文摘

光谱图是一个图像,可以记录语音信息,可以通过分析接收到的图像分析。谱图是用于机械故障诊断系统来回答问题,如位置、断层的类型和程度。它是分析振动参数的主要工具。在实际使用中,有三种类型的谱图,即线性振幅谱,光谱对数振幅谱,自备。线性振幅谱的纵坐标有一个明确的物理维度,是最常用的。摘要农村声景观的特征提取的信息主要是通过进行光谱图像,可有效提高分割效率,保证信息的完整性,并决定在农村地区建立声景观的可行性。本文旨在研究分析农村声景观在桂林,广西、基于光谱图像的分割和提取特征信息,通过光谱图像的分割和提取特征信息,然后分析农村声景观的优点和缺点。在这篇文章中,伽柏小波滤波方法提出了过滤和分析光谱图像。通过详细分析昆虫和鸟类的叫声森林社区村庄附近的桂林,广西,最后,满意度和关注农村村民声景观的调查。实验结果表明,昆虫和鸟类的声音达到最大的春季和秋季和冬季的最低。 Moreover, the attention of rural villagers to acoustic landscape is also very high, with satisfaction of 87.12% and attention of 92.68%.

1。介绍

如今,国内景观设计主要停留在视觉景观,和人民丰富的感觉似乎是单身。近年来,设计师在日本、欧洲和美国探索外界的各种感知方法而设计景观。这种方法也被称为一个声景观。它包含时间、空间、人、活动和地方。人们不仅可以感知视觉感知气味的环境中,触觉,听觉,和味道。不断互动的现代景观开辟了更多的新字段和景观设计的新方法。声景观也被称为声学生态之间的关系,主要研究声音,自然和社会。原始的声音景观设计不是纯粹的音效设计也不是纯粹的音乐播放通过电子音响系统的集成。声景观设计是一个全面和高级景观设计,生态环境保护活动,人们积极保护,使美丽的声音。

在本文中,探讨了农村植被的多样性,和村里的人数,教育背景、男女比例、年龄是一个问卷调查。这是解释为村民满意度,鸟鸣声的时候,行动的相对数量的信息,昆虫在不同的季节的时候,和鸟类和昆虫的频率。本文以广西桂林村庄为例。声景观的详细研究,结合实际案例分析,指导,和总结,可以提供一个理论依据农村的声景观设计的应用程序。这是非常重要的设计和农村发展的一个有价值的话题。本文研究声景观在农村的应用设计的桂林,广西、构建一个桥梁,促进农村之间的通信设计和居民的娱乐,打破了设计者和用户之间的沟通障碍,并试图改善庭院设计师的住所。应该注意地声学环境,应用区域花园,并为用户需要更多的尊重。面对社会的加速发展,各种污染接踵而来,和声音污染日益影响人们的生活,人们更渴望平静的生活在农村。因此,如何识别声音,让它丰富的景观设计的亮点是本研究的重点。

