薛睿超，牛富強(qiáng)，2

(1.自然資源部第三海洋研究所，福建廈門(mén) 361005；2.廈門(mén)海洋職業(yè)技術(shù)學(xué)院，福建廈門(mén) 361005)

0 引言

被動(dòng)聲學(xué)監(jiān)測(cè)(Passive Acoustic Monitoring,PAM)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋哺乳動(dòng)物的長(zhǎng)期監(jiān)測(cè)，已廣泛用于海洋哺乳動(dòng)物聲學(xué)研究和保護(hù)，尤其是對(duì)海豚聲信號(hào)的檢測(cè)、分類(lèi)和定位[1-3]。多數(shù)PAM 系統(tǒng)的檢測(cè)目標(biāo)為海豚用于定位、導(dǎo)航和覓食的回聲定位信號(hào)(click)[4]，部分也可檢測(cè)海豚發(fā)出的哨叫聲信號(hào)(whistle)[5]。然而，并非所有海豚都會(huì)發(fā)出哨叫聲，例如喙鯨和鼠海豚[6]。因此，為了盡量多地覆蓋物種，應(yīng)盡可能使用click 檢測(cè)器。click 信號(hào)與常見(jiàn)的脈沖信號(hào)(如爆炸聲脈沖)不同，其具有短時(shí)、寬頻、不規(guī)則等特性。不同的海豚物種之間，甚至在某些相同物種的個(gè)體之間，click信號(hào)的具體頻譜特性也不相同，這可能與個(gè)體體型大小有關(guān)，也可能與棲息地和獵物的不同有關(guān)。研究click信號(hào)的特性也有助于更好地了解不同海豚物種間的區(qū)別和聯(lián)系[7]。

海洋背景噪聲中廣泛存在大量瞬態(tài)噪聲，其與海豚click 信號(hào)很難區(qū)分，給人工提取和計(jì)算機(jī)提取造成了很大的困難。常規(guī)的click 信號(hào)檢測(cè)技術(shù)是能量檢測(cè)器[8-9]，其依靠特定物種發(fā)聲信號(hào)序列的能量分布特征來(lái)區(qū)分click 信號(hào)和其他瞬態(tài)噪聲，但該方法易將瞬態(tài)噪聲判斷為海豚click信號(hào)，使得海豚click 信號(hào)檢測(cè)正確率降低。當(dāng)該方法應(yīng)用于長(zhǎng)期PAM 系統(tǒng)中時(shí)，隨著監(jiān)測(cè)時(shí)間的增加，誤檢數(shù)量也大幅增加。目前應(yīng)用最廣泛的檢測(cè)方法的是時(shí)頻分析[10-14]，根據(jù)頻帶、中心頻率和信號(hào)長(zhǎng)度等特征建立檢測(cè)器，通過(guò)待測(cè)數(shù)據(jù)與檢測(cè)器的互相關(guān)度來(lái)檢測(cè)click 信號(hào)[6]。滿足一定條件時(shí)該方法還可對(duì)物種進(jìn)行分類(lèi)，但時(shí)頻分析是一個(gè)計(jì)算密集型的過(guò)程，特別是某些物種的click 信號(hào)需要400 kHz或更高的數(shù)據(jù)采樣率，龐大的計(jì)算量導(dǎo)致PAM 系統(tǒng)需要頻繁更換電池和存儲(chǔ)設(shè)備，減少了工作時(shí)間，然而PAM 系統(tǒng)對(duì)工作時(shí)間的要求通常都較長(zhǎng)，需要將設(shè)備部署數(shù)周、數(shù)月或更長(zhǎng)時(shí)間，因此減少信號(hào)檢測(cè)的算力需求對(duì)降低系統(tǒng)功耗和存儲(chǔ)壓力具有重大意義。近些年，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)[15-16]也被嘗試用來(lái)對(duì)海豚click 信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)識(shí)別，但需要大量的click 聲信號(hào)作為樣本進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)處理的信號(hào)類(lèi)型在訓(xùn)練樣本中沒(méi)有被覆蓋時(shí)，容易產(chǎn)生誤判。

