīng)過主成分分析法優(yōu)化得到的479維豬聲音特征參數(shù)可以代替原1 020維豬聲音特征參數(shù)。

4　結(jié)論

(1)利用時間規(guī)整算法提取豬咳嗽、打噴嚏、吃食、尖叫、哼哼和甩耳朵6種聲音短時能量300維，MFCC 720維，以此1 020維組合特征參數(shù)作為豬咳嗽聲與豬非咳嗽聲的衡量指標(biāo)。進一步采用主成分分析法提取原6種聲音的1 020維特征參數(shù)對應(yīng)的貢獻率為98.01%時的479維特征參數(shù)。實驗表明，短時能量和MFCC的結(jié)合可以很好地衡量豬咳嗽聲與豬非咳嗽聲的差異。

(2)將深度信念網(wǎng)絡(luò)引入豬聲音識別領(lǐng)域，構(gòu)建一個5層的深度信念網(wǎng)絡(luò)豬咳嗽聲識別模型，采用非監(jiān)督貪婪算法逐層預(yù)訓(xùn)練RBM和BP算法以整體微調(diào)的方式訓(xùn)練DBN。設(shè)定50個樣本的小批量數(shù)據(jù)包訓(xùn)練模式，學(xué)習(xí)率為0.1，引入權(quán)重衰減0.000 2，能夠獲取收斂較優(yōu)的豬咳嗽聲識別模型。

(3)通過5折交叉實驗驗證，采用1 020維特征參數(shù)，基于DBN的豬咳嗽聲識別模型最佳組豬咳嗽聲識別率達到94.12%，誤識別率為7.45%，總識別率達到93.21%，經(jīng)過PCA降維至479維后，豬咳嗽聲識別率和總識別率相對降維前均有所提高，誤識別率有所下降，最佳組豬咳嗽聲識別率為95.80%，誤識別率為6.83%，總識別率為94.29%。

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