算法的计算速度是次声信号的实时监控的一个关键因素。现有的方法主要集中在如何提高分类准确率,运行速度慢,不能用于实时监控。李米使用谱熵特征提取的次声信号。该方法结合支持向量机算法,同时有效地提取信号的特性,大大提高了计算效率。李等人利用特征提取声谱的次声信号,这是稍微偏离了主题(1]。阶段索引是指恢复原始图像的问题只能从傅里叶变换或其他线性变换大小。关于阶段指数问题,河村建夫等人提出了一个健壮的相位恢复算法对各种声音和混合噪音。这样,相位索引过程分为两个步骤:轮廓搜索和详细的搜索。的相位恢复算法可以执行索引增强阶段索引、增加索引范围,增加成功的概率索引(2]。他提议可以检索方法噪声,但不能分析音景。声源在自然环境中通常被看作一个外部听觉对象以外。费利克斯等人提出了一个模型用来预测声音外化与自由场的光谱信号的特点3]。该模型可用于分析自然音景。光谱作曲家对音乐时间提出详细的理论建议,但这些想法是如何影响他们的音乐实践仍然是一个非常具有挑战性的问题。通过分析文章的杰拉德Grisey和Kaija Saariaho, Besada canova表明理论框架的基本认知操作的混合和锚定作为复杂意义的基础建设可以阐明复杂的音乐使用的时间谱作曲家(4]。它显示了使用语言的符号在音乐中,但不是在景观。最近,深复发性神经网络在各种机器学习任务都取得了极大的成功,也被应用于声音事件检测。金和金提出了一种基于递归神经网络的方法结合听觉谱特征来提高复调声音事件检测的准确性在多声道音频5]。主要基于深循环的研究神经网络在声音和声谱上缺乏研究。麦克风阵列技术的互谱矩阵是用来确定声源的位置。内涵并重新审视Pannert丹尼尔的方法平均互谱矩阵传感器信号在频域。结果表明,该方法的平均结果和韦尔奇在时域方法相似,包括减少方差,不同来源之间的关系和多个源的位置6]。内涵和Pannert主要研究互谱,有点远离声谱图。张等人研究了交通事件的检测音频信号。长隧道和马克音频样本中收集真实的数据基于交通事件,包括轮胎摩擦,车辆撞击,和其他背景声音。提出了一种有效的光谱特性的快速分类的音频事件(7]。Zhang et al。主要研究的是通过声音来判断光谱特征,并没有应用程序的音景。任等人进行了一项问卷调查的潜在游客中英文音景来测试他们的期望。结果表明,虽然两组最喜欢自然的声音,与英语相比,中国人更喜欢大自然的声音,牲畜,和旋律,而交通和工业的声音。声源的偏好,声音类别相关的人类活动和自然之间的互动在英语比汉语更占主导地位。在整个音景的期望,函数是中国的最重要的方面,和英语是声音的特性;像中国一样,预期心理对英语的感知与情绪反应有关,而不是基本的生态意识(8]。他主要表示,人们更喜欢自然的声音,但他没有做出更实质性的方法和措施。如果农村的美音景进行了研究和分析,这将增加人们的热爱农村的场景。

本文的创新是对声景观设计进行研究。首先,这个话题比较和叙述声音的研究总结景观在国外和我们的研究发现,我国发展仍处于起步阶段,和国外已经相对完整的声音。其次,从声音景观在各领域,分析当代优秀的声音景观体验情况,包括文学、生态、音乐学等领域。发现声音来自不同类型的景观的多样化表现良好的景观。接下来,重点研究森林的时间和空间变化的声音和颜色,选择典型的声音类型根据时间和空间变化的规律特征,并进行主观评价实验的音景和生理变化。

2。构建农村声景观的方法

2.1。理论依据声景观在农村的应用

音景(9不同于以前的噪声控制,研究人与人之间的相互关系,听力,声环境和社会。声景观需要自然声音,环境和生态。要求相对较高,但在农村地区,这种环境是更合适的,不需要太多的装饰,纯自然音景。声景观更关注外部世界的感知。音景依靠听觉来感知外部世界,需要一个独特的理解的声音。声景观可以帮助人们缓解他们的思想,保持快乐。拥抱,享受大自然。这也是一个重要的基础建立声景观在农村地区。

空间是一个三维虚拟体(10]。一旦空间与人类活动有关,它变成了一个“,”和农村是一个活动的地方与人们的日常生活密切相关。应用声学农村景观设计合理,除了充分理解声景观的概念和基本理论的空间,位置,和农村,也必须了解农村景观美丽的意思,农村景观美,欣赏和认知环境和人们的环境。心理活动和知觉感受,以便更好地了解和判断声音的美丽乡村的景观格局。音景涉及很多领域,如图1。

2.2。音景

(1)音景的概念的起源。

术语“音景”(11)是在1929年首次提出的芬兰地理学家Granoe。这一项类似于“景观”,由两根:“声音”和“花茎。“直到1960年代末,加拿大的作曲家和音乐教育家r .马来沙佛首次提出的概念“声景观,”包含的意义”景观用耳朵捕捉”或“听觉景观。”