另一方面，部分PAM 系統(tǒng)同時(shí)具有檢測(cè)后續(xù)工作，如在工程海域，檢測(cè)到海豚等動(dòng)物的信號(hào)后將開(kāi)啟聲學(xué)驅(qū)趕器，對(duì)動(dòng)物進(jìn)行驅(qū)趕。這些特別的應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)檢測(cè)正確率提出了更高的要求，如果頻繁發(fā)生錯(cuò)誤檢測(cè)，會(huì)對(duì)環(huán)境造成不利影響以及系統(tǒng)資源的大量浪費(fèi)。因此，研究適用于PAM 系統(tǒng)的海豚click信號(hào)的快速檢測(cè)技術(shù)具有重要意義。

本文提出了一種適用于PAM 系統(tǒng)的海豚回聲定位信號(hào)檢測(cè)方法。該方法在保證正確率的前提下，不需要進(jìn)行FFT變換和頻域分析，從而大大提高了計(jì)算速度并有效降低系統(tǒng)算力消耗，從而延長(zhǎng)PAM 系統(tǒng)的工作時(shí)間。該算法結(jié)合了海豚回聲定位信號(hào)的時(shí)域特征和生物活動(dòng)特性，從而大幅提高了檢測(cè)正確率和工作效率。

1 信號(hào)檢測(cè)原理

1.1 信號(hào)特征分析

鯨豚類(lèi)動(dòng)物會(huì)發(fā)出多種咔嗒聲、口哨聲、唧唧聲等類(lèi)似的聲音。其中海豚的click 信號(hào)是典型的寬頻短時(shí)脈沖信號(hào)，頻率分布范圍廣，在時(shí)、頻域上有明顯的識(shí)別特征。不同種類(lèi)海豚間的聲信號(hào)形式相似，但規(guī)模不同。其聲特征隨海豚的個(gè)體、年齡、生存環(huán)境、物種等條件變化都有所區(qū)別，click信號(hào)的頻率范圍可從幾千赫到大約200 kHz，帶寬從單一頻率到100 kHz，脈沖長(zhǎng)度從幾十微秒到幾毫秒。因此，具體應(yīng)用時(shí)應(yīng)根據(jù)目標(biāo)物種和檢測(cè)環(huán)境對(duì)參數(shù)進(jìn)行修正。

以野外環(huán)境中華白海豚發(fā)聲信號(hào)為樣本開(kāi)展分析。圖1是廣西北部灣野外環(huán)境采集到的經(jīng)過(guò)高通濾波處理(1 kHz)中華白海豚的click聲信號(hào)特征圖。從圖1(a)中時(shí)域波形圖看，經(jīng)降噪后click信號(hào)表現(xiàn)為瞬態(tài)脈沖信號(hào)，信號(hào)長(zhǎng)度約為0.3 ms，信噪比高，有明顯的識(shí)別特征。從圖1(b)中的頻譜圖看，click信號(hào)頻率覆蓋范圍從幾千赫到約250 kHz，頻率范圍極寬，能量較集中，中心頻率約為100 kHz，峰值頻率為90 kHz?？紤]到與其他瞬態(tài)噪聲不易區(qū)分，檢測(cè)方法多從頻域入手，進(jìn)行帶通濾波后，獲取時(shí)頻圖，再利用圖像識(shí)別的算法與噪聲進(jìn)行區(qū)分。但圖像處理是個(gè)算力密集的過(guò)程，對(duì)長(zhǎng)期被動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景并不十分適用。綜合考慮計(jì)算速度和檢測(cè)正確率，應(yīng)結(jié)合常用脈沖信號(hào)的時(shí)域檢測(cè)方法以及信號(hào)特征進(jìn)行處理。

