本發(fā)明涉及一種聲音識(shí)別技術(shù)，尤其涉及一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在傳統(tǒng)鸚鵡飼養(yǎng)模式中，人們普遍采用手動(dòng)投喂與口授教導(dǎo)的方法來訓(xùn)練鸚鵡學(xué)說人類語(yǔ)言。盡管這種方法在一定程度上能夠建立起鸚鵡與人類之間的初步溝通橋梁，但其固有的局限性和不足之處也顯而易見。

2、例如，飼養(yǎng)者需要花費(fèi)大量的時(shí)間和精力，反復(fù)地進(jìn)行口授與示范，而鸚鵡則需要在不斷的嘗試與模仿中逐步掌握人類語(yǔ)言。這個(gè)過程不僅耗時(shí)較長(zhǎng)，而且效果往往不盡如人意，因?yàn)辂W鵡的學(xué)習(xí)能力和速度存在個(gè)體差異，統(tǒng)一的教學(xué)進(jìn)度難以滿足所有鸚鵡的需求。

3、并且，在傳統(tǒng)方法中，鸚鵡的學(xué)習(xí)效果完全依賴于飼養(yǎng)者的主觀判斷。飼養(yǎng)者通過觀察鸚鵡的模仿行為，憑借個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和直覺來評(píng)估其學(xué)習(xí)進(jìn)度和成效。然而，這種評(píng)估方式缺乏客觀性和科學(xué)性，容易受到飼養(yǎng)者個(gè)人情緒、經(jīng)驗(yàn)水平等因素的影響，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果不準(zhǔn)確、不一致。

4、因此，急需一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，來解決上述現(xiàn)有技術(shù)中所存在的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明克服了現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)。

2、為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)及方法，包括：ai語(yǔ)音生成模塊、聲音采集模塊、模仿識(shí)別模塊以及獎(jiǎng)勵(lì)模塊；

3、所述ai語(yǔ)音生成模塊采用ai技術(shù)，自動(dòng)生成具有不同年齡特色的人類語(yǔ)言，并通過聲音擴(kuò)放器進(jìn)行循環(huán)播放；

4、鳥類聽取所述人類語(yǔ)言，并發(fā)出模擬聲音，所述聲音采集模塊收集所述模擬聲音與所述人類語(yǔ)言，并將模擬聲音轉(zhuǎn)換成鳥類語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)至所述模仿識(shí)別模塊；

5、所述模仿識(shí)別模塊提取所述鳥類語(yǔ)音信號(hào)與所述人類語(yǔ)言的特征信息，采用ai智能算法構(gòu)建相似度模型，計(jì)算得出相似度結(jié)果，并在所述相似度模型中預(yù)設(shè)閾值，用于與所述相似度結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，并輸出對(duì)比結(jié)果；

6、所述獎(jiǎng)勵(lì)模塊與所述模仿識(shí)別模塊通過電信號(hào)連接，所述獎(jiǎng)勵(lì)模塊內(nèi)設(shè)置有獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，所述獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制采用智能機(jī)械臂技術(shù)，根據(jù)所述對(duì)比結(jié)果，對(duì)鳥類進(jìn)行投喂。

7、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述模仿識(shí)別模塊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)所述鳥類語(yǔ)音信號(hào)中所包括的頻譜特征、因素特征以及韻律特征進(jìn)行提取，并通過學(xué)習(xí)識(shí)別不同鳥類的個(gè)性化發(fā)音特點(diǎn)。

8、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述模仿識(shí)別模塊對(duì)收集到的所述人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整，將所述人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)的特征進(jìn)行對(duì)齊，再采用pca(主成分分析)、lda(線性判別分析)的方法對(duì)特征進(jìn)行降維處理，同時(shí)保留關(guān)鍵信息。

9、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，將所述關(guān)鍵信息作為所述相似度模型的數(shù)據(jù)輸入，其中，所述相似度模型的計(jì)算公式表達(dá)式為：

10、

11、式中，similarity(x,y)用于以人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)的關(guān)鍵信息之間的歐姆距離來表示相識(shí)度結(jié)果；x用于表示人類語(yǔ)言的關(guān)鍵信息；y用于表示鳥類語(yǔ)音信號(hào)的關(guān)鍵信息；i用于表示關(guān)鍵信息在時(shí)間上的次序；d用于表示全時(shí)間段上的關(guān)鍵信息總數(shù)；(xi-yi)用于表示同一時(shí)間段上，人類語(yǔ)言的關(guān)鍵信息與鳥類語(yǔ)音信號(hào)的關(guān)鍵信息之間的差異值。