有许多音景的研究水平。结合景观设计,大多数研究侧重于公共生活空间。在宇宙的声景观的研究,声景观的户外空间,公共空间的声景观研究,居民区(12],滨水景观的声景观设计和生态绿地公园声景观研究。然而,一般来说,声景观在景观设计的研究重点是室外空间。此外,声景观和城市规划的研究是进行城市声景观的研究相结合,城市空间声景观设计,Komachi声景观设计,历史声景观研究领域,风景区声景观增强研究。

(2)声景观的分类。

音景有很多方法分类,可分为根据声音的物理特性,声音的知觉特征,声音的功能,或者是感情色彩的声音。更常用的是声音景观进行分类根据声音的声音对象和特点,也就是说,分类和声源的分类函数。

根据声源,声音景观可分为三种类型:自然声音,人工声音,和积极的声音。根据函数,它可分为听觉感知效果,反应,效果。

(3)应用程序的发展历史的声景观在农村景观。

大自然的“声音”也扮演了一个角色在农村景观出现以来的农村景观。换句话说,大自然的“声音”的应用在农村景观发展与乡村景观的发展。然而,随着时代的发展和科技的进步,“声音”的形式和应用模式慢慢开始发生变化,从山里的鸟鸣声的呢喃的车经过,布谷鸟在清晨熙熙攘攘的繁华的城市。随着人类历史的发展,早期应用“声音”在农村景观开始appear-musical乐器声音(13)和动物的声音慢慢引入农村景观。在18世纪末和19世纪初,西方科学技术的进一步发展,电动设备开始出现,大大促进了农村景观应用“声音”。随着现代微电子技术的发展,智能设备与更多和更强大的功能和用途逐渐出现。虽然智能设备的应用仍处于初级阶段在当前农村景观,由于一些农村景观资源的逐渐枯竭,智能设备的优点是节约资源和替代的自然资源。它有巨大的发展潜力在农村景观的应用。

2.3。光谱图

光谱图(14)是一种语音谱图发明了在第二次世界大战。一般来说,只要时域信号的时间足够长,谱图可以通过时域处理接收到的信号。谱图的实际价值是非常强大,它可以反映出完整的信息和声音信号的频谱特征。光谱图可以将语音信号转换为数字图像,数字图像技术(15)也可以应用于语音处理,因此它被称为“视觉语言”。

(1)介绍了谱图。

光谱图(16)于1947年由贝尔实验室开发的成功。外观突破独立分析的局限性在声音和时间域。谱图的出现引起了库珀在美国和其他国家的利益。他们成功地开发了一个“语音回放机”哈斯金斯实验室,实现了技术的光谱图的图像转换成演讲。这是语音合成的生产。

目前,谱图的研究方法有很多,主要包括人工神经网络方法(17)、支持向量机法、隐马尔可夫模型和动态时间调整方法,(18]。

(2)光谱图的生成原理。

谱图的实现过程如图2。

以人类语言为例,在光谱图的实现,必须读语音信号进行采样处理,和获得的采样信号必须陷害和窗口的19),和窗口长度l_赢得计算。公式如下:

其中,ΔT是语音信号的总时间长度,Δt是语音信号的稳定时间长度,长度是采样序列的长度,和窗口的计算结果长度范围内通常是2⁵2¹⁰。

下一步是执行短时傅里叶变换(STFT),对采样信号对数计算和移动窗口操作,然后获得能量谱密度W,然后伪彩色,最后生成一个谱图(20.]。假设h(n)是在离散时间域采样信号,n抽样数量,米是采样时间。生成的声谱图的计算过程如下:h(n)STFT公式: 在哪里w(n)是窗函数。离散傅里叶变换时域(DTFT)公式h(n)是:

离散傅里叶变换(DFT)公式:

的结果|H(n,k)|的短期振幅谱估计h(n)。能量谱密度V(n,k)时间米是: 在哪里 代表的共轭H(n, k),分贝形式的能量谱密度函数V(n, k):

