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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于时频谱的鲸目动物叫声自动合成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114023298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111193685.2，技术领域涉及：G10L13/02；该发明授权一种基于时频谱的鲸目动物叫声自动合成方法是由蒋佳佳;孙中波;段发阶;刘兆宇;李春月;李卓尘;苗宇设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频谱的鲸目动物叫声自动合成方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时频谱的鲸目动物叫声自动合成方法，通过PFMB信号模型中包含的四个子信号模型构造tonalsound，为构造tonalsound的仿生信号，首先识别并提取tonalsound中基频和谐波的时频谱轮廓，对于基频或谐波，根据其时频谱轮廓的极值点和拐点，将tonalsound分为M段，M≥1且M为整数，然后使用M个仿生信号段分别模仿这M段tonalsound，并将M个仿生信号段首尾拼接起来即可合成基频或谐波，最后将基频和所有谐波在时域上叠加在一起，即可合成tonalsound的仿生信号。

本发明授权一种基于时频谱的鲸目动物叫声自动合成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频谱的鲸目动物叫声自动合成方法，其特征在于，通过PFMB信号模型中包含的四个子信号模型构造tonalsound，为构造tonalsound的仿生信号，首先识别并提取tonalsound中基频和谐波的时频谱轮廓，对于基频或谐波，根据其时频谱轮廓的极值点和拐点，将tonalsound分为M段，M≥1且M为整数，然后使用M个仿生信号段分别模仿这M段tonalsound，并将M个仿生信号段首尾拼接起来即可合成基频或谐波，最后将基频和所有谐波在时域上叠加在一起，即可合成tonalsound的仿生信号；具体包括以下步骤： 1初步提取tonalsound的基频时频谱轮廓；具体的： 鲸目叫声tonalsoundSTt对应的仿生信号为SBt，为构造SBt，首先识别并提取叫声中基频和谐波的时频谱轮廓，对于基频或谐波，根据其时频谱轮廓的极值点和拐点，将叫声分为M段，M≥1且M为整数，然后使用M个仿生信号段分别模仿这M段鲸目tonalsound叫声，并将M个仿生信号段首尾拼接起来合成基频或谐波，最后将基频和所有谐波在时域上叠加在一起，合成SBt；包含R次谐波的SBt的表达式为： 其中，Art是包络，SNrt是分段仿生信号；R为tonalsound的最大谐波次数，r≥1且r为正整数；当r＝1时，Art·SNrt表示基频，当2≤r≤R时，Art·SNrt表示r次谐波；SNrt的表达式为： SNrt＝SBr,1t-TDr,1+...+SBr,mt-TDr,m +..+SBr,Mt-TDr,M10 其中SBr,mt是SNrt中的第m个仿生信号段，SBr,mt的持续时间为TBr,m，时延TDr,m为信号集{SBr,1t,...,SBr,m-1}中所有仿生信号段的持续时间之和，即 TDr,m＝TBr,1+...+TBr,m-111 其中，第一个仿生信号段SBr,1t的时延设为TD,1＝0，即SBr,1t-TDr,1＝SBr,1t； STt表示为tonalsound的时间连续信号，经过采样后产生的离散信号为ST[n]；ST[n]的时频谱表示为X[l,h]，X[l,h]由短时傅里叶变换得到，其中l表示数据块编号，1≤l≤L且l为整数，h表示频率索引，1≤h≤H且h为整数；第l个数据块的频谱表示为Xl[h]，Xl[h]由离散傅里叶变换得到；Xl[h]的峰值是Pl并由下式获得 [Pl,Fl]＝maxXl[h]12 其中Fl是Pl对应的频率索引，即X[l,Fl]＝Pl；tonalsound中基频的能量最强，且谐波随着次数的增加，能量逐渐减小而减少；因此，基频时频谱轮廓表示为f1[l]，由表达式13初步得到； f1[l]＝argmaxXl[h]13 在提取基频时频谱轮廓的同时，需要判断提取的每一个时频点是否为二次谐波上的点；假设在l＝lx处，Xlx[h]的峰值为Plx，其对应的频率索引为Flx，如果表达式14中的条件满足，则在l＝lx处，将f1[lx]的修正为频率索引Flx2所对应的频率； 其中λ为基频能量阈值； 2滤除步骤1过程中由海洋噪声产生的野点；包括： 201将修正后基频时频谱轮廓fCOR[l]中的时频点聚集为若干个连通域；选择fCOR[l]中的一个时频点fCOR[lo]作为种子点，第一个时频点fCOR[1]作为第一个种子，且fCOR[1]从属于第一个连通域CC1；如果与种子点fCOR[lo]相邻的时频点fCOR[l1]满足表达式15中的条件，则将fCOR[l1]添加到fCOR[lo]从属的连通域中； fCOR[l1]-fCOR[l0]|＜TCC115 其中TCC1为时频点频率阈值；然后，将时频点fCOR[l1]作为种子点，如果fCOR[l1]不满足表达式15中的条件，也将其作为种子点；接下来重复这一步的过程，直到没有时频点能够作为种子点；最终fCOR[l]中的时频点会被聚集为若干个连通域{CC1,CC2,...