鸟声采集系统研究

作     者：阮泰淇 

作者单位：广州大学 

学位级别：硕士

导师姓名：张承云

授予年度：2024年

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 0713[理学-生态学] 

主      题：鸟声采集 低功耗 实时传输 麦克风阵列 鸟声事件检测 

摘      要：鸟类作为生态环境的重要指示物种,其监测对揭示生物多样性及生态状况提供了关键依据。被动声学监测是一种新兴的鸟类监测技术,具有对鸟类干扰小、监测范围大、适合长期监测等优点,通过采集和分析鸟类鸣声可以获取鸟类生态行为、种群状态,其中,鸟声采集是被动声学监测的基础。然而常用鸟声采集设备都是国外产品,且均为离线设备,存在成本高、设备无法满足不同应用场景需求等问题,影响被动声学监测技术在我国鸟类科学研究与监测中的应用。基于此,本文对鸟声采集系统进行了研究,包括两种采集设备与一个数据分析展示的软件平台。主要工作总结如下: 对于需要长期录音、大容量存储的鸟声采集场景,设计并实现了低功耗单通道鸟声采集设备。该设备基于开源项目Audio Moth进行改进设计,采用低功耗芯片EFM32WG980F256作为主控芯片,实现了低功耗采集(32k Hz采样率下设备功耗为90m W),存储容量最大为2TB,设计了可靠的户外防水结构。为了验证设备的性能和可靠性,在广州市北至花都区南至南沙区共选取了25个公园部署该设备进行鸟声采集,连续采集7个月合计500多个小时,共采集了125万条1分钟时长的录音文件。 对于需要声音的空间信息、声音数据实时传输的鸟声采集场景,设计并实现了基于声音事件检测的多通道鸟声采集设备。该设备采用全志T113-S3处理器作为主控平台,支持太阳能、市电、以太网供电,4G网络传输,8通道麦克风阵列,可调增益前置放大等功能,并使用NCNN嵌入式边缘计算框架实现了基于改进Densenet框架的边缘鸟声事件检测,检测到的有鸟声文件通过网络传输至云服务器,并使用SRP-PHAT算法进行鸟声方位计算。设备运行功耗约800m W,休眠功耗约450m W,录制10秒的八通道音频、并进行鸟声事件检测、数据压缩上传等步骤仅需约13秒。 对于声音数据进行分析处理时,面临数据量过大、数据分析过程困难等挑战,设计并实现了一个包含设备状态监控、鸟声数据识别、鸟声方位计算的鸟声采集设备数据分析监控平台。通过该平台,可以将上述两种设备进行统一管理形成完整的鸟声采集系统。