المقالة 2
HINP
تحليل النمط الصوتي
المقالة 1
HINP
وقد تم الانتهاء من الفرز اليدوي لـ 532 عينة صوتية من جيبون هاينان، بما في ذلك تلك التي تم الحصول عليها أثناء تتبع ومراقبة الجيبون باستخدام مسجل محمول وتلك التي تم الحصول عليها باستخدام مسجل آلي. وخلال عملية الفرز، تم تصنيف ثلاث صفات للتسجيلات في البداية، وهي العالية والمتوسطة والمنخفضة. تم الحصول على 44 تسجيلاً عالي الجودة من سبعة متصلين فرديين. وكان المتصلون الفرديون السبعة هم: GAM1 、GBM1 、 GBSA 、 GGM1 、 GGM1 、 GGM2 、 GDM1 、 GEM1، حيث يمثل الحرف بعد "G" رقم المجموعة العائلية والحرف بعد "M/S" الرقم الفردي للذكر البالغ/دون البالغين من الذكور. تم إجراء حوالي 40.9% فقط من التسجيلات يدوياً. وقد تم توفير الملفات الخام لجميع التسجيلات الآلية من قبل فريق البروفيسور وانغ جيتشاو، وتم نسخ البيانات ذات الصلة احتياطيًا في معهد هاينان للحديقة الوطنية.
معاملات الترددات الميل-الترددات الميلية، هي طريقة لاستخراج سمات غلاف الترددات بواسطة معاملات الترددات الميلية، بعد إضعاف المعلومات عالية التردد على أساس السمع البشري[1]، والتي لها مجموعة واسعة من التطبيقات في مجال الصوتيات البشرية والحيوية. في هذه الدراسة، يتم استخدام MFCCs والاختلافات من الدرجة الأولى والثانية (△△△2) لتحقيق استخراج السمات آلياً.
تم تحديد 5 نغمات توقيعية لذكر غيبون هاينان (الشكل 1)، بما في ذلك نغمة الذروة، ونغمة aa، ونغمة ما قبل التعديل، ونغمة R0 المعدلة، ونغمة R1 المعدلة.
وفقًا لفرضية المكانة الصوتية، فإن نداءات الأنواع المختلفة تتمايز في نطاقات الوقت والتردد (انظر الشكل 2)، لذا فإن استخراج السمات في نطاق تردد محدد يمكن أن يقلل إلى حد كبير من تأثير الضوضاء، وكلما كان نطاق التردد المحدد أصغر، كلما زاد احتمال استبعاد المزيد من الضوضاء. بالإضافة إلى ذلك، عندما تكون بنية كل وحدات التعرف الدنيا (MRUs) متماثلة، تقل صعوبة التعرف إلى حد كبير.
في ضوء الوضع المذكور أعلاه، في هذه المرحلة من البحث، جربنا (1) تطبيق (1) ما قبل فقط و (2) استخدام ما قبل + n×mR0 كوحدات MRU، على التوالي، ومقارنة نتائج التصنيف لتحديد أنسب استخراج للميزات في العمل اللاحق. في حالة التعليق التوضيحي الصوتي، يمكن تنفيذ جميع الخطوات المذكورة أعلاه تلقائيًا بواسطة كود لغة R.