}； 202滤除野点所在的连通域；将第i个连通域CCi作为种子连通域，剩余的连通域分别与CCi比较；如果CCi和第j个连通域之间的频率差满足表达式16中的条件，则将CCi和CCj拼接为一个连通域；i≥1且i为整数，j＞i且j为正整数； |CCj[1]-CCi[end]|＜TCC216 其中CCj[1]是CCj的第一个时频点，CCi[end]是CCi的最后一个时频点，TCC2为连通域频率阈值；然后将CCj作为种子连通域，如果CCj不满足表达式16中的条件，也将其作为种子连通域； 203重复上一步的过程，直到没有连通域能够作为种子连通域；最终{CC1,CC2,...}被拼接为若干个更大的连通域，其中包含最多时频点的连通域组成了滤波后基频时频谱轮廓，其表示为fFILT[l]； 3当野点被滤除后，滤波后基频时频谱轮廓中之前野点所在的时频点位置空缺，填补空缺位置上的时频点，以获得最终的基频时频谱轮廓；包括： 301对滤波后基频时频谱轮廓fFILT[l]进行平滑滤波，得到平滑基频时频谱轮廓fBS1[l]； 302在tonalsound的时频谱中，以fBS1[l]为中心，在fBS1[l]附近±Δf1的频率范围内，能量最大的时频点就认为是缺失的时频点，即缺失的时频点对应的数据块编号l和频率索引h满足表达式17中的条件； 当所有缺失的时频点被填补上，即可获得基频时频谱轮廓； 4识别谐波并构造谐波的时频谱轮廓；包括： 401由于基频时频谱轮廓已经被提取，则tonalsound中可能存在的最大谐波次数为： Rmax＝fS2minf1[l]18 其中fS为tonalsound的采样频率，可能存在的最大谐波次数Rmax为整数且Rmax≥1，若Rmax＝1，则代表tonalsound中不存在二次谐波以及更高次的谐波； 402频谱Xl[h]中，在频率范围[rf1[l]-Δf2,rf1[l]+Δf2]内的谱峰，认为是第r次谐波的候选谱峰；检测第r次谐波所有的候选谱峰，若有候选谱峰比其左右相邻的候选谱峰谱峰大TP单位为dB，则将其挑选出来进行下一步比较；在所有挑选出的候选谱峰中，峰值最大的候选谱峰为有效谱峰； 403如果第r次谐波的有效谱峰的数量Lr满足表达式19的条件，则判定r次谐波存在； Lr＞TL·L19 其中TL0＜TL＜1是长度阈值； 404依次检测tonalsound中从二次谐波至Rmax次谐波是否存在，即可得到tonalsound中存在的谐波次数； 405由于谐波的频率为基频的频率的整数倍，因此r次谐波时频谱轮廓fr[l]表示为 fr[l]＝r·f1[l]20； 5构造仿生信号中每一个仿生信号段的时频表达式；包括： 501对基频时频谱轮廓f1[l]进行平滑滤波，得到平滑时频谱轮廓fBS2[l]； 502fBS2[l]的一阶导数和二阶导数分别表示为fBS2′[l]和fBS2″[l]；fBS2[l]的极值点和拐点分别满足条件fBS2′[l]＝0和fBS2″[l]＝0； 503将谐波时频谱轮廓也以上述同样的方式分为若干个时频谱轮廓段； 504针对每一个时频谱轮廓段，从PFMB信号模型中的四个子信号模型中选择一个构造仿生信号段；对于每个时频谱轮廓段和对应的仿生信号段的时频谱轮廓，二者的带宽B、持续时间T和载频fC这三个参数的值是相同的； 505仿生信号段的时频谱轮廓中，曲率调节因子α和斜率调节因子k这两个参数要满足表达式21中的条件 argmin∑fα,k-fr,m[l]221 其中fα,k是仿生信号段的时频谱轮廓； 6构造分段仿生信号；包括： 601r次谐波的第m个仿生信号段为SBr,mt表示为 其中，fr,mt为SBr,mt的时频谱轮廓； 602，根据表达式10，将所有仿生信号段在时域上首尾拼接在一起，即可得到分段仿生信号SNrt； 603将所有分段仿生信号SNrt在时域上叠加在一起，即可得到归一化仿生信号SNt，其表达式为 7提取tonalsound的包络；包括： Xl[h]为第l个数据块的频谱，则第l个数据块中第一个采样点所对应的时间为τl；在频率范围[rf1[l]-Δf2,rf1[l]+Δf2]内，找到r次谐波频谱峰值为Pr,l＝maxXl[h]； 则提取出的r次谐波的包络为 Arτl＝KPr,l24 其中K为幅值修正因子，通过修改K可使SBt包络接近于STt的包络； 将分段仿生信号SNrt和包络Art带入包含R次谐波的仿生信号SBt的表达式，即可得到仿生信号SBt； 8合成仿生信号。

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