使用改进的声音处理技术监视牲畜设施和或牲畜设施中的牲畜动物的方法与流程

1.本发明涉及一种使用改进的声音处理技术监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法。更具体地，本发明涉及利用两个或更多个麦克风来捕获牲畜设施中产生的声音，并使用诸如波束成形这样的信号处理技术或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术来分析/定位声音。另外，本发明利用降噪算法中改进的噪声源定位和建模来从接收到的捕获的信号中滤除噪声源或分析噪声源。


背景技术：

2.牲畜监视已成为分析牲畜动物行为、牲畜动物健康和/或福利的至关重要的方面。正利用各种监视装置来确定牲畜环境，其中，使用不同类型的传感器，诸如温度传感器、相对湿度传感器、氨气传感器、声学传感器(麦克风)、移动传感器、光传感器等。
3.为了监视牲畜设施，声音分析在确定牲畜动物的健康和/或福利方面起着重要作用。由监视装置检测到的牲畜动物声音(咳嗽、打喷嚏、尖叫等)可与疾病和/或不利状况的存在相关。然而，牲畜动物周围环境中产生的噪声(诸如由通风系统、喂食管线系统、周围车辆交通、人、牲畜设施中的运输系统产生的声音)给正确分析牲畜动物声音造成了困难，并且常常导致错误识别。此外，降低音频信号中的噪声是至关重要的，并且识别牲畜动物在牲畜设施中的精确位置仍然是业界关注的大问题。
4.ep2783629a1公开了一种用与计算装置连接的麦克风来监视牛的咳嗽声的方法和/或系统，其中，计算装置记录动物发出的声音并执行过滤操作以滤除背景噪声。
5.us2009/0312660a1公开了一种用于识别哺乳动物的呼吸状态的系统和方法。它包括一个或更多个传感器(诸如麦克风)，传感器用于捕获远程咳嗽事件，并通过估计由麦克风捕获的声音信号的到达时间差来定位咳嗽事件。另外，使用用于排除背景声噪声的算法，该算法还可提供用于定位源自装置的运送者的咳嗽的方法。
6.技术领域中的现有技术都没有谈到定位存在于牲畜设施中的非动物声源(即，诸如通风系统、加热系统、清洁系统、喂食管线等这样的噪声源)以改善音频信号中的噪声过滤。本发明通过在降噪算法中定位空间中的噪声源并更准确地对它们建模以从动物声音中滤除噪声来克服该问题。可更准确地分析经过滤的信号，以获得关于牲畜动物的健康和/或福利的信息。噪声源的准确建模对于检测牲畜设施中的机器(诸如通风装置、喂食管线等)的潜在故障也是有用的。本发明还利用两个或更多个麦克风来捕获在牲畜设施中产生的声音，并还利用诸如波束成形这样的信号处理技术或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术来分析/定位声音。


技术实现要素：

7.本发明的目的
8.因此，本发明的主要目的是通过提供一种利用两个或更多个麦克风来捕获牲畜设
施中产生的声音以监视牲畜设施和/或牲畜设置中的牲畜动物的方法来克服以上提到的现有技术的缺点。
9.本发明的另一个目的是使用波束成形技术或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术组合从麦克风捕获的声音，以分析/定位组合音频信号中的所关注声音。
10.本发明的另一个目的是在降噪算法中定位空间中的噪声源并更准确地对它们建模以滤除噪声。噪声源的准确建模对于检测牲畜设施中的机器(诸如通风装置、喂食管线等)的潜在故障也是有用的。
11.本发明的另一个目的是实现环境分类器，以通过组合各种算法在任何时间检测牲畜设施中的活动。
12.本发明的另一个目的是通过分析由降噪算法产生的经过滤音频信号或通过使用诸如神经网络这样的更高级的技术来监视牲畜动物。
13.本发明的另一个目的是使用牲畜动物声音的定位来分析某种疾病在牲畜设施中传播的速度和方向。
14.本发明的另一个目的是使用监视装置的两个或更多个麦克风和扬声器实现声音交互机制。所述声音交互机制还允许进行装置与牲畜动物的交互。允许进行装置与牲畜动物的交互的配置的非限制示例是响应于检测到的牲畜动物的攻击而通过扬声器播放平静声音。
