專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)建立方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)的建立方法，屬于生態(tài)監(jiān)測(cè)及聲信號(hào)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
鳥(niǎo)類(lèi)鳴囀(聲)是其相互溝通的媒介，具有尋求配偶、保衛(wèi)領(lǐng)域、躲避捕食、社會(huì)交往等多種作用，是協(xié)調(diào)個(gè)體間和群體間行為的一種重要方式。通過(guò)鳴聲研究可以了解鳥(niǎo)類(lèi)的鳴聲通訊，如個(gè)體識(shí)別和物種識(shí)別、性選擇等；同樣在分類(lèi)學(xué)中，鳥(niǎo)類(lèi)鳴囀(聲)也起著重要的作用，既可發(fā)現(xiàn)新物種，還可評(píng)估物種地位等級(jí)和分析系統(tǒng)發(fā)育關(guān)系。因此鳥(niǎo)聲研究也被廣泛應(yīng)用于神經(jīng)生物學(xué)、鳥(niǎo)類(lèi)行為學(xué)、進(jìn)化生物學(xué)等領(lǐng)域。目前，國(guó)際上關(guān)于鳥(niǎo)類(lèi)聲行為的研究主要集中在兩個(gè)方面繁殖與性選擇；分類(lèi) 與系統(tǒng)進(jìn)化。國(guó)內(nèi)關(guān)于鳥(niǎo)類(lèi)聲行為的研究起步較晚，大部分集中在聲音監(jiān)測(cè)及簡(jiǎn)單的聲行為描述和分類(lèi)探討。因此，應(yīng)當(dāng)充分分析鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)鳴聲的差異，積累鳥(niǎo)類(lèi)鳴聲研究的材料，為深入開(kāi)展鳴聲研究奠定基礎(chǔ)。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決以上問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)的建立方法，利用現(xiàn)代技術(shù)，通過(guò)對(duì)各種鳥(niǎo)類(lèi)鳴囀的采集，歸類(lèi)，存儲(chǔ)，從而建立起一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，為后續(xù)的判斷提供依據(jù)。本發(fā)明采用的技術(shù)方案具體步驟如下
第一步、使用聲音采集設(shè)備錄制同一鳥(niǎo)類(lèi)、在不同時(shí)間的聲信號(hào)，并載入到鳥(niǎo)聲信號(hào)分析系統(tǒng)中；
第二步、通過(guò)改變亮度、對(duì)比度、色調(diào)、飽和度等顏色參數(shù)對(duì)聲譜圖顏色顯示進(jìn)行調(diào)整，以凸顯特征信號(hào)成分；
第三步、調(diào)整STFT分幀長(zhǎng)度、窗函數(shù)類(lèi)型、窗長(zhǎng)度及窗口重疊比以使時(shí)頻分辨率達(dá)到理想程度；
第四步、改變圖譜線性刻度為對(duì)數(shù)刻度以放大低頻壓縮高頻，同時(shí)使用帶通濾波器限制分析帶寬；
第五步、框選信號(hào)分析范圍并借由高級(jí)聯(lián)合時(shí)頻分析算法對(duì)其進(jìn)行背景降噪，可通過(guò)設(shè)置閾值及選取任意信號(hào)塊得到降噪后的信號(hào)；
第六步、進(jìn)行局部信號(hào)分析，同時(shí)把所觀察的鳥(niǎo)類(lèi)的名稱(chēng)和所處的狀態(tài)作為樣本記錄在樣本庫(kù)中，從而建立起這種鳥(niǎo)類(lèi)的生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)；