使用坐标系统时间为横坐标和频率为纵坐标代表的价值V(n,k),灰度是由亮度的亮度。这样一个图像的光谱图h(n)。

(3)基于伽柏小波的纹理特征提取。

伽柏(21)是一种基于高斯函数(STFT方法22]。更适当地说明纹理特征的地域性和规模,研究人员建造了一个纹理特征分析基于伽柏小波滤波器。它反映了地域性和比例的纹理。下一个公式是high-spherical三角函数和高斯函数的小波公式补充道:

从方程(8),伽柏小波变换可以定义:

用公式(8)(9),我们可以得到:

扩展方程(10)得到:

的复数 通过上面的公式表示信号的频率信息x(t)的频率w和时间的t₀。当然,这个复数也可以表达形式的实部和虚部:

此外,还可以使用极坐标表示假设的振幅一个和相角ϕ。

2.4。图论原理

(1)图论的基本概念。

图论中的图(23)是一个抽象的工具为人们描绘具体的事物之间的联系。

一个图形的构成包括一组V的对象称为顶点或节点,和一组E的对象称为边缘或元素,表示G= (V,E)。如果V和E是空的,那么G是一个空图,用吗φ。当且仅当集E和V是有限的,E和V包含有限的边缘和顶点,图G= (V,E)据说是有限的。

集E可以被看作是一组二进制关系V。让 ,(边缘v₁,v₂)是一个数据成员E当且仅当有联系v₁和v₁在一个特定的清晰定义。如果“v₁来v₂连接“相当于”v₂来v₁连接,”(v₁,v₂)是一样的一边(v₁,v₂),那么这条边是无向。如果无向图中所有的边缘,这个图是一个无向图;否则,它是一个有向图。本文使用有限的无向图,和图3(一个)是一个简单的无向图。

在图中,没有十字路口边除了顶点之间,每一方都只有两个顶点。另一种方式来表达一个图的邻接矩阵。使用n阶方阵 在图像存储的重量优势G从v₁和结束v₂。当两点之间没有连接,它是记录为0,这个矩阵被称为邻接矩阵G。在图的邻接矩阵表示图3(一个)如图3 (b)。

一般来说,假设顶点 定义两个采样点的相似性v_j和v_我作为p_ij相似,使用高斯函数来定义两个顶点之间的重量,计算公式所示(15):

其中,σ尺度参数。在光谱聚类,常用的连接主要包括一个图形ε相邻的连接图和一个完全连通图。的ε邻居连接图意味着当两个顶点之间的距离小于ε,认为有两个顶点之间的连接,和体重p_ij根据公式计算15);否则,没有连接,,p_ij是0。一个完全连通图认为所有顶点之间有联系v_我和v_j。

(2)图的矩阵表示。

让G= (V,E)是一个完全无向连通图,顶点的集合 ,顶点之间的连接权重和是 ,构成的重量邻接矩阵P(1、2), ,和 。定义顶点的程度 作为所有顶点相关联的连接权重的总和:

形成的对角矩阵 是程度矩阵W:

给定一个子集包含一些顶点,一个⊂V,其补充表示一个。定义指标向量 , ,如果 , ;否则, 。|一个|表示的顶点数一个,卷(一个)等于所有顶点的度的总和一个。这两个值通常用来测量子集的大小。

为两组一个和B,定义相似度函数协会(一个,B)一个和B测量之间的相似性一个和B:

当所有顶点的集合一个只有内部连接,协会(一个,一个)=卷(一个)。

(3)拉普拉斯算子矩阵的图。

谱聚类算法的实现(23)主要依赖图的拉普拉斯算子矩阵。在本节中,我们介绍一些拉普拉斯算子矩阵对体重无向图G及其重要性质。在这里,我们使用邻接矩阵的重量P和度矩阵W上一节中提到的。

(1)非规范拉普拉斯算子矩阵L。

非规范拉普拉斯算子(24]矩阵l被定义为方程(19),这是区别度矩阵和邻接矩阵的权重:

由于重量邻接矩阵的对称性W,l也是一个对称矩阵(25]。通过研究发现,在正常情况下l是一个半正定矩阵,这意味着l真正有n个非负特征值,和最小的特征值应该是0,对应一个特征向量的。为向量 ,满足:

(2)标准化的拉普拉斯算子矩阵和 。

有两种形式的规范化拉普拉斯算子矩阵,定义如下:

,满足 在两个之间。

和是一样的l,都是半正定矩阵(26]。当λ的特征值 ,它的特征值 ,λ对应的特征向量作为v和相对应的特征向量是 ,和λ和v满足 。这两个和是用来表达 ,为向量 ,它满足:

三个拉普拉斯算子矩阵都是在实际计算中,使用上面提到的计算应根据实际情况进行了分析和选择。

3所示。基于语言光谱实验农村声景观

所选地址这个实验是桂林的村庄,广西。

3.1。农村景观的概述在桂林,广西

著名的景点在桂林,广西,如图所示4。

这些优秀的景点有一个独特的16个景点和数以百计的景点,如图5。

3.2。在桂林农村声景观的设计概念

音景的元素(27),是要学会如何合理选择声音。除了“倾听,”音景的重点也“看到的视觉元素。“把握整体气氛,总结并把现有的声音,也可以想象存在很多年前的声音,然后消失了。调查后,发现当地的自然声音景观丰富和人为噪声比较小,但只有传统的农村,听起来声音景观元素是不可避免的单调,所以以下设计思想。自然音景主要是为了提高人们的环境保护意识,建立历史文化区域,唤醒人们的传统文化的记忆,建立一个游戏区域,加强当地的自然景观让人们玩耍和学习。

(1)自然声音景观面积:

建议通过水景观是一个突破。水的声音是非常富有,潺潺流水的声音,泉水的叮咚声。院子里可以设计两个水景观草图形式规则还是不规则的声音。它还可以重建村庄的自然水景,添加人工流,流体下降水景观设计,设计的宽度水下降或流动的水域。时间是宽的时间是窄,或添加锁水和污水分离石头来控制水的流量和流量造成不同程度的水的声音。使用未使用的材料丰富的水瀑布的声音,同时也让它更直观地多样化或突出的使用钓鱼文化概念在村里设计突出区别,这样人们可以参与,这不仅可以丰富的景观也再增加一点活力安静的村庄,它还可以帮助未来。分散的噪音也可以提醒人们提高他们的环保意识。

(2)历史文化地区:

城市和乡村景观的主要原因是不同的是,农村更原始和本地化。建议使用当地特色历史文化遗迹,烟囱,山洞与《纽约时报》的特点,并与当地的农业工具的处理和转换文化特征到历史和文化声音领域,它可以加强人的童年记忆。它还可以为孩子提供的知识和开阔他们的视野看到这些文物或网站的第一次。等现代手段,设计应用程序,扫描QR码和其他技术手段,可用于人工繁殖这些历史的声音和丰富景观。它也可以成为一个独特的声音景观的地方,而且它还可以唤醒人们的传统文化。

(3)休闲区:

由于资金的考虑,你可以记录一些新鲜和智能自然声音,海水的声音,树叶的沙沙声,昆虫的鸣叫,和流水的叮咚的声音通过扬声器或音频设备,等。在休闲广场或乡间小路上的座位,您还可以设置人工鸟屋等树木,鸟类筑巢并安装扬声器鸟屋放大声音的鸟类和让你坐下来休息。人们感到心灵的平静,哪个更符合农村生态旅游的特点和加强当地的自然声音景观。

(4)在娱乐面积:

与其他地方的宁静,娱乐区域应稍微活泼的地方。一些景观雕塑装置。因为它是一个娱乐区域,它的目的是通过娱乐和互动。设计是引人注目的,应用程序的音景草图、仿音景的使用,使用当地的竹材料,或建筑废料的重用,美丽的声音和独特的形状的组合可以提高音景的设计。参与也可以添加和音乐雕塑可以使用力学的原则或音响的人玩和学习。

