被動式聲學監測

被動式聲學,英文稱為Passive acoustic monitoring。顧名思義為”被動的”利用”聲音”來探測物體,說穿了就是拿一個麥克風(接收聲波的裝置),透過聲音的量化分析(波形、頻譜等)來竊聽那些會發出聲音的物體或現象。雖然看似簡單就可以做到,但目前被動式聲學的相關技術仍在活躍發展中。

在學界所鑽研的面向分為三大塊:偵測(Detection)、分類(Classification)、定位(Localization)

Concept of PAM

在偵測的部分,包含像是Match-filter,Spectrogram correlation這種模板式偵測器。到現在為了因應某些具有複雜變異的聲音,因此發展出偵測聲音特徵的Generalized detector。自動化偵測器的發展已經走了相當長的一段路,在訊號分類的部分,由於目前沒有任何一種分類定義可以滿足所有人。因此分類的部分仍主要是透過抽取聲音訊號的特徵值後,利用統計模型來進行分類,但分類的過程也有分為監督式分類或非監督式分類,訊號分類其實是一件非常有趣、但是也似乎永遠沒有一個正確答案的方向。

定位這一塊在過去因應軍事上的需求,許多技術早已發展純熟。最傳統的就像是利用不同感受器之間接收訊號的時間差進行三角定位,或是透過beam-forming的方式把來自不同角度的聲源分離。雖然原理都在那邊,但是實際使用上需注意的細節眉角還不少。與其說是一塊研究方向,不如說定位是一個注重技術層面的領域。

為什麼會有被動式聲學技術呢? 從早期我們希望透過麥克風收錄聲音再重播,一直到現在期望被動式聲學能夠做到像是自動化的監視器一般,能夠自動的偵測出有興趣的發聲來源,透過分類整理出環境中的發聲物類別,甚至利用多組麥克風所構成的陣列作為追蹤聲源移動路徑的平台。被動式聲學技術已經不再是單純的音響技術,從地震探測、海洋物理、生態監測、醫療照護都有應用,後面希望在跟大家多多分享關於這一塊的訊息,不過當然主要會偏重我所熟悉的生態監測囉~

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