第七步、重復(fù)上述過(guò)程，對(duì)其他鳥(niǎo)類(lèi)的進(jìn)行觀察，采集，分析，建立起對(duì)應(yīng)的樣本，存入樣本庫(kù)中，從而建立起對(duì)多種鳥(niǎo)類(lèi)生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)。在建立起判斷標(biāo)準(zhǔn)以后，我們可以將采集到的鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)載入分析系統(tǒng)中，通過(guò)修改顏色參數(shù)、STFT參數(shù)及濾波參數(shù)并通過(guò)背景降噪后到包含較明顯特征的待分析信號(hào)，對(duì)待分析信號(hào)進(jìn)行功率譜、倒譜、包絡(luò)譜、倍頻程、過(guò)零點(diǎn)分析等分析手段測(cè)量出局部信號(hào)特征；將其與樣本庫(kù)中存入的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行比照，為最終實(shí)現(xiàn)對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)及習(xí)性的有效辨識(shí)做準(zhǔn)備。本發(fā)明的有益效果利用豐富的聲信號(hào)處理手段，有效提取鳥(niǎo)類(lèi)鳴囀(聲)中的特征成分進(jìn)行分析辨識(shí)，建立樣本庫(kù)，為后續(xù)判斷鳥(niǎo)的種類(lèi)和生活習(xí)慣提供依據(jù)，判斷的準(zhǔn)確度高，適用于區(qū)域性生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)，受天氣等外界因素影響較小。


圖I表示本發(fā)明的流程示意 圖2表示實(shí)驗(yàn)I原始聲信號(hào)時(shí)間波形圖及聲譜 圖3表示實(shí)驗(yàn)I調(diào)整顏色參數(shù)后的時(shí)間波形圖及聲譜 圖4表示實(shí)驗(yàn)I調(diào)整STFT參數(shù)后的時(shí)間波形圖及聲譜 圖5表示實(shí)驗(yàn)I帶通濾波后的時(shí)間波形圖及聲譜 圖6表示實(shí)驗(yàn)I時(shí)變?yōu)V波器處理過(guò)程；
圖7表示實(shí)驗(yàn)I背景降噪后的時(shí)間波形圖及聲譜 圖8表示實(shí)驗(yàn)I鳥(niǎo)聲信號(hào)局部切片譜 圖9表示實(shí)驗(yàn)I鳥(niǎo)聲信號(hào)相似性辨識(shí)結(jié)果列表；
圖10表示實(shí)驗(yàn)2的原始聲信號(hào)時(shí)間波形及聲譜 圖11表示實(shí)驗(yàn)2的原始聲信號(hào)經(jīng)幅值增益后的時(shí)間波形及聲譜 圖12表示實(shí)驗(yàn)2的原始聲信號(hào)經(jīng)色度調(diào)節(jié)后的時(shí)間波形及聲譜 圖13表示實(shí)驗(yàn)2鳥(niǎo)聲信號(hào)局部切片譜 圖14表示實(shí)驗(yàn)2鳥(niǎo)聲信號(hào)相似性辨識(shí)結(jié)果列表；
圖15表示實(shí)驗(yàn)3原始聲信號(hào)時(shí)間波形圖及聲譜 圖16表示實(shí)驗(yàn)3原始信號(hào)經(jīng)閾值濾波后的降噪效果；
圖17表示實(shí)驗(yàn)3原始信號(hào)經(jīng)形態(tài)濾波后的降噪效果；
圖18表示實(shí)驗(yàn)3原始信號(hào)經(jīng)任意濾波后的降噪效果；
圖19表示實(shí)驗(yàn)3鳥(niǎo)聲信號(hào)局部切片譜 圖20表示實(shí)驗(yàn)3鳥(niǎo)聲信號(hào)相似性辨識(shí)結(jié)果列表；
圖21表示根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式的原始待識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)時(shí)間波形圖及聲譜
圖；