3.3。问卷调查在桂林农村的良好环境

与当前经济快速发展和高度饱和的城市,在城市里越来越多的人开始向往乡村的宁静和美丽,和当代农村景观设计应该变得更人性化,更注重经验。建立一个更自然的乡村音景,我们必须首先调查农村良好环境和探索需要改善。

(1)问卷内容。

问卷设计是严格按照社会调查问卷的设计原则(28),使用评分法作为主要评价方法,分为5评估水平。

这个调查的问卷设计以“满意”和“重要性”作为主要评价指标。“满意度”侧重于了解受访者的主观感受桂林的声音环境的农村地区,和是一个重要的反射的声环境质量在桂林的农村地区;“重要性”关注应聘者值多少居住区声环境。它直接反映了保护和规划农村良好环境的重要性。

经过多次实地考察,问卷调查整理桂林农村的七个主要声音类型,包括水的声音,鸟的声音,昆虫的声音,雨的声音,风吹树叶的声音,汽车的声音,和建筑的声音。同时,这样的问题“请蜱虫三个声音你听到最容易在桂林的周边农村地区,“”的声音你想保留或删除,”被问到和其他问题。基于这些声音的被采访者的评估,了解居民的偏好类型的声音在桂林的农村地区和农村各种声音的影响声景观环境,为规划提供了重要的参考和改进整个环境和桂林农村的声景观质量。

(2)方法。

这个问卷调查的时间是9月15日,2021年。问卷调查法主要用于调查农村居民了解他们关注桂林的农村综合环境和他们的现有环境感到满意,并统计分析他们最关心的主要声音类型,分析他们的爱,并提供一个依据农村景观规划。

(3)样本特征。

在此问卷,项目现场周围的居民和未来老板的居民区是主要的人口调查,和随机抽样方法用于确定特定的调查对象。总共有350份问卷发出问卷调查期间,和回收有效问卷328份。通过数据录入和统计分析,这个调查的样本特征如表所示1- - - - - -4。

3.4。时间和空间变化的农村森林声景观

最不可分割的一部分的农村29日)是森林里的音景,最有吸引力的是昆虫和鸟类的电话。出于这个原因,本文选择三个位置附近的农村在桂林,广西、即丘陵、河谷和山脊。统计鸟,昆虫调用在不同的季节,在不同的时间和声音频率的同一天,和数据是正规化。的多样性和三个森林植物群落的垂直结构如表所示5。

4所示。音景的实验分析广西桂林的村庄基于光谱的语言

4.1。实验分析

(1)样本分析。

可以得出下面的结论从样本收集数据:

(1)分析的性别,男性的比例参与这次问卷调查为46.6%,女性的比例是53.4%。几乎没有区别男性和女性的比例。

(2)从年龄分布的分析,这两个年龄组31-40和每周有一个相对较高的人口比例参与调查,21 - 30岁以上人口的比例也相当大,这些未满20岁和超过50岁。人的数量很小,这在一定程度上可以反映21-50年龄组的人更加关注农村建设的环境质量。但必须指出,50岁以上的居民并不多被邀请参与这个调查,但相当数量的居民在这个年龄段不愿意接受调查。

从教育水平的分析,(3)的人口比例与大学学位和本科学位及以上相对较高,为33.8%和24.7%,分别,高中学历的比例是19.5%。可以看出,教育水平较高的人更关注农村环境从另一个角度来看,这可以看出高中以上学历的人更有可能接受问卷调查和更愿意提供相关信息和个人观点。

(4)职业分析的范畴,在接受调查的人群中,上班族占比例最高,达到48.8%,其次是学生和失业人员,分别为17.4%和18.3%,分别表明办公室员工下班后更关心农村的主要环境质量问题在放松的地方。

(2)结果分析。

通过收集调查问卷的数据,我们画统计图从基于年龄的满意度和重要性,如图6。

从图中的数据可以看出,村民满意度和重要性与农村音景是非常高的,有87.19%的农村音景和92.68%的满意强调农村音景。可以看出,农村建设农村音景。改善村民的生活条件和生活环境,建设农村音景尤为重要。