圖1 海豚click信號(hào)的特征圖Fig.1 Characteristic figures of dolphin click signal

1.2 檢測(cè)流程

根據(jù)海豚click 聲信號(hào)的時(shí)頻特征，可使用信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)計(jì)算方法進(jìn)行初步信號(hào)檢測(cè)，再以計(jì)算機(jī)自動(dòng)處理的方法代替人工，大大提高了檢測(cè)效率。海豚發(fā)聲信號(hào)處理流程圖如圖2所示。

圖2 海豚發(fā)聲信號(hào)處理流程圖Fig.2 Flow chart of dolphin voice signal processing

檢測(cè)方法分為以下步驟：

(1)為獲取信號(hào)與噪聲的信噪比，需先進(jìn)行帶通濾波，再計(jì)算信噪比參數(shù)RSN：

其中：s代表含信號(hào)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，分母RMS是信號(hào)序列的均方根值(Root Mean Square,RMS)，代表噪聲水平，取信號(hào)幅度的絕對(duì)值，再除以噪聲水平得到。

(2)設(shè)置信號(hào)檢測(cè)門(mén)限值TH，當(dāng)信號(hào)數(shù)據(jù)滿足：

代表檢測(cè)到疑似信號(hào)數(shù)據(jù)；相反，所有小于TH的數(shù)據(jù)視作噪聲數(shù)據(jù)。信噪比判斷檢測(cè)的原理就是通過(guò)對(duì)信號(hào)幅度進(jìn)行處理，放大有效信號(hào)和噪聲的差距，與門(mén)限值比較取得大于門(mén)限值的數(shù)據(jù)。

門(mén)限值的選擇將直接影響到檢測(cè)信號(hào)的數(shù)量，過(guò)高會(huì)造成大量遠(yuǎn)距離和非主軸信號(hào)丟失，過(guò)低將大幅增加誤報(bào)率。因此，可將靜態(tài)門(mén)限值轉(zhuǎn)換成動(dòng)態(tài)門(mén)限值，并根據(jù)不同環(huán)境背景噪聲的信噪比水平設(shè)置門(mén)限值大小，可以有效降低誤報(bào)率。動(dòng)態(tài)門(mén)限TH的計(jì)算方法考慮了平均噪聲水平s(s=mean(RSN))、疑似信號(hào)的數(shù)量以及計(jì)算的總時(shí)間長(zhǎng)度t，TH的計(jì)算公式為

(3)將幅度高于門(mén)限值的數(shù)據(jù)分組，每組數(shù)據(jù)組成一個(gè)完整的信號(hào)，并確定每個(gè)信號(hào)的起止位置。設(shè)置檢測(cè)窗口長(zhǎng)度為dt，dt由兩個(gè)信號(hào)間的最小時(shí)間間隔決定。將所有滿足RSN>TH的數(shù)據(jù)位置存入數(shù)組X，以數(shù)組第一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)間為起點(diǎn)，時(shí)間記為t(1)，第二個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)間記為t(2)，判斷t(2)-t(1)與dt的關(guān)系。如果t(2)-t(1)dt，將t(1)～t(n-1)記為第一個(gè)信號(hào)的時(shí)間數(shù)組。

1.3 信號(hào)篩選

1.2 節(jié)的檢測(cè)方法處理后可得到數(shù)據(jù)中所有脈沖形態(tài)疑似信號(hào)的相關(guān)信息，但這些信號(hào)中摻雜著大量瞬態(tài)噪聲信號(hào)，其形態(tài)與海豚click 信號(hào)極為相似，很難辨別。尤其在野外長(zhǎng)時(shí)間測(cè)量的條件下，將導(dǎo)致非常高的系統(tǒng)誤報(bào)率。為進(jìn)一步提高檢測(cè)正確率，本文根據(jù)海豚的信號(hào)特征和誤報(bào)案例，在盡可能不影響計(jì)算速度的條件下，提出了信號(hào)篩選的方法。