圖22表示根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式的經(jīng)分析辨識(shí)后的時(shí)間波形圖及聲譜 圖23表示根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施方式的鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)相似性辨識(shí)結(jié)果列表。
具體實(shí)施例方式以下結(jié)合多個(gè)實(shí)施例及相關(guān)附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步闡述，但本發(fā)明的保護(hù)內(nèi)容不限于所述范圍。如圖I所示本發(fā)明通過(guò)對(duì)各種鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)的采集，歸類(lèi)，存儲(chǔ)，從而建立起一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，為后續(xù)的判斷提供依據(jù)，具體可以按照下面步驟進(jìn)行第一步、使用聲音采集設(shè)備錄制同一鳥(niǎo)類(lèi)、在不同時(shí)間的聲信號(hào)，并載入到鳥(niǎo)聲信號(hào)分析系統(tǒng)中；
第二步、通過(guò)改變亮度、對(duì)比度、色調(diào)、飽和度等顏色參數(shù)對(duì)聲譜圖顏色顯示進(jìn)行調(diào)整，以凸顯特征信號(hào)成分；
第三步、調(diào)整STFT分幀長(zhǎng)度、窗函數(shù)類(lèi)型、窗長(zhǎng)度及窗口重疊比以使時(shí)頻分辨率達(dá)到理想程度；
第四步、改變圖譜線性刻度為對(duì)數(shù)刻度以放大低頻壓縮高頻，同時(shí)使用帶通濾波器限制分析帶寬；
第五步、框選信號(hào)分析范圍并借由高級(jí)聯(lián)合時(shí)頻分析算法對(duì)其進(jìn)行背景降噪，可通過(guò)設(shè)置閾值及選取任意信號(hào)塊得到降噪后的信號(hào)；
第六步、進(jìn)行局部信號(hào)分析，同時(shí)把所觀察的鳥(niǎo)類(lèi)的名稱(chēng)和所處的狀態(tài)作為樣本記錄在樣本庫(kù)中，從而建立起此種鳥(niǎo)類(lèi)的生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)；
第七步、重復(fù)上述過(guò)程，對(duì)其他鳥(niǎo)類(lèi)的進(jìn)行觀察，采集，分析，建立起對(duì)應(yīng)的樣本，存入樣本庫(kù)中，從而建立起對(duì)多種鳥(niǎo)類(lèi)生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)施例I
以德國(guó)大斑點(diǎn)啄木鳥(niǎo)進(jìn)食時(shí)的聲信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)為例
第一步、使用聲音采集設(shè)備錄制德國(guó)大斑點(diǎn)啄木鳥(niǎo)進(jìn)食時(shí)的鳴囀(聲)并載入到鳥(niǎo)聲信號(hào)分析系統(tǒng)中；
如圖2所示是實(shí)驗(yàn)I的原始聲信號(hào)時(shí)間波形及聲譜圖，從圖中可以看出，由于在野外進(jìn)行錄制，受到其他噪聲干擾，造成其特征成分無(wú)法被凸顯。第二步、通過(guò)改變亮度、對(duì)比度、色調(diào)、飽和度等顏色參數(shù)對(duì)聲譜圖顏色顯示進(jìn)行調(diào)整，以凸顯特征信號(hào)成分；
如圖3所示是實(shí)驗(yàn)I的原始聲信號(hào)經(jīng)顏色參數(shù)調(diào)整后的時(shí)間波形圖及聲譜圖，由圖可見(jiàn)該鳥(niǎo)鳴的能量主要集中在700Hz — 20000Hz，1500Hz—7000Hz部分能量較高，可以判斷這 是特征信號(hào)成分。第三步、調(diào)整STFT分幀長(zhǎng)度、窗函數(shù)類(lèi)型、窗長(zhǎng)度及窗口重疊比以使時(shí)頻分辨率達(dá)到理想程度；
