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龙图腾网获悉中山大学;广州大学;广州聆动生态技术有限公司申请的专利一种基于鸣声的绿孔雀生态学监测方法及系统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：CN119601022B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411740706.1，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种基于鸣声的绿孔雀生态学监测方法及系统是由刘阳;余博文;郑安;张承云;白皓天;凌嘉乐;顾伯健;余上设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于鸣声的绿孔雀生态学监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于鸣声的绿孔雀生态学监测方法及系统，方法包括：首先构建目标数据集；目标数据集包括绿孔雀鸣声数据集、鸟声数据集、干扰声数据集、环境声数据集；接着根据目标数据集构建深度学习网络模型；然后对目标监测区域进行声音数据采集，得到目标声音数据；并对目标声音数据进行声信息提取，得到目标信息，并通过深度学习网络模型对目标信息进行识别，得到声音识别结果；声音识别结果包括绿孔雀鸣声、各类鸟鸣声、干扰声和环境声；最后根据声音识别结果，进行绿孔雀生态数据统计。本发明实施例能够提高绿孔雀生态学监测的准确性，可广泛应用于声信号处理技术领域。

本发明授权一种基于鸣声的绿孔雀生态学监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于鸣声的绿孔雀生态学监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建目标数据集；所述目标数据集包括绿孔雀鸣声数据集、鸟声数据集、干扰声数据集、环境声数据集； 根据所述目标数据集构建深度学习网络模型；所述深度学习网络模型包括声音事件检测模型、鸟声识别模型、绿孔雀鸣声识别模型； 对目标监测区域进行声音数据采集，得到目标声音数据； 对所述目标声音数据进行声信息提取，得到目标信息，并通过所述深度学习网络模型对所述目标信息进行识别，得到声音识别结果；所述声音识别结果包括绿孔雀鸣声、各类鸟鸣声、干扰声和环境声； 根据所述声音识别结果，进行绿孔雀生态数据统计； 所述根据所述声音识别结果，进行绿孔雀生态数据统计，包括以下步骤： 对绿孔雀鸣声按监测区域进行时间统计，分析一天中不同时间段的鸣声频率，以及季节性变化因素，生成用于展示绿孔雀在各个监测区域的鸣声活动模式的节律图； 对绿孔雀各种鸣声类型按时间进行统计，对收集到的声音数据和对应的标签将进行时间序列分析，统计每种声音类型的出现频率，并将其与时间相关联，确定绿孔雀的鸣声在特定时间段的频繁程度，并对人类干扰声音出现的时间也进行统计，分析干扰声对绿孔雀活动的影响； 运用统计分析方法，评估干扰声音的强度和频率与绿孔雀鸣声模式之间的关系，分析干扰声音对绿孔雀的鸣声行为以及日常活动的影响； 计算人类干扰声音的声压级、频谱成分，分析干扰声大小及频率成分对绿孔雀行为的影响； 通过对声级计测量的音频片段进行声压级分析，评估声音强度对绿孔雀行为的潜在影响； 通过频谱分析仪测量声音的频率分布，分析不同频率范围的声音对绿孔雀行为的影响； 对监测区域内共存的其他鸟类物种进行观察和统计，分析共存鸟类物种之间的相互作用。

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