1.3.1 誤報(bào)因素分析

結(jié)合誤報(bào)案例綜合分析，導(dǎo)致高誤報(bào)率主要有以下影響因素：

(1)由于海豚距離的不確定，信號(hào)強(qiáng)度也有較大的變化，距離較近的海豚click 信號(hào)強(qiáng)度，往往海面/海底的一次反射強(qiáng)度已經(jīng)大于遠(yuǎn)處海豚的直達(dá)信號(hào)。

(2)野外采集環(huán)境不同于室內(nèi)環(huán)境，存在大量預(yù)期外的寬頻干擾信號(hào)，包括人為噪聲、自然噪聲和生物噪聲，典型噪聲源如近海工程、養(yǎng)殖魚(yú)類(lèi)和大量分布的螯蝦等。這些噪聲與海豚click 信號(hào)的形態(tài)非常相似，常規(guī)脈沖信號(hào)的檢測(cè)方法基本無(wú)法判斷。

(3)海豚常聚集活動(dòng)，因此接收的聲信號(hào)偶爾會(huì)出現(xiàn)混疊的情況，使信號(hào)間隔難以判斷，可能造成誤報(bào)。

1.3.2 信號(hào)篩選方法

根據(jù)上述海豚click 信號(hào)的特點(diǎn)，考慮對(duì)疑似信號(hào)組采用以下篩選方法：

(1)控制信號(hào)時(shí)間長(zhǎng)度

海豚click 信號(hào)的時(shí)間長(zhǎng)度是很重要的信號(hào)特征，實(shí)際檢測(cè)中發(fā)現(xiàn)，一些瞬態(tài)噪聲信號(hào)往往表現(xiàn)出時(shí)間長(zhǎng)度過(guò)長(zhǎng)或極短，因此設(shè)置時(shí)間長(zhǎng)度區(qū)間作為過(guò)濾條件是非常有效的手段。通過(guò)設(shè)置信號(hào)長(zhǎng)度門(mén)限進(jìn)行篩選，而干擾信號(hào)剛好處于符合時(shí)間長(zhǎng)度范圍的概率較低，可以大幅降低誤報(bào)率。但該值在不同種類(lèi)海豚間差別較大，應(yīng)根據(jù)檢測(cè)目標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。

(2)引入時(shí)間間隔參數(shù)

對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)很大一部分誤檢信號(hào)來(lái)源是原信號(hào)的海面/海底反射信號(hào)。該類(lèi)干擾信號(hào)在各信號(hào)特征上與原信號(hào)基本相同，因此很難去除。通過(guò)引入時(shí)間間隔參數(shù)，并設(shè)置信號(hào)間的最小間隔時(shí)間，可以有效抑制這類(lèi)干擾的誤檢。另外，由于該類(lèi)干擾是伴隨真實(shí)信號(hào)產(chǎn)生，因此對(duì)系統(tǒng)檢測(cè)正確率影響較小。

(3)孤立信號(hào)去除

click 信號(hào)往往是成串出現(xiàn)，因此孤立信號(hào)(指在信號(hào)前后一定時(shí)間范圍內(nèi)沒(méi)有其他信號(hào))極大可能是各種干擾信號(hào)，因此采用去除孤立信號(hào)的方法可以有效去除部分干擾信號(hào)。

進(jìn)行信號(hào)篩選計(jì)算后，海豚click 信號(hào)算法優(yōu)化處理效果如圖3所示。圖3中紅圈代表檢測(cè)到的疑似信號(hào)，虛線代表檢測(cè)閾值。通過(guò)圖3(a)～3(d)對(duì)比可以檢測(cè)算法的實(shí)際效果。如圖3(a)中共檢測(cè)到14個(gè)疑似信號(hào)，在圖3(b)中經(jīng)過(guò)算法處理去掉了反射信號(hào)，僅剩7個(gè)疑似信號(hào)；同理，圖3(d)去掉了圖3(c)中高幅度的瞬態(tài)噪聲信號(hào)。