如圖4所示是實(shí)驗(yàn)I調(diào)整STFT參數(shù)后的時(shí)間波形圖及聲譜圖，設(shè)置窗函數(shù)為Hanning窗，窗口長(zhǎng)度128點(diǎn)，F(xiàn)FT重疊比為1/2 (50%)，此時(shí)可以更為清晰的看到信號(hào)成分的分布。第四步、改變圖譜線性刻度為對(duì)數(shù)刻度以放大低頻壓縮高頻，同時(shí)使用帶通濾波器限制分析帶寬；
如圖5所示是實(shí)驗(yàn)I帶通濾波后的時(shí)間波形圖及聲譜圖，上限截止頻率16997Hz，下限截止頻率749Hz。第五步、框選信號(hào)分析范圍并借由高級(jí)聯(lián)合時(shí)頻分析算法對(duì)其進(jìn)行背景降噪，可通過(guò)設(shè)置閾值及選取任意信號(hào)塊得到降噪后的信號(hào)；
如圖6所示是實(shí)驗(yàn)I時(shí)變?yōu)V波器處理過(guò)程，閾值調(diào)整到0. 762時(shí)基本已經(jīng)將背景噪聲完全濾除，僅留下德國(guó)大斑點(diǎn)啄木鳥(niǎo)較為明顯的聲信號(hào)特征。如圖7所示是實(shí)驗(yàn)I背景降噪后的時(shí)間波形圖及聲譜圖，統(tǒng)計(jì)其中一個(gè)句子(Verse)中的音節(jié)(Syllable)個(gè)數(shù)為7，此時(shí)可進(jìn)行局部信息分析。
第六步、進(jìn)行局部信號(hào)分析，同時(shí)把所觀察的鳥(niǎo)類(lèi)的名稱(chēng)和所處的狀態(tài)作為樣本記錄在樣本庫(kù)中，從而建立起這種鳥(niǎo)類(lèi)的生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)；
如圖8所示是圖7中較為明顯的一個(gè)音節(jié)的局部切片譜及各種統(tǒng)計(jì)信息如持續(xù)時(shí)間、能量均值、頻段范圍、最大能量頻率點(diǎn)等。如圖9所示是選取圖7中較為明顯的一個(gè)音節(jié)進(jìn)行相似性辨識(shí)的結(jié)果列表，綜合各種相似度參數(shù)的比較結(jié)果，得出德國(guó)大斑點(diǎn)啄木鳥(niǎo)進(jìn)食時(shí)的聲信號(hào)的特點(diǎn)，存入樣本庫(kù)中，并做出對(duì)應(yīng)的標(biāo)記。實(shí)施例2:
以西班牙棕柳鶯(Chiffchaff)發(fā)出的鳴叫的聲信號(hào)增益及色彩參數(shù)調(diào)節(jié)實(shí)驗(yàn)為例此次發(fā)現(xiàn)過(guò)程與實(shí)驗(yàn)I過(guò)程一樣，圖10是實(shí)驗(yàn)2的原始聲信號(hào)時(shí)間波形及聲譜圖，通過(guò)調(diào)節(jié)增益和調(diào)節(jié)色度來(lái)實(shí)現(xiàn)使得聲譜圖中的特征信息成分能夠更明顯的表現(xiàn)出來(lái)。圖11為調(diào)節(jié)增益后的效果。圖12為調(diào)節(jié)色度后的效果。圖13是圖10中較為明顯的一個(gè)音節(jié)的局部切片譜及各種統(tǒng)計(jì)信息，由圖可見(jiàn)其能量中心集中在4608. IlHz附近，能量均值為-16dB。圖14是選取圖10中較為明顯的一個(gè)音節(jié)進(jìn)行相似性辨識(shí)的結(jié)果列表，綜合各種相似度參數(shù)(持續(xù)時(shí)間、相關(guān)系數(shù)、幅值譜余弦測(cè)度等)的比較結(jié)果，得出西班牙棕柳鶯(Chiffchaff)發(fā)出的鳴叫特點(diǎn)。 實(shí)施例3