15.本发明的另一个目的是使用双向声音交互机制改进环境分类器。
附图说明
16.通过考虑以下结合附图提出的详细描述，本发明的以上和其他目的、特征和优点将变得清楚，在附图中：
17.图1例示了按照本发明的监视牲畜设施中的牲畜动物时涉及的步骤的流程图。
18.图2例示了用于监视用于牲畜动物的商业用地的示例性装置200的图示。
19.图3例示了监视装置中存在的各种模块的框图。
20.图4示出了用于监视牲畜设施中的牲畜动物的处理模块所遵循的步骤的流程图。
21.图5例示了环境分类器，该环境分类器组合不同的算法来按照图2中例示的监视装置检测牲畜设施中的活动。
22.图6例示了装置与农场主之间的声音交互机制，以允许进行交互来获得各种传感器的状态和牲畜设施的整体状态。
23.图7例示了用于监视牲畜设施状态的系统的示意图。
具体实施方式
24.虽然该解决方案可经历各种修改并采取替代形式，但在附图中已将其例示为示例，并且将在下面对其进行详细描述。然而，应该理解，该解决方案不旨在限于所公开的特定形式。
25.下面描述所公开的实施方式的在范围方面相当的一些方面。应该理解，提出这些方面仅仅是为了向读者提供可采取解决方案的某些形式的简要概述，并且这些方面并不旨在限制其范围。实际上，该解决方案可涵盖下面可不定义的各种方面。
26.术语“用户”可指示设施的所有者，并且可以是负责照顾牲畜设施处的牲畜动物的任何“农场主”、“生产者”、“整合者”、“兽医”或“管理员”。
27.术语“空间”(airspace)可与“动物区”或“地带”或“空间”(space)或“牲畜棚”或“设施”可互换地使用。
28.术语“牲畜设施”可与“牲畜棚”或“装备”(installation)或“空间”(room)或“设施”可互换地使用。
29.术语“牲畜动物”可包括“牛”、“猪”、“马”、“山羊”、“家禽”、“宠物”和可在牲畜设施里饲养的任何动物。
30.本文中使用的术语“健康”是指没有疾病、疼痛和苦恼。
31.本文中使用的术语“福利”是指牲畜动物如何应付其生活条件。如果优选地如科学证据所表明地牲畜动物健康、舒适、营养良好、安全、能够表现出先天的行为并且如果它没有遭受诸如痛苦、恐惧和苦恼这样的不愉快状态，则它就处于良好的福利状态。
32.本文中使用的术语“热不适”是指温度冲击、热应激和/或冷应激。例如，猪无法应对与一小时内温度下降4℃对应的温度冲击。本文中使用的术语“热应激”是指过多的热被人、植物或动物(优选地，牲畜)吸收并引起应激、疾病或甚至死亡的情形。当身体不能自身足够冷却以维持健康的温度时，出现热应激。热应激表现为体温升高、热、皮肤干燥、出汗少和/或诸如麻痹、头痛眩晕和/或意识不清这样的神经症状。它还可引起热抽筋、热衰竭和中暑，可能造成死亡。
33.本文中使用的术语“神经网络”是指典型地包括输入层(有可能多个隐藏层)和输出层的网络，这些层各自包含不同的单元。输入可要么是特性的集合，要么是来自多个麦克风的原始音频信号。神经网络能够检测输入数据中的模式，可提取或识别新的有用特征，可学习执行分类任务、声音事件的空间定位、去混响和去噪。
34.通常，当机器模仿诸如“学习”和“解决问题”(称为机器学习)这样的人类与其他人类思维关联的“认知”功能时，应用术语“人工智能”。随着机器变得越来越有能力，曾经被认为需要智能的精神上的设施被从定义中去除。例如，光学字符识别不再被视为“人工智能”的示例，成为一种常规技术。目前被归类为人工智能的能力包括成功理解人类语音、在战略游戏系统(诸如，国际象棋和围棋)中进行高水平竞争、自动驾驶汽车、内容分发网络中的智能路由以及解读复杂数据。
35.本发明涉及一种用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，该方法包括以下步骤：
36.a.从两个或更多个麦克风接收包括牲畜设施中产生的声音的音频信号；
37.b.定位所述音频信号中的所关注声音，所关注声音是由牲畜动物产生的声音和由噪声源产生的声音二者，其中，定位步骤进一步包括以下步骤：
