石鑫鑫, 鱼 昕, 刘 铭

(长春工业大学 数学与统计学院, 长春 130012)

0 引 言

近年来, 维护生态环境稳定健康发展的生态观己经受到人们的高度重视, 国家也通过立法将珍稀野生动物的保护纳入了国家法律中, 如《中华人民共和国野生动物保护法》, 对其重视程度显而易见[1]。由于野生动物基本都生存于荒山野岭之中, 这对于众多的野生动物研究人员, 无疑是一项艰难的任务, 环境条件阻碍了野生动物的研究及保护工作的进展。然而, 野生动物的声音数据只需要在野外放置一些简单的无线电子设备即可获取, 它不受光线的限制, 同时也不需要野生动物在视野范围内, 从而获取通过视觉无法采集到的信号。另外, 相比于视频信号, 在所要求的存储空间上, 声音信号要小很多。这些声音数据的优点有助于大幅度减少人力、 物力及财力。因此, 可以在森林、 孤岛和荒野等人迹罕至的环境中通过自动采集不同物种的声音和使用相应的声音识别技术侦察濒危野生动物, 能及时发现濒危物种并积极执行相关的保护工作。信号检测的正确与否会在较大程度上干扰声音识别系统的识别准确率。在声音识别系统中, 许多相关要素制约着识别性能和效率, 由于噪声无处不在, 在野外录制的野生动物声音中总是伴随各种噪声。动物声音识别系统处理的音频信号中的噪声干扰, 不仅使样本丢失了很多重要的声音信号, 而且使整个识别系统的准确率下降。……