12、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述閾值用于判定所述鳥類是否成功模仿所述人類語(yǔ)言；當(dāng)閾值小于所述相似度結(jié)果時(shí)，所述鳥類成功模仿所述人類語(yǔ)言；反之，當(dāng)閾值大于所述相似度結(jié)果時(shí)，所述鳥類模仿所述人類語(yǔ)言失敗；其中，所述閾值的綜合表達(dá)式為：

13、

14、式中，t是預(yù)設(shè)的相似度閾值；output是模型的輸出(1表示成功模仿，0表示模仿失敗)。

15、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述聲音采集模塊采用麥克風(fēng)陣列，并結(jié)合降噪算法捕捉鳥類的模擬聲音。

16、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述智能投喂系統(tǒng)配備遠(yuǎn)程監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，管理員通過手機(jī)app或網(wǎng)頁(yè)端實(shí)時(shí)查看鳥類的學(xué)習(xí)情況、模仿效果及獎(jiǎng)勵(lì)記錄。

17、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，提供一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂方法，應(yīng)用于上述的智能投喂系統(tǒng)中，包括以下步驟：

18、s1、通過ai語(yǔ)音生成模塊，自動(dòng)生成具有不同年齡特色的人類語(yǔ)言，使用聲音擴(kuò)放器循環(huán)播放人類語(yǔ)言，以供鳥類聽取并模仿；

19、s2、聲音采集模塊捕捉收集鳥類的模仿語(yǔ)音和人類語(yǔ)言，并發(fā)送至所述模仿識(shí)別模塊中；

20、s3、模仿識(shí)別模塊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提取鳥類語(yǔ)音信號(hào)中的頻譜特征、因素特征和韻律特征；同時(shí)，提取人類語(yǔ)言的相應(yīng)特征，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整，將人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)的特征進(jìn)行對(duì)齊，采用pca(主成分分析)和lda(線性判別分析)對(duì)特征進(jìn)行降維處理，保留關(guān)鍵信息，將關(guān)鍵信息作為相似度模型的數(shù)據(jù)輸入，計(jì)算人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)之間的相似度結(jié)果，將相似度結(jié)果與預(yù)設(shè)的閾值進(jìn)行對(duì)比，判斷鳥類是否成功模仿人類語(yǔ)言；

21、s4、根據(jù)模仿識(shí)別模塊的對(duì)比結(jié)果，獎(jiǎng)勵(lì)模塊通過智能機(jī)械臂技術(shù)對(duì)鳥類進(jìn)行投喂，若相似度結(jié)果高于閾值，表示鳥類成功模仿，觸發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，進(jìn)行投喂；若相似度結(jié)果低于閾值，表示模仿失敗，則不觸發(fā)獎(jiǎng)勵(lì)。

22、本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述獎(jiǎng)勵(lì)模塊根據(jù)模仿識(shí)別模塊的對(duì)比結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)策略；同時(shí)，所述智能投喂系統(tǒng)集成行為分析功能，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鳥類的學(xué)習(xí)狀態(tài)、興趣點(diǎn)及潛在問題，為調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和學(xué)習(xí)內(nèi)容提供依據(jù)。

23、本發(fā)明解決了背景技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明具備以下有益效果：

24、(1)本發(fā)明通過模仿識(shí)別模塊，進(jìn)而能夠精確提取鸚鵡模仿人類語(yǔ)言的頻譜特征、因素特征和韻律特征，并構(gòu)建相似度模型計(jì)算模仿的相似度，從而為鸚鵡學(xué)習(xí)效果提供了客觀、科學(xué)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，使飼養(yǎng)者能夠更準(zhǔn)確地了解鸚鵡的學(xué)習(xí)進(jìn)度和效果。

25、(2)本發(fā)明通過根據(jù)鸚鵡的模仿結(jié)果，獎(jiǎng)勵(lì)模塊能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整投喂策略，對(duì)模仿成功的鸚鵡進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)性投喂，進(jìn)而能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)化的投喂，從而不僅有助于鸚鵡的健康成長(zhǎng)，還能激發(fā)鸚鵡的學(xué)習(xí)興趣和積極性。