以英國(guó)寬耳蝠(BarbastelleBat)的聲信號(hào)背景降噪實(shí)驗(yàn)為例,方法與實(shí)驗(yàn)I和實(shí)驗(yàn)2相同。圖15是實(shí)驗(yàn)3錄音的聲譜圖和波形圖，由于存在背景噪聲的干擾，不利于對(duì)特征信息的觀察和分析?？梢酝ㄟ^(guò)3種方法來(lái)濾除背景噪聲，凸顯特征信息。圖16是圖15中信號(hào)經(jīng)閾值濾波(閾值為0. 430時(shí))的降噪結(jié)果，圖17是圖15中信號(hào)經(jīng)形態(tài)濾波后的降噪結(jié)果，圖18是圖15中信號(hào)經(jīng)任意濾波后的降噪結(jié)果?？梢钥闯?種背景降噪方式的降噪結(jié)果各有不同，但基本上都已經(jīng)將主要聲音成分顯現(xiàn)出來(lái)。圖19是圖17中較為明顯的一個(gè)音節(jié)的局部切片譜及各種統(tǒng)計(jì)信息，由圖可見(jiàn)其能量中心集中在3563. 75Hz附近，能量均值為-20. 8dB。圖20是選取圖16中較為明顯的一個(gè)音節(jié)進(jìn)行相似性辨識(shí)的結(jié)果列表，綜合各種相似度參數(shù)的比較結(jié)果，得出英國(guó)寬耳蝠(BarbastelleBat)的鳴叫特點(diǎn)。建立起判斷標(biāo)準(zhǔn)以后，我們可以采集鳥(niǎo)類(lèi)的聲音信息，利用這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)鳥(niǎo)類(lèi)的種類(lèi)和生活習(xí)性做出判斷。實(shí)施例4
圖21表示一個(gè)原始的待識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)時(shí)間波形圖及聲譜圖，由于在野外進(jìn)行錄制，受到背景噪聲干擾，造成其特征成分很不清晰。圖22是原始信號(hào)經(jīng)時(shí)頻濾波及背景降噪后的時(shí)間波形圖及聲譜圖，此時(shí)分析能量較為集中的OHz — 5KHz頻段，設(shè)置STFT窗函數(shù)為Blackman窗，窗口長(zhǎng)度512點(diǎn)，F(xiàn)FT重疊比為7/8 ;設(shè)置帶通濾波器上限截止頻率4114Hz，下限截止頻率1279Hz ;采用正逆Gabor變換實(shí)現(xiàn)背景降噪，閾值設(shè)置為0. 594。由圖中可見(jiàn),其中一個(gè)句子(Verse)中的音節(jié)(Syllable)個(gè)數(shù)為7。此時(shí)可對(duì)降噪前后信號(hào)進(jìn)行對(duì)比播放(播放超聲時(shí)需要超聲聲卡及功放)，同時(shí)可進(jìn)行各種特征值如能量均值、頻段范圍、最大能量頻率點(diǎn)的自動(dòng)分析。圖23是相似性辨識(shí)的結(jié)果列表，綜合各種相似度參數(shù)如持續(xù)時(shí)間、相關(guān)系數(shù)、幅值譜余弦測(cè)度等，對(duì)比樣本庫(kù)中儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)信息，可以判斷出此種鳥(niǎo)類(lèi)為五十雀(Nuthatch),該鳥(niǎo)類(lèi)正在求偶。本發(fā)明是通過(guò)具體實(shí)施過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明的，在不脫離本發(fā)明范圍的情況下，還可以 對(duì)本發(fā)明專(zhuān)利進(jìn)行各種變換及等同代替，因此，本發(fā)明專(zhuān)利不局限于所公開(kāi)的具體實(shí)施過(guò)程，而應(yīng)當(dāng)包括落入本發(fā)明專(zhuān)利權(quán)利要求范圍內(nèi)的全部實(shí)施方案。
權(quán)利要求
