複数マイクロホンによる野鳥の鳴き声の追跡と識別

使用多个麦克风跟踪和识别野鸟叫声

• 批准号: 63550314
• 负责人: 森田 泰次
• 金额: $ 0.9万
• 依托单位: Oita University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for General Scientific Research (C)
• 财政年份: 1988
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1988 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-63550314/
• 关键词: 野鳥の鳴き声; マイクロホンアレイ; 雑音除去; 音源の位置推定

観測信号から風などの背景雑音を除去し鳴き声のみを抽出するための諸処理を行うためにはコンピュータの利用が不可欠である。しかし、観測が多点で行われ、音波の到達時間の差より方向を決めるため、多数の信号を同時にサンプリングしAD変換する必要がある。データ収集のために量子化ビット数12bit、最大サンプリング周波数16KHz、観測点が4点まで取り込み可能な4チャンネル同時サンプリングAD変換回路を製作した。4チャンネルを同時に変換するためにサンプルホールダを各チャンネルに付加してある。また、AD変換して取り込んだデータを実時間でハードディスクに転送することが不可能なため、バンク切り替え方式により半導体メモリ上に最大約32000サンプル(従来比約4倍)の4チャンネルデータの連続取り込みを可能にした。屋外での録音のため様々な雑音が観測信号に混入し、その除去の出来、不出来が、方向決定と種類の識別の精度を左右する。これらの背景雑音を除去するために適応型マイクロホンアレイ雑音除去システムを開発した。このシステムにより既知の固定単一音源及び未知の固定複数雑音源に対し信号対雑音比を10dB程度改善することができた。このシステムはその学習過程において雑音源の位置と雑音の周波数特性を推定し雑音を除去するフィルタを設計している。学習後のシステムの音場特性から、このシステムが雑音源の位置における利得を下げている傾向を示すことが確かめられた。このような学習過程における特性を利用することにより野鳥の鳴き声の位置・方向を推定できることが判明した。

The background noise of the detection signal is removed, the sound is extracted, and the processing is carried out. For multi-point measurement, the difference in arrival time of sound waves, the direction of arrival, and the need for simultaneous signal conversion The quantization frequency of the data set is 12 bits, the maximum frequency of the data set is 16KHz, the measurement point is 4 points, and the AD conversion circuit is manufactured. 4. The time for the birth of a child is different from that for the birth of a child. For example, if the AD is changed, it is impossible to change the mode of transmission. If the AD is changed, it is possible to change the mode of transmission. If the AD is changed, it is possible to change the mode of transmission. If the AD is changed, it is possible to change the mode of transmission. outdoor sound recording, detection signal mixing, direction determination and type identification accuracy The background noise is removed and the noise is removed. The system includes a known fixed single sound source and an unknown fixed multiple sound source, resulting in a 10dB improvement in signal to noise ratio. The learning process of the sound source and the frequency characteristics of the sound source are estimated. After learning, the sound field characteristics of the sound source are changed, and the sound field characteristics of the sound source are changed. The characteristics of the learning process are used to estimate the position and direction of the bird's song

项目成果

森田泰次: 大分大学・工学部研究報告. 20. (1989)

森田太二：大分大学工学部研究报告20。（1989）