砂糖橘主要害蟲聲音識別研究

摘要：我國是農(nóng)業(yè)大國，但是每年我們的農(nóng)作物都會因?yàn)楹οx的入侵而產(chǎn)量下降，目前發(fā)現(xiàn)砂糖橘中的害蟲多采用的是人工觀察，這種方法不僅消耗人力物力財力，還無法及時地進(jìn)行蟲害發(fā)生的早期預(yù)警。雖然圖像識別是較為先進(jìn)的技術(shù)，但是在害蟲圖像識別上還是有一定局限性的，如一些藏得較隱蔽的害蟲，是很難用圖像識別來識別出來的。基于此，本文針對砂糖橘主要害蟲將探索研究一種聲音識別技術(shù)。首先，了解砂糖橘主要害蟲的發(fā)聲原理，然后通過設(shè)備獲取砂糖橘主要害蟲的聲音，進(jìn)而通過害蟲聲音預(yù)處理、害蟲聲音特征參數(shù)提取、害蟲聲音模式建立、害蟲聲音模型訓(xùn)練、害蟲聲音模式匹配等步驟來完成對砂糖橘主要害蟲的聲音識別，從而減少砂糖橘作物受蟲害的風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：聲音識別；聲音特征參數(shù)提取；聲音模型訓(xùn)練；模式匹配

中圖分類號：TP391.41文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

1概述

砂糖橘皮薄味甜，十分受廣大人民的喜愛，但在其種植過程中由于蟲害造成了產(chǎn)量下降，人工除蟲又十分損耗人力財力，由此，研究利用聲音識別來進(jìn)行害蟲識別、預(yù)防蟲害發(fā)生對砂糖橘產(chǎn)量的提升有十分重要的意義。本文就砂糖橘蟲害類別分析及昆蟲發(fā)聲原理、主要害蟲聲音識別原理展開害蟲聲音識別的研究。

2砂糖橘的主要蟲害的發(fā)聲原理

2.1砂糖橘主要蟲害

在砂糖橘生長過程中，會對其造成危害的害蟲主要有以下幾種：桔小實(shí)蠅、蚜蟲、柑橘紅蜘蛛、潛葉蛾、矢尖蚧、吹棉蚧等。

2.1.1桔小實(shí)蠅

桔小實(shí)蠅雌性成蟲將在果皮內(nèi)產(chǎn)卵，長出的幼蟲會危害果肉，造成果實(shí)變黃脫落，留在樹上的砂糖橘因幼蟲的存在在貯藏期也會腐爛。砂糖橘因桔小實(shí)蠅的生長容易得潰瘍病，會引起落葉、落果現(xiàn)象，枝干枝梢在嚴(yán)重時會枯死，果實(shí)大量腐爛，也容易得炭疽病。

2.1.2蚜蟲

蚜蟲主要危害砂糖橘的嫩枝梢，在枝梢上吸食枝梢的營養(yǎng)液，嫩枝梢受到蚜蟲的吸食后，形成凹凸不平的皺縮；蚜蟲排泄的蜜露經(jīng)常導(dǎo)致煤煙病發(fā)生，影響果實(shí)品質(zhì)和產(chǎn)量。因蚜蟲所帶來的疾病，嚴(yán)重影響了樹木光合作用的正常進(jìn)行，導(dǎo)致樹梢生長減緩，產(chǎn)量大減，砂糖橘品質(zhì)下降。

2.1.3柑橘紅蜘蛛

柑橘紅蜘蛛的成蟲和幼蟲經(jīng)常聚集在葉片兩面的葉脈附近，對其造成損害。柑橘紅蜘蛛用口針扎入砂糖橘的葉子、樹枝和果皮來吸取汁液。葉片被刺破的區(qū)域最初是淺綠色的，后來變成了灰白色的斑點(diǎn)。在嚴(yán)重的情況下，葉子會變成灰白色并失去光澤，導(dǎo)致落葉和枯枝。如果果實(shí)受損，則表明柑橘紅蜘蛛聚集在了果柄至果萼下面，受影響的幼果表面形成淺綠色斑點(diǎn)。成熟果實(shí)受損時，表面會出現(xiàn)淡黃色斑點(diǎn)，因?yàn)樯疤情俟偈軗p造成果實(shí)掉落。

2.1.4潛葉蛾

潛葉蛾主要危害砂糖橘的嫩芽、葉和果實(shí)。幼蟲以幼葉后部的葉肉和新芽表皮為食，形成許多彎曲的銀白色條狀痕跡。被取食的葉子通常會收縮、變硬、容易脫落。嚴(yán)重時，所有嫩芽幾乎都會卷縮，嚴(yán)重影響砂糖橘的生長和產(chǎn)量，導(dǎo)致潰瘍病和炭疽病。