4.2。在农村森林野外采集的结果自然音景

(1)季节性变化的比较。

统计分析三个森林鸟社区电话信息的收集前期透露,有明显的季节性变化的频率和时间指标,如图7。

从鸟的歌的长度在每一个情节,鸟儿的歌活动三个区域显示相同的变化趋势和季节性变化。达到最大值,最小值在秋季和冬季。这表明鸟歌活动在春天是最丰富的,并在秋季和冬季最弱。

然后进行信息提取和统计上的昆虫,和结果如图所示8。

从的角度昆虫的声音的频率在不同的情节,昆虫的中心频率在5.01和6.43千赫之间的山麓情节;昆虫在硅谷的中心频率2.91和7.90千赫之间的情节;害虫的中心频率之间的山脊情节是2.91和7.90 kHz和4.69和6.07 kHz。昆虫的声音的频率带宽在不同季节也发生了变化。皮埃蒙特和脊样本有相同的变化趋势,即夏季>秋季和冬季>春季;硅谷样本的频率带宽是春季>夏季>秋季和冬季。昆虫频率不同季节之间的差异表明,每个网站都有自己的独特的昆虫。直言不讳的昆虫适应环境和演变成不同的声音频率范围满足求偶的需要,并实现种内的沟通。

(2)比较单日的变化。

以春天为例,每日鸟歌信息在一天内的变化如图所示9。

调用的持续时间是一个重要的指标反映了社区的活动。从的角度来看鸟的歌的时候,鸟的歌的时候的日变化的三个城市森林在春天显示相同的趋势,这基本上是一个“U”的形状。一天有两个高峰,出现在早上五点左右,晚上17点左右。鸟唱歌的时间在所有网站基本上是相同的,从早上5点到7点开始和结束在晚上17点到19点,也没有在其他时间段观察鸟的歌声。推的时间指示器的昼夜变化过程在每个情节基本上是相同的,一整天的最高峰出现清晨5点和7点之间,然后逐渐削弱。一整天的最低价值的山麓和脊样本出现在早上从9点到11点,而最小值一整天的山麓样品下午13:00,15:00之间出现。直到下午17点,到达另一个峰值整整一天,鸟首歌的活动增加,然后鸟首歌的活动停止,直到它重新出现在第二天的早上5点钟。

图10显示了每日变化的昆虫。

从的角度的频率昆虫,昆虫的变化趋势的三个城市森林有一定的差异。的观点的中心频率的变化,变化趋势的山麓和脊样本情节基本上是相同的。昆虫的声音的频率变化趋势在谷中情节是不同于其他两个情节,这主要体现在鸣叫的空白时间15:00到17点。从带宽变化的角度,脊和山麓情节基本上相同的带宽范围变化,和山谷的带宽情节在晚上达到高峰。从上面的结果可以看出,这首歌的构成昆虫社区在谷中情节不同于其他两个情节。songworms在山麓的构成和脊情节是相似的。

5。结论

本文详细分析了农村声景观在桂林,广西,通过光谱图像的分割和提取功能。首先,相关领域的声景观的特点研究了当场,然后声景观研究实验进行了农村和森林模块,和光谱图像。开展伽柏小波滤波和分割,提取分析,并进行统计分析的平均长度的昆虫和鸟类在森林里,唱歌时间的比率,和相对数量的信息。最后,一个问卷满意度和重要性的音景的农村村民。实验表明,村民与音景的满意度高达87.12%,和重要性的程度甚至高达92.68%。因此,农村声景观是一个非常重要的农村建设的一部分。在未来,它将显示独特的魅力。

数据可用性

本文不涉及数据的研究。没有数据被用来支持本研究。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(41771406,42071202),部分青年研究基金会的湖南教育部门(20 b247),部分由湖南省社会科学审查委员会(没有。XSP22YBC510),部分教学改革研究基金会的湖南大学的科学和工程项目,中国(没有。XKYJ2021005)和部分应用特色学科的建设项目在湖南大学的科学和工程。