圖3 海豚click信號(hào)優(yōu)化算法處理效果的對(duì)比圖Fig.3 Comparison diagram of the processing effects of the dolphin click signal optimization algorithm

2 實(shí)例分析

本節(jié)用以下實(shí)例進(jìn)行說(shuō)明。取一段野外環(huán)境中采集的含有海豚click 信號(hào)的數(shù)據(jù)段，長(zhǎng)度為1 s。待處理的原始信號(hào)如圖4所示。該組數(shù)據(jù)內(nèi)的click信號(hào)不成串，分布較分散，可能含有多只海豚同時(shí)發(fā)聲的混疊信號(hào)，且存在較多干擾，檢測(cè)難度大，可以有效檢測(cè)本文算法對(duì)異常信號(hào)的處理效果。通過(guò)觀察，數(shù)據(jù)段內(nèi)可辨別出9個(gè)疑似信號(hào)，其中圖4(b)中的6 號(hào)信號(hào)由于信號(hào)幅度較高，含有一個(gè)明顯的反射信號(hào)，其反射信號(hào)的信噪比甚至大于其他正常信號(hào)。

圖4 待處理原始信號(hào)Fig.4 The raw signal to be processed

圖5分別展示了整段數(shù)據(jù)和單個(gè)信號(hào)的不同處理流程。其中圖5(a)～5(c)分別為：濾波后的時(shí)域波形圖，干擾信號(hào)被有效壓制；經(jīng)過(guò)信噪比方法處理后的數(shù)據(jù)，每個(gè)信號(hào)由若干個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)組成；經(jīng)過(guò)信號(hào)篩選算法計(jì)算后的處理結(jié)果。圖5(d)～5(f)為上述單個(gè)信號(hào)的處理流程。最終剩下6個(gè)有效信號(hào)，其中每個(gè)信號(hào)的位置由峰值位置決定，如圖5(f)所示。

圖5 整段數(shù)據(jù)和單個(gè)信號(hào)處理程序示例圖Fig.5 Example diagrams of signal processing for whole data and individual signal

3 數(shù)據(jù)測(cè)試及分析

測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)源于項(xiàng)目組開(kāi)展的海豚聲信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)。本文選取了同一設(shè)備采集的野外和室內(nèi)兩種生存環(huán)境的海豚發(fā)聲信號(hào)以驗(yàn)證方法的可靠性。野外采集數(shù)據(jù)來(lái)源于廣西沙田灣海域采集的中華白海豚發(fā)聲數(shù)據(jù)，室內(nèi)養(yǎng)殖環(huán)境采集數(shù)據(jù)來(lái)源于漳州市天柱山海洋世界圈養(yǎng)的寬吻海豚發(fā)聲數(shù)據(jù)。采集使用的水聽(tīng)器由國(guó)內(nèi)某研究所生產(chǎn)，可滿足cilck 信號(hào)的頻段范圍且經(jīng)過(guò)水聲一級(jí)計(jì)量站校準(zhǔn)，信號(hào)采樣率為1 MHz。對(duì)野外環(huán)境和室內(nèi)環(huán)境數(shù)據(jù)分類(lèi)討論。

3.1 野外環(huán)境

野外記錄海豚發(fā)聲數(shù)據(jù)由于受海洋背景環(huán)境、所乘航船的擺動(dòng)等影響，往往夾雜著復(fù)雜的環(huán)境噪聲，其中包含溫暖淺海中鼓蝦等生物的活動(dòng)聲、水動(dòng)力噪聲以及其他噪聲源如船只、水泵等的噪聲，海豚發(fā)出的哨叫聲也會(huì)對(duì)檢測(cè)造成干擾。從頻段分析，海豚click信號(hào)分布頻帶較寬，持續(xù)時(shí)間較短，是典型的脈沖信號(hào)；水下艦船輻射噪聲的頻率一般分布在500～1 000 Hz范圍內(nèi)；海豚哨號(hào)信號(hào)頻率分布在幾千至幾十千赫，這些噪聲對(duì)信號(hào)檢測(cè)干擾較小；由海風(fēng)、海流等引起的水動(dòng)力噪聲頻譜一般分布于0.5～50 kHz之間，是海洋環(huán)境噪聲的主要噪聲成分，也是海豚click信號(hào)檢測(cè)的主要干擾源。