2.1.5矢尖蚧

矢尖蚧主要危害砂糖橘的葉、嫩枝和果實(shí)。一般來說，成蟲和幼蟲聚集在葉子的背面和果實(shí)的表面來吸食汁液。黃色斑點(diǎn)出現(xiàn)在葉子上被吸食的地方。在嚴(yán)重情況下，過量的汁液被吸食后會導(dǎo)致葉片彎曲變形，卷曲枯萎，影響砂糖橘樹枝的生長，導(dǎo)致葉片和果實(shí)掉落，影響產(chǎn)量和果實(shí)質(zhì)量，引起煤煙病。

2.1.6吹棉蚧

吹棉蚧主要以吸食果樹汁液，損傷枝條、樹葉和危害果實(shí)。它吸食周圍區(qū)域呈黃綠色，排出的蜜露可導(dǎo)致砂糖橘引發(fā)煤煙病，引起枝條、樹葉、果實(shí)等表面呈煤煙狀。較嚴(yán)重的話，會形成覆蓋樹枝、葉子、水果等表面的一層黑皮。嚴(yán)重時，葉片會焦枯掉落、枝干枯死，果實(shí)不易著色，果小變酸，影響果實(shí)品質(zhì)和產(chǎn)量，影響砂糖橘生長，甚至可導(dǎo)致砂糖橘樹枝局部或整體死亡。

2.2昆蟲的發(fā)聲原理

自然界中的昆蟲發(fā)聲主要通過以下五種方式進(jìn)行發(fā)聲：（1）摩擦發(fā)聲；（2）氣流震動發(fā)聲；（3）振翅發(fā)聲；（4）碰擊發(fā)聲；（5）非專門發(fā)聲器產(chǎn)生的鳴聲。不同種類的昆蟲發(fā)聲的強(qiáng)度、聲頻等有不同的差異，不同年齡、體型等昆蟲也有不同的差異。不僅是成年昆蟲可以通過以上發(fā)聲方式進(jìn)行發(fā)聲，某些幼蟲、蛹也可以發(fā)出聲音［1］。

3砂糖橘主要害蟲聲音識別原理

3.1砂糖橘主要害蟲聲音識別技術(shù)概述

聲音識別技術(shù)是指將獲取得來的聲音信號進(jìn)行一系列的處理，最終能識別出該聲音信號的特征的一種技術(shù)。砂糖橘主要害蟲聲音識別技術(shù)的基本原理即是將獲取到的害蟲聲音通過預(yù)處理、聲音特征提取、模型訓(xùn)練、模式匹配等步驟來完成聲音識別的。

砂糖橘主要害蟲聲音識別技術(shù)的原理概述如圖1所示。

圖1害蟲聲音識別技術(shù)方框圖

3.2砂糖橘主要害蟲聲音預(yù)處理

聲音預(yù)處理是完成聲音識別的前提，是必不可少的步驟。砂糖橘主要害蟲聲音預(yù)處理的目的是消除由害蟲本身發(fā)聲帶來的干擾以及外界采集設(shè)備帶來的干擾信號，只有把干擾信號過濾或切除掉才能降低對后續(xù)步驟造成的干擾，為后續(xù)的信號參數(shù)提取提供高質(zhì)量的參數(shù)。沙糖橘主要害蟲聲音預(yù)處理的步驟一般分為預(yù)加重、分幀、加窗等。

預(yù)加重意為保持害蟲聲音低頻信號不變而要提高害蟲聲音信號的高頻部分。由于沒有處理過的聲音信號的高頻段頻譜是很難求取的，故要通過預(yù)加重來實(shí)現(xiàn)。它的目的就在于消除低頻干擾尤其是50Hz的工作頻率干擾，將對語音識別更為有用的高頻部分的頻譜進(jìn)行提升［2］。經(jīng)過預(yù)加重后使得害蟲聲音信號頻譜變得更加平穩(wěn)，然后在整個頻帶內(nèi)以相同的信噪比得到頻譜，便于頻譜分析。

預(yù)加重將會用到如下式（1）所示的傳遞函數(shù)。

H（z）=1-μz-1（1）

其中μ的取值一般接近于1。

分幀旨在使害蟲聲音信號變得平穩(wěn)，一般來說聲音信號都是不平穩(wěn)的，只有經(jīng)過分幀處理后才能使得信號在幀內(nèi)處于平穩(wěn)狀態(tài)便于后續(xù)處理。同時，為了有利于幀與幀之間能平滑地過渡，前一幀與后一幀之間會有堆疊的部分，稱為幀移。幀移與幀長之比一般取50%。