38.i.在降噪算法中利用空间中的噪声源的基于定位的模型，以从所述音频信号
39.中滤除噪声源，从而得到经过滤的音频信号；
40.ii.分析经过滤的音频信号。
41.最优选地，所述步骤按所指示顺序来执行。
42.根据实施方式，分析经过滤的音频信号的步骤限于收集经过滤的音频信号，以供第三者(例如，兽医或农场主)进一步使用。根据另一个实施方式，分析经过滤的音频信号的
步骤包括：收集经过滤的音频信号；并且将一个或更多个收集到的经过滤的音频信号与标准值进行比较。根据又一个实施方式，分析经过滤的音频信号的步骤包括：收集经过滤的音频信号；将一个或更多个收集到的经过滤的音频信号与标准值进行比较；并且在进行所述比较期间发现任何显著偏差。
43.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，选择波束成形操作或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术作为定位所关注声音的技术，所述波束成形操作或所述更高级的信号处理技术被执行以将来自两个或更多个麦克风的音频信号组合成组合音频信号。
44.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，定位步骤还包括以下步骤：定位空间中的噪声源以基于定位来产生空间中的噪声源的模型，之后在降噪算法中利用所述模型以从音频信号中滤除噪声源，从而得到经过滤的音频信号。例如，可以预先地(例如，在牲畜设施内没有牲畜动物的情况下)产生噪声源的所述模型，以便当记录由牲畜动物产生的声音时滤除噪声源。
45.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，定位步骤还包括以下步骤：分析噪声源的模型，以便分析牲畜设施中对应系统的运行和/或故障。优选地，在更早的步骤中记录所述系统在运行时的音频模型，更优选地运行的每个系统单独的模型以及运行的所述系统中的两个或更多个的任何组合的模型。通过将由噪声源产生的实际声音与音频模型进行比较，可检测一个或更多个系统的故障，随后可停用和修复故障系统。作为可以预计在惯例范围内的通常仅仅使用噪声源模型从音频信号中滤除噪声源的替代，根据本发明，另外，噪声源的模型用来分析产生噪声的系统的运行和/或故障。
46.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，波束成形或诸如神经网络和定位技术这样的更高级的信号处理技术是基于接收到的音频信号中的所关注声音的时间差和等级差。
47.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，降噪算法是基于谱减法(spectral subtraction)的标准经典降噪算法。
48.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，噪声源包括通风机、加热系统、清洁系统、喂食管线、饮水系统、音乐系统和/或人声。
49.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，该方法既适用于固定噪声源，也适用于非固定噪声源。
50.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，对由牲畜动物产生的声音的定位用来分析牲畜设施中某种疾病的传播速度和方向。
51.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，对由牲畜动物产生的声音的定位用来分析牲畜设施中牲畜动物的福利。
52.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设