北海沙田灣調(diào)查采集到的中華白海豚信號(hào)如圖6(a)所示。該數(shù)據(jù)段存在非常大的幅度起伏，較難辨認(rèn)信號(hào)。分析干擾產(chǎn)生的原因，一是采集環(huán)境為野外航船，采集設(shè)備隨水流擺動(dòng)，自噪聲較強(qiáng)；二是水深較淺(一般小于100 m)，在海面海底反射、海面風(fēng)浪的作用下，背景噪聲成分復(fù)雜?？偟膩?lái)說(shuō)，原始數(shù)據(jù)中存在較大的電流偏置，并包含其他常見(jiàn)噪聲，包括擾動(dòng)噪聲、采集系統(tǒng)的自噪聲、水動(dòng)力噪聲，附近船舶的航行噪聲以及其他未知噪聲。為了最大程度去除干擾信號(hào)，首先降低信號(hào)的偏置電壓，進(jìn)行50～150 kHz頻帶(中心頻率假設(shè)為100 kHz，降低高頻和低頻噪聲干擾，保存大部分信號(hào))帶通濾波得到結(jié)果如圖6(b)所示。濾波后，部分干擾信號(hào)消失，該段數(shù)據(jù)中主要包含兩個(gè)信號(hào)串，每個(gè)信號(hào)串包含數(shù)十個(gè)click 信號(hào)。通過(guò)帶通濾波降噪，部分背景噪聲已經(jīng)被消除，信號(hào)干擾情況顯著改善。

圖6 野外環(huán)境采集的海豚信號(hào)Fig.6 Dolphin signals collected in the field environment

3.2 室內(nèi)環(huán)境

室內(nèi)記錄到的數(shù)據(jù)相對(duì)野外采集數(shù)據(jù)，整體背景噪聲級(jí)較低，不存在水流、風(fēng)浪的影響，信噪比較低的信號(hào)也能分辨出來(lái)，檢測(cè)時(shí)應(yīng)注意門(mén)限閾值的設(shè)置。以天柱山海洋世界采集到的寬吻海豚發(fā)聲信號(hào)為例，信號(hào)波形如圖7所示。圖7(a)中為采集的原始數(shù)據(jù)的時(shí)域波形圖，該數(shù)據(jù)段存在一定強(qiáng)度的背景噪聲，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)條件推測(cè)，主要噪聲源為水池中動(dòng)物的活動(dòng)噪聲，換水、增氧、保溫等設(shè)備的工作噪聲。對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行50～150 kHz帶通濾波，得到結(jié)果如圖7(b)所示。濾波后，由于部分頻段被截止，信號(hào)強(qiáng)度略有下降，環(huán)境噪聲明顯下降。

圖7 室內(nèi)環(huán)境采集的海豚信號(hào)Fig.7 Dolphin signal collected in indoor environment

3.3 分析和討論

選取了3段野外環(huán)境和3段室內(nèi)環(huán)境采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。所選數(shù)據(jù)中都含有海豚click信號(hào)串，信號(hào)采樣率為1 MHz。測(cè)試過(guò)程中使用本文的快速檢測(cè)算法提取信號(hào)，使用Adobe Audition軟件人工檢查篩選信號(hào)開(kāi)展驗(yàn)證，通過(guò)時(shí)頻特征辨別click信號(hào)，統(tǒng)計(jì)算法的檢測(cè)正確率。由于本文計(jì)算使用數(shù)字濾波器，PAM 系統(tǒng)為提高計(jì)算速度，可使用物理濾波器，因此分別統(tǒng)計(jì)了計(jì)算過(guò)程中濾波和實(shí)際計(jì)算所消耗的時(shí)間；并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了FFT變換處理(模擬頻譜處理)并統(tǒng)計(jì)計(jì)算時(shí)間作為對(duì)比。數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表1所示。