幀長與幀移關(guān)系如圖2所示：

圖2幀長與幀移關(guān)系圖

分幀后，提取的害蟲聲音會變成很多小段，之后對波形進(jìn)行變換。經(jīng)過變換的每一幀波形成為一個多維向量，而這個向量包含著害蟲聲音內(nèi)容信息。

加窗的目的是進(jìn)行傅里葉展開，使原本不具有周期性的害蟲聲音信號表現(xiàn)出一些周期函數(shù)的特征，從而使整個聲音信號更加連續(xù)，避免出現(xiàn)吉布斯效應(yīng)。加窗的具體做法是把上一步預(yù)加重得出的害蟲聲音信號與一個窗函數(shù)做乘積，而一般來說聲音信號處理中常用的窗為矩形窗和漢明窗。

其中矩形窗的表達(dá)式為：

w（n）=1，0≤n≤N-10，else（2）

漢明窗的表達(dá)式為：

w（n）=0.54-0.46cos［2πn/（N-1）］，0≤n≤N-10，else（3）

其中式（2）和式（3）的N為聲音信號幀長。

3.3砂糖橘主要害蟲聲音特征參數(shù)提取

對沙糖橘主要害蟲聲音特征參數(shù)進(jìn)行提取的方法可有兩種，分別是線性預(yù)測倒譜系數(shù)和梅爾倒譜系數(shù)。線性預(yù)測倒譜系數(shù)LPCC（LinearPredictionCepstrumCoefficients）是基于發(fā)生系統(tǒng)模型提取的，梅爾倒譜系數(shù)MFCC（MelFrequencyCepstrumCoefficients）是基于聽覺模型提取的［3］。線性預(yù)測倒譜系數(shù)提取法有優(yōu)點(diǎn)，但也有一定的局限性。線性預(yù)測倒譜系數(shù)LPCC的優(yōu)點(diǎn)是其計算量較小，但不太符合害蟲聽覺的敏感性；而梅爾倒譜系數(shù)MFCC就不會有此局限性。故經(jīng)過對比分析，本文將采取梅爾倒譜系數(shù)這種提取方法。

經(jīng)過預(yù)處理后的害蟲聲音信號即可用梅爾倒譜系數(shù)MFCC進(jìn)行害蟲聲音特征參數(shù)提取，提取時必須滿足三個條件：要能充分地表征出害蟲聲音信號特性；要有相互獨(dú)立的特征參數(shù)；要保證害蟲聲音信號具有實(shí)時性。

使用梅爾倒譜系數(shù)MFCC對害蟲聲音特征提取的步驟為：在進(jìn)行害蟲聲音預(yù)處理后，首先，分析每一窗的聲音信號，并通過傅里葉變換（FFT）得到相應(yīng)的頻譜；其次，通過Mel濾波器組獲得Mel譜；再次，取Mel譜上的對數(shù)，通過反演得到Mel頻率倒譜系數(shù)；最后，通過倒譜分析得到害蟲聲音特征參數(shù)。其中梅爾倒譜系數(shù)MFCC提取的關(guān)鍵是梅爾頻率分析和倒譜分析。害蟲聲音信號的倒譜分析即是求信號倒譜特征參數(shù)的過程，可以通過同態(tài)處理來實(shí)現(xiàn)，即可以將頻譜看成頻譜包絡(luò)與頻譜細(xì)節(jié)的乘積，對其求log，將其轉(zhuǎn)化為加性關(guān)系。其中頻譜包絡(luò)可以視為“低頻信號”、頻譜細(xì)節(jié)可以視為“高頻信號”，然后通過離散余弦變換（DCT）將“低頻信號”和“高頻信號”分離，我們稱為“倒譜”。離散余弦變換（DCT）的表達(dá)式如式（4）所示：

X（K）=∑N-1n=0x（n）（cos2kπnN）-j∑N-1n=0x（n）（sin2kπnN）（4）

其中N為信號長度，而K=0，1，2…N-1。

3.4砂糖橘主要害蟲聲音識別模式

3.4.1識別模式系統(tǒng)建立

一個完善的識別模式系統(tǒng)通常由預(yù)處理、信息特征樣本提取、分類器的選擇設(shè)計、模式分類這四部分組成。

預(yù)處理：預(yù)處理對于模式識別系統(tǒng)尤為重要，一個完善的識別模式系統(tǒng)能否建立成功首先取決于預(yù)處理是否處理得好。對害蟲聲音信號進(jìn)行預(yù)處理能獲得更多有效的害蟲聲音片段，排除一些無用的干擾聲音片段，如外界因素的影響的聲音片段等。