施中的牲畜动物的方法，其中，该方法还包括环境分类器，环境分类器通过在不同算法中组合不同传感器来指示牲畜设施中的不同活动，其中，该不同活动可包括由牲畜动物执行的活动(例如，由牲畜动物执行的指示其健康和/或福利的活动)、由人执行的活动以及安装在牲畜设施中的一个或更多个系统的运行，该一个或更多个系统选自包括通风系统、喂食管线、洒水灭火器、饮水系统、加热系统、清洁系统、音乐系统和人造灯的组。
53.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，该不同算法选自包括降噪算法、通风检测算法、喂食管线检测算法、用于检测与所述牲畜动物的一种或更多种疾病和/或攻击相关的一种或更多种牲畜动物声音的算法、语音活动检测算法、装置定位算法、热不适检测算法、混响估计算法、工作人员攻击算法和工作人员跟踪算法的列表。
54.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，该方法还包括环境分类器，环境分类器通过组合来自不同传感器的输入并用不同算法分析输入来指示牲畜设施中的不同活动，该算法生成不同活动的指示作为输出,其中，该不同活动包括由牲畜动物执行的活动、由人执行的活动以及安装在牲畜设施中的一个或更多个系统的运行，所述一个或更多个系统选自包括通风系统、喂食管线、洒水灭火器、饮水系统、加热系统、清洁系统、音乐系统和人造灯的组，其中，该不同算法选自包括降噪算法、通风检测算法、喂食管线检测算法、用于检测与所述牲畜动物的一种或更多种疾病和/或攻击相关的一种或更多种牲畜动物声音的算法、语音活动检测算法、装置定位算法、热不适检测算法、混响估计算法、工作人员攻击算法和工作人员跟踪算法的列表。
55.麦克风可被解释为声学传感器。
56.例如，由牲畜动物执行的活动可与动物行为相关。为此，基于由一个或更多个麦克风拾取的声音输入的等级和/或特定动物发声，环境分类器可指示牲畜动物的活跃与不活跃的行进模式。此外，例如，基于用于检测明或暗的一个或更多个光传感器、用于测量温度的一个或更多个温度传感器和用于监视声音的一个或更多个麦克风的组合，可给出牲畜设施中动物数量的指示或者可以给出空的牲畜设施的指示。另外，基于一个或更多个麦克风的咳嗽和喷嚏检测连同可以检测温度冲击的温度传感器的使用，可指示潜在疾病爆发。另外，基于一个或更多个温度传感器的温度检测和一个或更多个相对湿度传感器的相对湿度检测，可指示热应激。此外，鉴于在没有应激的情况下在黑暗时期动物正常应该是安静的，基于光传感器的光检测和麦克风的声音检测，可给出黑暗时期的动物应激的指示。
57.例如，由人执行的活动可与人行为相关。为此，基于一个或更多个麦克风的语音检测，环境分类器可指示人的存在。另外，例如，基于通过一个或更多个麦克风检测人的喊叫和/或牲畜动物的尖叫，可指示人的攻击。
58.例如，通过用一个或更多个麦克风检测源自安装在牲畜设施中的运行系统的声音，并利用算法对输入进行建模，环境分类器可在系统发生故障时指示异常。为了检测通风系统的故障，例如，从一个或更多个温度传感器输入的温度与外部温度结合也被包括在由算法执行的建模中。外部温度可被理解为牲畜设施外部的温度。另外，通过用一个或更多个麦克风检测源自安装在牲畜设施中的运行系统的声音，并利用算法对输入进行建模，环境分类器可对安装在牲畜设施中所有系统的声学特性进行建模。
59.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，可在通风检测算法和/或喂食管线检测算法中使用噪声源的定位。
60.本发明的目的是表征背景声或噪声源的声音，以便更好地识别牲畜棚中的声音。一方面，通过去除诸如通风噪声这样的背景声，诸如咳嗽、打喷嚏这样的前景声可更准确地进行分类。另一方面，背景声本身的表征包含诸如用于检测机器的技术问题的有用信息。此外，通过识别牲畜设施中的不同声音，可执行生产周期的演变的自动检测。
61.在优选实施方式中，通风检测算法定义了在音频信号中表征通风系统的声学特性。利用这些特征，通风检测算法建立了描述通风系统运行的模型。偏离该模型可被视为故障。
62.在优选实施方式中，喂食管线检测算法定义了在音频信号中表征喂食管线的声学特性。利用这些特征，喂食管线检测算法建立了描述喂食管线运行的模型。偏离该模型可被视为故障。
