申请/专利权人：百鸟数据科技(北京)有限责任公司

申请日：2024-02-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117727313A

主分类号：G10L21/0208

分类号：G10L21/0208;G10L21/0224;G10L21/0264;G06F18/23213

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本申请涉及语音处理技术领域，提出了用于野外鸟类声音数据的智能降噪方法，包括：获取鸟类音频信号数据；根据鸟类音频信号数据获取时序区间，根据时序区间获取音频混叠突出指数；根据音频混叠突出指数获取低混叠效应簇及高混叠效应簇；根据时序区间中波峰点的特征获取鸟鸣存在置信度；根据鸟鸣存在置信度并结合低混叠效应簇及高混叠效应簇获取模态分量惩罚调节系数；根据模态分量惩罚调节系数获取惩罚系数；利用VMD变分模态分解算法基于惩罚系数获取去噪后的鸟类音频信号数据。本申请通过自适应VMD变分模态分解算法中的惩罚因子，提高了对鸟类音频信号数据的去噪效果。

主权项：1.用于野外鸟类声音数据的智能降噪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取鸟类音频信号数据；根据鸟类音频信号数据获取每个时序区间的时域波形图，根据每个时序区间的时域波形图分别获取每个时序区间的时域波形图中每个上包络、每个下包络的包络带宽；根据每个时序区间的时域波形图中每个上包络、每个下包络的包络带宽获取每个时序区间的音频混叠突出指数；根据所有时序区间的音频混叠突出指数分别获取低混叠效应簇、高混叠效应簇的数据总数；根据每个时序区间的时域波形图中波峰点的振幅特征获取每个时序区间的鸟鸣存在置信度；根据低混叠效应簇、高混叠效应簇的数据总数及所有时序区间的鸟鸣存在置信度获取模态分量惩罚调节系数；根据模态分量惩罚调节系数获取下一次VMD信号分解时的惩罚系数；利用VMD变分模态分解算法基于所述惩罚系数获取去噪后的鸟类音频信号数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 百鸟数据科技(北京)有限责任公司 用于野外鸟类声音数据的智能降噪方法

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