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龙图腾网获悉广州大学;广州聆动生态技术有限公司申请的专利一种面向国家重点保护鸟类监测的鸟声事件检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：CN119296548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411298373.1，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种面向国家重点保护鸟类监测的鸟声事件检测方法及系统是由张承云;嵇亮;余上设计研发完成，并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向国家重点保护鸟类监测的鸟声事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向国家重点保护鸟类监测的鸟声事件检测方法及系统，方法包括：收集国家重点保护鸟类的鸟声数据以及环境噪声数据，构建鸟声谱图数据集和带噪鸟声数据集；构建鸟声降噪模型和目标检测模型；根据鸟声谱图数据集和带噪鸟声数据集，训练并联合优化鸟声降噪模型和目标检测模型；构建图像‑音频映射模块，用于将目标检测模型的图像检测结果转换为对音频的声音事件检测结果；获取待检测的鸟声数据，根据鸟声降噪模型、目标检测模型以及图像‑音频映射模块对目标鸟声进行检索和声源定位，确定目标鸟声的物种、时频和方向信息。本发明能够提高野外鸟声音频的检测效果，进而提高分类精度，可广泛应用于声学信息处理技术领域。

本发明授权一种面向国家重点保护鸟类监测的鸟声事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向国家重点保护鸟类监测的鸟声事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集国家重点保护鸟类的鸟声数据以及环境噪声数据； 根据所述鸟声数据以及所述环境噪声数据，构建鸟声谱图数据集和带噪鸟声数据集； 构建鸟声降噪模型和目标检测模型； 根据所述鸟声谱图数据集和所述带噪鸟声数据集，训练并联合优化所述鸟声降噪模型和所述目标检测模型；其中，所述鸟声降噪模型用于对带噪鸟声数据进行降噪处理，所述目标检测模型用于检测目标图像； 构建图像-音频映射模块，用于将所述目标检测模型的图像检测结果转换为对音频的声音事件检测结果； 获取待检测的鸟声数据，根据所述鸟声降噪模型、所述目标检测模型以及所述图像-音频映射模块对目标鸟声进行检索和声源定位，确定目标鸟声的物种、时频和方向信息； 所述获取待检测的鸟声数据，根据所述鸟声降噪模型、所述目标检测模型以及所述图像-音频映射模块对目标鸟声进行检索和声源定位，确定目标鸟声的物种、时频和方向信息，包括以下步骤： 将现场采集的四通道鸟声信号先转换成单通道信号，然后进行固定长度切片并转换成声谱图图片，切片时记录每个切片音频片段相对于原始长音频的相对时间位置信息，然后利用训练好的目标检测模型进行检测，得到相应的检测结果，检测结果包括鸟类类别、矩形检测框的图像像素坐标信息；当模型检测到图片中包含目标鸟类声音的形态时，会用矩形框将该目标鸟类声音的形态框住，矩形框的大小会根据目标鸟类声音形态大小的变化而动态变化，并将每个矩形检测框的图像像素坐标范围转换成对应的时间、频率范围，确定目标鸟类声音所在的起止时间段、最大最小频率范围以及主频并作为结果输出，其中主频的计算过程为：首先计算矩形检测框内部的最大能量值，然后计算最大能量值的坐标，将最大能量值的坐标转换成对应的时间点和频率点，将该频率点确定为主频； 根据每个切片音频片段相对于原始长音频的相对时间位置信息将目标鸟类声音相对于切片音频片段的起止时间段转换成原始长音频的起止时间段，从而完成对长录音文件进行目标鸟类声音检索； 将现场采集的四通道鸟声信号的每个通道都转换成对应的声谱图，利用训练好的模型对各个通道的鸟声信号进行检测，得到目标鸟类声音在每个通道的起止时间和以及最大最小频率和，将每个通道的起止时间和最大最小频率进行对比，取所有通道开始时间的最小值，结束时间的最大值以及最低频率的最低值，最高频率的最高值作为新的[]，对四通道鸟声信号的每一个通道根据起止时间和进行截取，然后经过线性相位FIR带通滤波器进行滤波，带通滤波器的频带范围设置为最小频率和最大频率和之间的频率范围； 对经过截取和带通滤波的各通道目标鸟类数据采用广义互相关算法计算到达时间差； 对经过截取和带通滤波的各通道目标鸟类数据后的信号进行互相关后会得到三个时延估计值、、，然后进行方位角计算，计算公式为：。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州大学;广州聆动生态技术有限公司，其通讯地址为：510006 广东省广州市大学城外环西路230号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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