63.在优选实施方式中，用于检测与所述牲畜动物的一种或更多种疾病和/或攻击相关的一种或更多种牲畜动物声音的算法使用由一个或更多个麦克风检测的声音输入，从该声音输入中去除背景声或噪声源的声音，之后通过算法识别和分类诸如牲畜动物的咳嗽和打喷嚏这样的不同声学事件。
64.在优选实施方式中，装置定位算法使用来自不同扬声器和麦克风的输入，不同的扬声器和麦克风被安装在多个装置上。从特定装置上的扬声器发出的已知信号被牲畜设施内空间中的其他装置拾取，并且用定位技术，即，通过检测多个装置上的时间差和等级差，可通过使用算法将空间中的不同装置的定位可视化。
65.在优选实施方式中，热不适检测算法组合来自温度和相对湿度传感器的输入，并将输入绘制在二维图像中，其中，基于输入，热不适检测算法识别其中牲畜动物遭受热或冷应激的区域。
66.在优选实施方式中，混响估计算法或通常的声学特性估计算法基于来自一个或更多个麦克风的声音输入来确定牲畜设施的空间中声学特性的估计，并还估计混响时间。可用来自装置上的扬声器的已知输出信号(该已知输出信号由同一装置的麦克风或另一装置上的麦克风检测到)或者用外部音频输入来计算混响时间的估计。混响时间的估计作为事件分类(例如，咳嗽的分类)的特征是有用的，它可用于区分大与小的牲畜设施，它可区分空与非空的牲畜设施，并且它甚至可跟踪牲畜设施中牲畜动物的生长，因为由于牲畜动物的生长，牲畜设施的声学特性变化。
67.在优选实施方式中，工作人员攻击算法使用从一个或更多个麦克风输入的声音，基于该输入，算法基于检测到来自人的喊叫和/或牲畜动物的尖叫来确定工作人员攻击。
68.在优选实施方式中，工作人员跟踪算法使用蓝牙跟踪和/或麦克风检测到的声音输入来检测音频信号中的语音存在，基于语音存在与蓝牙跟踪相结合，算法能够跟踪牲畜设施的工作人员。
69.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，该方法使用包括两个或更多个麦克风、扬声器和多个传感器的监视装置来实现。
70.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，该方法还包括使用监视装置的两个或更多个麦克风以及扬声器实现声音交互机制。优选地，声音交互机制包含：基于由麦克风检测到的一个或更多个声音，扬声器提供对该声音的响应。
71.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，声音交互机制包括：从用户获取关于牲畜设施中未识别噪声的输入；并用自学习方法学习用户的响应来改进环境分类器，但不限于自学习方法。在机器学习的背景中，通常已知的是，“主动学习”或“自学习”意指学习算法正在主动询问专家以提高其分类性能。
72.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，装置定位算法有助于定位空间中的多个监视装置，检查装置的正确安装，并将来自不同装置上的传感器的结果关联。在实施方式中，装置定位算法利用包括麦克风的声音监视装置之间的信号的无线通信(例如，wi
‑
fi)的强度。根据另一实施方式，装置定位算法利用包括麦克风和扬声器的声音监视装置的扬声器发出并被其麦克风检测到的声音信号。通过这样做，可计算牲畜设施的空间中的从一个特定装置的扬声器朝向其他这种装置的麦克风的距离。通过将来自所有成对装置的结果与所有成对装置之间的wi
‑
fi网状网络中的wi
‑
fi信号的强度组合，可自动地检查正确的安装。
73.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，语音活动检测算法通过从某些声音事件中提取音频特征并对说话和非说话事件进行分类来使用时频表示或任何其他表示调查人声的典型声音特性。