1.一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)的建立方法，其特征在于通過(guò)對(duì)各種鳥(niǎo)類(lèi)聲信號(hào)的采集，歸類(lèi)，存儲(chǔ)，從而建立起一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，為后續(xù)的判斷提供依據(jù)，具體可以按照下面步驟進(jìn)行 第一步、使用聲音采集設(shè)備錄制同一鳥(niǎo)類(lèi)、在不同時(shí)間的聲信號(hào)，并載入到鳥(niǎo)聲信號(hào)分析系統(tǒng)中； 第二步、通過(guò)改變亮度、對(duì)比度、色調(diào)、飽和度等顏色參數(shù)對(duì)聲譜圖顏色顯示進(jìn)行調(diào)整，以凸顯特征信號(hào)成分； 第三步、調(diào)整STFT分幀長(zhǎng)度、窗函數(shù)類(lèi)型、窗長(zhǎng)度及窗口重疊比以使時(shí)頻分辨率達(dá)到理想程度； 第四步、改變圖譜線性刻度為對(duì)數(shù)刻度以放大低頻壓縮高頻，同時(shí)使用帶通濾波器限制分析帶寬； 第五步、框選信號(hào)分析范圍并借由高級(jí)聯(lián)合時(shí)頻分析算法對(duì)其進(jìn)行背景降噪，可通過(guò)設(shè)置閾值及選取任意信號(hào)塊得到降噪后的信號(hào)； 第六步、進(jìn)行局部信號(hào)分析，同時(shí)把所觀察的鳥(niǎo)類(lèi)的名稱(chēng)和所處的狀態(tài)作為樣本記錄在樣本庫(kù)中，從而建立起這種鳥(niǎo)類(lèi)的生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)； 第七步、重復(fù)上述過(guò)程，對(duì)其他鳥(niǎo)類(lèi)的進(jìn)行觀察，采集，分析，建立起對(duì)應(yīng)的樣本，存入樣本庫(kù)中，從而建立起對(duì)多種鳥(niǎo)類(lèi)生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于聲信號(hào)識(shí)別鳥(niǎo)類(lèi)種類(lèi)的判斷標(biāo)準(zhǔn)的建立方法，屬于生態(tài)監(jiān)測(cè)及聲信號(hào)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域。首先將聲音采集設(shè)備錄制的鳥(niǎo)類(lèi)鳴囀(聲)載入到鳥(niǎo)聲信號(hào)分析系統(tǒng)中，通過(guò)改變亮度、對(duì)比度、色調(diào)、飽和度等顏色參數(shù)對(duì)信號(hào)聲譜圖顏色進(jìn)行調(diào)整，以凸顯特征信號(hào)成分；接著調(diào)整STFT分幀長(zhǎng)度、窗函數(shù)類(lèi)型、窗長(zhǎng)度及窗口重疊比以使時(shí)頻分辨率達(dá)到理想程度；隨后改變圖譜線性刻度為對(duì)數(shù)刻度，使用帶通濾波器限制分析帶寬；框選信號(hào)分析范圍并借由高級(jí)聯(lián)合時(shí)頻分析算法對(duì)其進(jìn)行背景降噪；進(jìn)行局部信號(hào)分析，同時(shí)把所觀察的鳥(niǎo)類(lèi)的名稱(chēng)和所處的狀態(tài)作為樣本記錄在樣本庫(kù)中，從而建立起這種鳥(niǎo)類(lèi)的生活習(xí)性的判斷標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)不同的鳥(niǎo)類(lèi)做同樣的觀察，最終建立起樣本庫(kù)，為后續(xù)判斷鳥(niǎo)的種類(lèi)和生活習(xí)慣提供依據(jù)，本方法判斷的準(zhǔn)確度高，適用于區(qū)域性生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)，受天氣等外界因素影響較小。
文檔編號(hào)G10L19/02GK102708860SQ20121021496
公開(kāi)日2012年10月3日 申請(qǐng)日期2012年6月27日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月27日
發(fā)明者劉益, 張斌, 張莉, 潘楠 申請(qǐng)人:昆明信諾萊伯科技有限公司