表1 本文方法的檢測(cè)能力測(cè)試結(jié)果Table 1 Test results of the detection capability of the proposed method

對(duì)于不同環(huán)境下采集信號(hào)的測(cè)試結(jié)果，開(kāi)展以下分析：

(1)對(duì)于野外環(huán)境信號(hào)，誤檢信號(hào)多為瞬態(tài)噪聲信號(hào)以及反射信號(hào)；遠(yuǎn)距離的反射信號(hào)在現(xiàn)有條件下難以區(qū)分；超寬頻的瞬態(tài)噪聲仍然難以區(qū)分存在單個(gè)脈沖信號(hào)被刪除的情況。漏檢信號(hào)基本是低于信噪比門(mén)限的信號(hào)；信號(hào)密度越大，檢測(cè)正確率越高；開(kāi)展功率譜分析可進(jìn)一步提高檢測(cè)正確率，但會(huì)降低計(jì)算速度。

(2)對(duì)于室內(nèi)環(huán)境信號(hào)，只存在極少量的瞬態(tài)噪聲信號(hào)；低背景噪聲使低信噪比的信號(hào)可提取。

(3)綜合分析，從計(jì)算速度上來(lái)看，不考慮濾波時(shí)間，本文算法的計(jì)算時(shí)間僅為FFT處理時(shí)間的1/20左右；野外和室內(nèi)環(huán)境的數(shù)據(jù)處理速度沒(méi)有差別；數(shù)字濾波的時(shí)間大約是檢測(cè)計(jì)算時(shí)間的4 倍。以上的數(shù)據(jù)代表對(duì)明確含有目標(biāo)信號(hào)的數(shù)據(jù)文件的處理結(jié)果，對(duì)于大批量只含有噪聲的數(shù)據(jù)誤報(bào)率會(huì)不斷增加。因此在后期處理中，可先人工篩選掉沒(méi)有信號(hào)的噪聲時(shí)段，再使用檢測(cè)方法，可以大幅提高檢測(cè)正確率；對(duì)于特殊應(yīng)用場(chǎng)景，當(dāng)對(duì)檢測(cè)正確率有較高要求時(shí)，可通過(guò)大幅提高檢測(cè)門(mén)限閾值保證正確率。

4 結(jié)論

本文提出了一種基于時(shí)域特征的海豚click 信號(hào)快速檢測(cè)方法，可實(shí)現(xiàn)從信噪比低、多干擾的海洋背景噪聲中快速檢測(cè)海豚click 發(fā)聲信號(hào)，具有計(jì)算速度快、準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)。本文所用方法不依靠FFT變換和頻譜分析，從而降低了算力需求，可適用于長(zhǎng)期工作的PAM 系統(tǒng)。通過(guò)不同采集環(huán)境下的數(shù)據(jù)測(cè)試，本文算法對(duì)野外環(huán)境和室內(nèi)環(huán)境采集的數(shù)據(jù)檢測(cè)正確率均達(dá)到90%以上。需要指出的是，文中使用的計(jì)算參數(shù)只適用于測(cè)試使用的中華白海豚和寬吻海豚的發(fā)聲數(shù)據(jù)，實(shí)際應(yīng)用時(shí)根據(jù)目標(biāo)種類(lèi)和檢測(cè)環(huán)境對(duì)參數(shù)進(jìn)行修正。另外，對(duì)其他種類(lèi)的海豚，本文的方法可能會(huì)出現(xiàn)不適用的情況。本文方法可為海豚回聲定位信號(hào)的聲學(xué)被動(dòng)長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)以及相關(guān)設(shè)備的研發(fā)提供技術(shù)支持。