74.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，声音交互机制包括从牲畜设施中牲畜动物的声音中获取信息(例如但不限于攻击检测)，并提供扬声器响应(例如但不限于古典音乐或母畜的自然发声)来影响牲畜动物的行为。例如，响应于检测到攻击，可使用声音让牲畜平静下来，但是作为对无聊的反应，例如，可用声音来启动游戏。在优选实施方式中，所述扬声器响应是通过扬声器提供的声音输出，扬声器响应例如但不限于古典音乐或母畜的自然发声。在优选实施方式中，一个或更多个麦克风检测声音，算法处理声音并提取声音特征/事件并将它们分类为特定行为，例如，将它们分类为指示活跃动物、攻击动物或睡眠动物。作为对该分类的响应，扬声器可通过播放适于影响牲畜动物行为的声音来影响行为。例如，如果检测到应激或攻击性，扬声器可播放诸如古典音乐或母畜的声音这样的平静声音。
75.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，在自学习神经网络中分析一个或更多个空间中的一个或更多个装置的不同传感器的输出，但不限于自学习神经网络。优选地，自学习神经网络利用模式识别和所有传感器数据(例如，来自不同装置的数据)的相关性，各装置包括多个麦克风、相对湿度传感器、温度传感器和光传感器。在优选实施方式中，通过大数据相关性处理来执行所有传感器数据的相关性。优选地，自学习神经网络包括无监督学习功能并能够执行可用于使分类算法更稳健的聚类方法。
76.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，在多轮中，用人工智能对一个或更多个空间中的一个或更多
个装置的不同传感器和环境分类器的输出进行分析，以便优化牲畜动物生产(诸如但不限于与饲料、喂养时间、光模式、温度分布、通风优化、声音等级、声学特性等相关的优化)和福利。优选地，使用人工智能解释复杂数据。优选地，通过从包括人工神经网络、模糊系统和人工智能数据库的列表中选择的人工智能装置来执行人工智能。多轮是指饲养牲畜动物的多个生产轮次。因此，所有原始传感器数据和来自以上提到的算法的输出可与来自屠宰场的生产结果相关，生产结果包括牲畜动物重量和牲畜动物福利分数。基于这些相关性，可做出管理决策，以改善后一轮生产中的生产结果。整个生产轮次内的来自一个空间中的多个装置的所有传感器数据的组合与生产结果相结合得到了用于优化牲畜动物生产和福利的关键信息。牲畜动物生产中或来自屠宰场的生产结果中的术语“生产”是指诸如肉、乳制品、羊毛和皮革这样的动物产品的生产，并优选地是指肉的生产。
77.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，牲畜动物选自由牛、猪、马、山羊、家禽、宠物和可在牲畜设施里饲养的任何动物组成的组。
78.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，牲畜动物是一头或更多头猪。
79.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，牲畜动物是一只或更多只鸡。
80.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，牲畜动物是一只或更多只火鸡。
81.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，经分析的经过滤的音频信号用来监视牲畜动物的健康和/或福利。
82.在优选实施方式中，本发明提供了根据本发明的用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法，其中，定位牲畜动物的健康和/或福利，以指示健康和不健康的牲畜动物在某一个时刻的位置。
83.根据本发明的方法的高度期望的特征是将以下进行组合：对噪声源进行定位和建模；以及将此与牲畜设施内部牲畜动物的动物声音/行为相关联。例如，在动物声音中检测到应激并检测到通风故障，该组合就为农场主提供了智能报警。
84.通过以下非限制附图进一步描述本公开，这些非限制附图进一步例示了本公开，并且这些附图不旨在限制本公开的范围，它们也不应该被解释为限制本公开的范围。