信息特征樣本提取：由于采集到的原始害蟲聲音信息量較大，其中包含著有用信息的同時，還會存在著大量的無用信息，所以就需要從害蟲聲音信號中提取出能表征該害蟲聲音信號特征的樣本，便于后面的識別效率的提高。

分類器的選擇設(shè)計：根據(jù)分類判別的規(guī)則設(shè)計構(gòu)造出判別函數(shù)，讓樣本進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)出分類判別函數(shù)，使之能夠最終識別出最佳的效果。

模式分類：依據(jù)分類器輸出識別的結(jié)果，不同的結(jié)果即為不同的模式分類。

3.4.2模式識別的方法

砂糖橘主要害蟲的模式識別方法按順序依次進(jìn)行模型訓(xùn)練、模式匹配和模式統(tǒng)計識別，以達(dá)到較準(zhǔn)確的害蟲判別。

模型訓(xùn)練即首先為采集到的不同的害蟲的聲音建立好發(fā)音模板，建立害蟲聲學(xué)模型，在識別時將害蟲發(fā)出的未知聲音特征與害蟲聲學(xué)模型不斷地進(jìn)行匹配和比較訓(xùn)練。若害蟲聲音信號與建立好的害蟲聲學(xué)模型匹配度達(dá)到99%即算模型訓(xùn)練成功。

模式匹配即是將提取出來的害蟲聲音特征參數(shù)序列放入模型庫中，建立出參考模板，形成特定的匹配模式。在砂糖橘主要害蟲聲音識別中，從害蟲聲音中提取的特征參數(shù)向量按照特定的匹配方式與所有參考模板進(jìn)行匹配，匹配結(jié)果為每個特征向量之間的最小距離之和，距離越小說明匹配度越高。該方法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)時性好、速度快；缺點(diǎn)是對系統(tǒng)模型的存儲量要求大，如果系統(tǒng)的干擾量大，規(guī)模大，則會增加計算量，不利于識別率的計算。

模式統(tǒng)計識別即是以模式樣本視為多維特征空間中的點(diǎn)，然后將不同類型的標(biāo)本基于特征空間的不同概率分布來創(chuàng)建決策標(biāo)準(zhǔn)和類型接口來確定分類統(tǒng)計。簡單來說該方法就是能夠反映砂糖橘主要害蟲個性特征的特征向量，然后計算其分布特征。識別過程通常使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如平均值和方差以及概率密度函數(shù)來進(jìn)行決策。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是識別性能穩(wěn)定，抗噪聲性能好，易于實(shí)現(xiàn)，可以更好地了解不同砂糖橘主要害蟲的聲音信號中不同的特性信息分布。

結(jié)語

在我國，每年砂糖橘的產(chǎn)量是很大的，市場需求廣泛，但砂糖橘的產(chǎn)量會在很大程度上受到害蟲的影響，因此只有找到砂糖橘主要害蟲識別，才能進(jìn)行更好的預(yù)防和干預(yù)。本文探討的基于砂糖橘主要害蟲聲音識別技術(shù)的研究，不僅能大大地減少人力物力的投入，還能提高害蟲監(jiān)測效率，實(shí)現(xiàn)較高質(zhì)量的砂糖橘種植生產(chǎn)。

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［2］達(dá)釗，李倩，郭霞生，等.不同錄音系統(tǒng)對聲紋檢測的影響［J］.南京大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2011（02）：201207.

［3］杜丹.藍(lán)莓典型蟲害聲信息特征與種類自動識別研究［D］.貴州大學(xué)，2019.

基金項(xiàng)目：2022年廣西科技師范學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練立項(xiàng)項(xiàng)目——害蟲識別器（國家級）（項(xiàng)目編號：202211546018）

作者簡介：潘玉娟（2003—），女，漢族，廣西昭平人，本科，廣西科技師范學(xué)院職業(yè)技術(shù)教育學(xué)院學(xué)生，主要對機(jī)器人工程專業(yè)課程的學(xué)習(xí)與研究。

*通訊作者：吳紅生（1980—），男，漢族，安徽樅陽人，工程師，講師，廣西科技師范學(xué)院職業(yè)技術(shù)教育學(xué)院教師，主要從事機(jī)器人工程專業(yè)課程的教學(xué)與研究。