摘要
本发明公开了一种面向海洋生物的声音提取增强方法、系统、设备及介质,属于智能信息处理技术领域。方法首先通过混合自然背景噪音、纯净生物叫声及船只噪声构建训练数据集,利用预训练模型结合扩散概率模型进行迭代优化,学习噪声添加与去除的映射关系。在推理阶段,通过条件引导技术动态调整模型输出,精准分离目标生物声音与背景噪声,并结合验证集与实际采集数据评估增强效果。本发明显著提升了海洋生物叫声在噪声环境下的提取精度和纯净度,解决了传统方法适应性差、效率低的问题,可广泛应用于海洋生态监测、物种行为研究及水下声学通信工程,为海洋环境保护和生物多样性研究提供了高效可靠的技术支持。
技术关键词
噪声数据
智能信息处理技术
生物多样性研究
音频
重建原始数据
噪声方差
海洋环境保护
水下声学
预训练模型
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