一种目标鸟种检索方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及物种检索领域，尤其是一种目标鸟种检索方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、鸟类与人类自古以来就有着紧密的关系，其在维持自然生态平衡方面起着重要作用，特别是在消灭农林害鼠和害虫方面功不可没，因此，认识、研究和保护鸟类很有必要。随着计算机技术的快速发展，人们借助模板匹配、机器学习及深度学习等新兴计算机技术来进一步检索及研究鸟类，其中部分技术采用开源网站的鸟声信号作为鸟种鸣声识别模型的样本，然而在不同环境生活的同一种鸟类的鸣叫声音有所不同，如生活在城市环境中的大山雀为了适应高层建筑环境，其鸣叫的声音更短促，频率更快，音调也更高，采用开源网站的鸟声样本构建鸟种鸣声识别模型，其检索的针对性及准确率较低；其次，这些技术通常根据鸟声信号的单方面特征进行识别匹配，检索的准确率较低。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种目标鸟种检索方法、系统、设备及存储介质，能更有针对性的检索鸟类，并有效提高目标鸟种检索的准确率。

2、本发明一方面所采取的技术方案是：

3、一种目标鸟种检索方法，包括以下步骤：

4、获取目标鸟种鸣声信号，对所述目标鸟种鸣声信号进行预处理，得到第二声谱图，进而根据所述第二声谱图得到第一目标鸟种鸣声识别模型；

5、采集第一本地鸣声信号并获取第一采集信息，对所述第一本地鸣声信号进行预处理，得到第三声谱图，将所述第三声谱图输入所述第一目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第五声谱图，进而根据所述第五声谱图得到第二目标鸟种鸣声识别模型；

6、采集第二本地鸣声信号并获取第一采集信息，对所述第二本地鸣声信号进行预处理，得到第六声谱图，将所述第六声谱图输入所述第二目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第七声谱图；

7、根据所述第七声谱图获取第二采集信息和第一时频范围，并根据所述第五声谱图获取第二时频范围，进而根据所述第一采集信息、所述第二采集信息、所述第一时频范围以及所述第二时频范围确定目标鸟种；

8、其中，所述第一采集信息包括第一采集地点和第一采集时间，所述第二采集信息包括第二采集地点和第二采集时间。

9、进一步，所述对所述目标鸟种鸣声信号进行预处理，得到第二声谱图，进而根据所述第二声谱图得到第一目标鸟种鸣声识别模型这一步骤，其具体包括：

10、将所述目标鸟种鸣声信号按预设信噪比进行筛选，进而进行归一化处理，得到第一音频文件；

11、将所述第一音频文件按预设时长进行切片，得到第一切片信号；

12、将所述第一切片信号转为第一声谱图；

13、将所述第一声谱图按预设数量进行筛选，得到第二声谱图；

14、将所述第二声谱图进行鸟种标签标注；

15、将标注后的所述第二声谱图划分为第一训练集和第一验证集；

16、根据所述第一训练集和所述第一验证集对目标检测模型进行训练，得到所述第一目标鸟种鸣声识别模型。

17、进一步，所述对所述第一本地鸣声信号进行预处理，得到第三声谱图这一步骤，其具体包括：

18、将所述第一本地鸣声信号进行归一化处理，得到第二音频文件；

19、将所述第二音频文件按预设时长进行切片，得到第二切片信号；

20、将所述第二切片信号转为所述第三声谱图。

21、进一步，所述将所述第三声谱图输入所述第一目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第五声谱图，进而根据所述第五声谱图得到第二目标鸟种鸣声识别模型这一步骤，其具体包括：

22、将所述第三声谱图输入所述第一目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第四声谱图；

23、将所述第四声谱图按预设数量进行筛选，得到所述第五声谱图；

24、将所述第五声谱图进行鸟种标签标注；

25、将标注后的所述第五声谱图划分为第二训练集和第二验证集；

26、根据所述第二训练集和所述第二验证集对所述目标检测模型进行训练，得到所述第二目标鸟种鸣声识别模型。

27、进一步，所述对所述第二本地鸣声信号进行预处理，得到第六声谱图，将所述第六声谱图输入所述第二目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第七声谱图这一步骤，其具体包括：