26、(3)本發(fā)明通過語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化的投喂控制，減少人工干預(yù)，提高投喂效率，還可以根據(jù)鳥類的模仿情況動(dòng)態(tài)調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)策略，滿足不同鳥類的個(gè)性化需求，促進(jìn)鳥類的健康成長(zhǎng)。同時(shí)，通過循環(huán)播放人類語(yǔ)言并鼓勵(lì)鳥類模仿，為鳥類提供學(xué)習(xí)和交流的機(jī)會(huì)，有助于提升鳥類的智力水平和社交能力。

技術(shù)特征：

1.一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，包括：ai語(yǔ)音生成模塊、聲音采集模塊、模仿識(shí)別模塊以及獎(jiǎng)勵(lì)模塊；其特征在于：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，其特征在于：所述模仿識(shí)別模塊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)所述鳥類語(yǔ)音信號(hào)中所包括的頻譜特征、因素特征以及韻律特征進(jìn)行提取，并通過學(xué)習(xí)識(shí)別不同鳥類的個(gè)性化發(fā)音特點(diǎn)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，其特征在于：所述模仿識(shí)別模塊對(duì)收集到的所述人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整，將所述人類語(yǔ)言與鳥類語(yǔ)音信號(hào)的特征進(jìn)行對(duì)齊，再采用pca(主成分分析)、lda(線性判別分析)的方法對(duì)特征進(jìn)行降維處理，同時(shí)保留關(guān)鍵信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，其特征在于：將所述關(guān)鍵信息作為所述相似度模型的數(shù)據(jù)輸入，其中，所述相似度模型的計(jì)算公式表達(dá)式為：

5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，其特征在于：所述閾值用于判定所述鳥類是否成功模仿所述人類語(yǔ)言；當(dāng)閾值小于所述相似度結(jié)果時(shí)，所述鳥類成功模仿所述人類語(yǔ)言；反之，當(dāng)閾值大于所述相似度結(jié)果時(shí)，所述鳥類模仿所述人類語(yǔ)言失?。黄渲?，所述閾值的綜合表達(dá)式為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，其特征在于：所述聲音采集模塊采用麥克風(fēng)陣列，并結(jié)合降噪算法捕捉鳥類的模擬聲音。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，其特征在于：所述智能投喂系統(tǒng)配備遠(yuǎn)程監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，管理員通過手機(jī)app或網(wǎng)頁(yè)端實(shí)時(shí)查看鳥類的學(xué)習(xí)情況、模仿效果及獎(jiǎng)勵(lì)記錄。

8.一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂方法，應(yīng)用于上述權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的智能投喂系統(tǒng)中，其特征在于，包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂方法，其特征在于：所述獎(jiǎng)勵(lì)模塊根據(jù)模仿識(shí)別模塊的對(duì)比結(jié)果，動(dòng)態(tài)調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)策略；同時(shí)，所述智能投喂系統(tǒng)集成行為分析功能，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)鳥類的學(xué)習(xí)狀態(tài)、興趣點(diǎn)及潛在問題，為調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制和學(xué)習(xí)內(nèi)容提供依據(jù)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于鳥類語(yǔ)音識(shí)別的智能投喂系統(tǒng)，包括：所述AI語(yǔ)音生成模塊采用AI技術(shù)，自動(dòng)生成具有不同年齡特色的人類語(yǔ)言；鳥類聽取人類語(yǔ)言，并發(fā)出模擬聲音，所述聲音采集模塊收集模擬聲音與人類語(yǔ)言；所述模仿識(shí)別模塊提取鳥類語(yǔ)音信號(hào)與人類語(yǔ)言的特征信息，采用AI智能算法構(gòu)建相似度模型，計(jì)算得出相似度結(jié)果，并在相似度模型中預(yù)設(shè)閾值，用于與相似度結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，并輸出對(duì)比結(jié)果；所述獎(jiǎng)勵(lì)模塊內(nèi)設(shè)置有獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，根據(jù)對(duì)比結(jié)果，對(duì)鳥類進(jìn)行投喂；通過語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)智能化的投喂控制，減少人工干預(yù)，提高投喂效率；同時(shí)，還可以根據(jù)鳥類的模仿情況動(dòng)態(tài)調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)策略，滿足不同鳥類的個(gè)性化需求，促進(jìn)鳥類的健康成長(zhǎng)。

技術(shù)研發(fā)人員：張嘉韻,陳柯羽,趙凌宇,汪思睿,劉潤(rùn)瑭,歐陽(yáng)云翔,馬圣雯,賈亞寧,劉嘉悅,任俊豪,金珈卉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8