28、将所述第二本地鸣声信号进行归一化处理，得到第三音频文件；

29、将所述第三音频文件按预设时长进行切片，得到第三切片信号；

30、将所述第三切片信号转为所述第六声谱图；

31、将所述第六声谱图输入所述第二目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到所述第七声谱图。

32、进一步，所述根据所述第七声谱图获取第二采集信息和第一时频范围，并根据所述第五声谱图获取第二时频范围这一步骤，其具体包括：

33、获取所述第七声谱图对应的切片信号，进而获取所述切片信号对应的所述第二采集信息；

34、通过目标框框出所述第七声谱图的时频位置，得到所述目标框的横坐标、纵坐标、宽度以及高度；

35、根据所述横坐标、所述纵坐标、所述宽度以及所述高度得到所述第一时频范围；

36、根据所述第五声谱图获取所述第二时频范围。

37、进一步，所述根据所述第一采集信息、所述第二采集信息、所述第一时频范围以及所述第二时频范围确定目标鸟种这一步骤，其具体包括：

38、将所述第一采集信息与所述第二采集信息进行比对，若所述第一采集信息与所述第二采集信息比对不一致，则丢弃所述第七声谱图，若所述第一采集信息与所述第二采集信息比对一致，则判断所述第一时频范围与所述第二时频范围是否一致；

39、当所述第一时频范围与所述第二时频范围不一致，则丢弃所述第七声谱图；

40、当所述第一时频范围与所述第二时频范围一致，则输出所述第七声谱图对应的切片信号、所述第二采集地点以及所述第二采集时间。

41、本发明另一方面所采取的技术方案是：

42、一种目标鸟种检索系统，包括：

43、第一模型构建模块，用于获取目标鸟种鸣声信号，对所述目标鸟种鸣声信号进行预处理，得到第二声谱图，进而根据所述第二声谱图得到第一目标鸟种鸣声识别模型；

44、第二模型构建模块，用于采集第一本地鸣声信号并获取第一采集信息，对所述第一本地鸣声信号进行预处理，得到第三声谱图，将所述第三声谱图输入所述第一目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第五声谱图，进而根据所述第五声谱图得到第二目标鸟种鸣声识别模型；

45、本地鸣声采集模块，用于采集第二本地鸣声信号并获取第一采集信息，对所述第二本地鸣声信号进行预处理，得到第六声谱图，将所述第六声谱图输入所述第二目标鸟种鸣声识别模型进行检索，得到第七声谱图；

46、目标鸟种检索模块，用于根据所述第七声谱图获取第二采集信息和第一时频范围，并根据所述第五声谱图获取第二时频范围，进而根据所述第一采集信息、所述第二采集信息、所述第一时频范围以及所述第二时频范围确定目标鸟种；

47、其中，所述第一采集信息包括第一采集地点和第一采集时间，所述第二采集信息包括第二采集地点和第二采集时间。

48、本发明另一方面所采取的技术方案是：

49、一种计算机设备，包括：

50、至少一个处理器；

51、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

52、当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现前面所述的目标鸟种检索方法。

53、本发明另一方面所采取的技术方案是：

54、一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由所述处理器执行时用于实现前面所述的目标鸟种检索方法。

55、本发明的有益效果是：本发明的目标鸟种检索方法、系统、设备及存储介质，一方面能够通过获取开源网站的目标鸟种鸣声信号和本地鸟种鸣声信号构建目标鸟种鸣声识别模型，将鸟种鸣声识别模型本地化，实现对不同环境特征生活的鸟类进行更加准确的识别；另一方面识别得到目标鸟种鸣声信号后，能够再根据鸣声信号的采集地点信息、采集时间信息以及时频范围信息等特征进行综合比对，提高识别的准确率。