85.附图
86.对图1的描述
87.参照图1，按照本发明的监视牲畜设施中的牲畜动物时涉及的步骤的流程图。在第一步骤101，使用两个或更多个麦克风接收在牲畜设施内部产生的音频信号。所述两个或更多个麦克风设置在监视装置上，并且以如下的方式布置，使得两个或更多个麦克风之间的时间差和等级差的组合能够指向某些方向。通过使用麦克风接收到的音频信号包括由牲畜动物产生的声音以及由通风装置、喂食管线、人声等产生的噪声。在步骤102，对从两个或更多个麦克风接收的音频信号执行波束成形操作(或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术)以产生组合音频信号，然后在步骤103，定位所关注声音。这里的定位意指检测所关注
三维区域中的声源坐标。在步骤104，定位空间中的噪声源并产生噪声源模型。在步骤105中，在降噪算法中使用产生的噪声源模型，以从音频信号中滤除噪声源。最后，在步骤106，分析经过滤的音频信号，以准确地监视牲畜动物。因此，可从经过滤的音频信号中推断出牲畜动物的基于位置和/或不同声音的特性。不受限制地，这种监视可以用于监视牲畜动物的健康和/或福利。在经过滤的音频信号(前景信号)之后，可如此使用产生的噪声源模型(背景信号)来检测机器(诸如装置、喂食管线等)的可能故障。
88.降噪算法可以是但不限于基于谱减法的标准降噪算法，其旨在降低噪声等级而不影响信号质量。该算法使用快速傅里叶变换(fft)从音频信号计算周期图(即，时频表示)，并且通过平滑周期图，用最小值统计方法估计背景噪声。从周期图中减去所估计的背景噪声，从而产生经过滤的音频信号。在噪声源(诸如，通风系统)固定的情况下，这种方法运行良好。由于监视装置包括多个麦克风，因此执行波束成形(或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术)以定位/分析噪声源，并减小来自该方向的音频信号，从而也过滤了非固定噪声源(诸如，喂食管线噪声)。
89.对图2的描述
90.图2例示了用于监视用于牲畜动物的商业用地的示例性装置200的图示。该装置可处于牲畜设施中的任何适当位置，以便准确地监视周围环境。单个装置能够监视一群牲畜动物。例如，在猪的情况下，一群牲畜动物可以是每个装置大致200至250只牲畜动物。在包括不止250头猪的较大装备中，多个装置可安装在一个开放空间(被称为空间)中，从而使得牲畜设施的所有者能够在空间水平上可视化整个装置的状态。借助通过电缆为装置供电，可容易地将装置安装在牲畜设施上。牲畜设施包括加热和冷却(通风)系统，以调节温度并且将牲畜动物保持在其最热舒适的区域(年龄相关)，使得它们可使用其全部能量来生长，因此满足肉生产。牲畜设施还包括用于喂食牲畜动物的喂食管线系统、有可能施加白天或晚上的人工模式以改善某些物种的生长的灯。
91.如图2中所示，装置200由壳体201组成，壳体201包括两个或更多个麦克风202
‑
1......202
‑
6(这些麦克风在本文中被统称为麦克风202，被独立地称为麦克风202)、温度传感器203、相对湿度传感器204、led 205、光传感器206、扬声器207。壳体201主要是圆顶形的，并可由聚丙烯、聚乙烯和/或聚氯乙烯制造。壳体201连接到电线，以经由连接为所述麦克风202、温度传感器203、相对湿度传感器204、led 205、光传感器206和扬声器207提供电能。
92.该装置包括两个或更多个麦克风202，以记录在牲畜设施中产生的声音。优选地，该装置包括布置在壳体的底部部分上的圆形周边中的六个麦克风。所有的麦克风都被放置在一个平面中，正指向下。麦克风被配置为捕获由牲畜动物产生的声音，随后分析这些声音以监视牲畜动物。可由第三方(例如，由农场主或兽医)基于对牲畜动物的监视来确定健康和/或福利。麦克风还捕获由包括加热系统、通风系统、喂食管线、清洁系统等的各种系统产生的声音。疾病的声音具有与疾病关联的声音(像咳嗽、打喷嚏和咯咯叫一样)，并且可容易地在麦克风202中捕获。诸如攻击、咬尾等这样的问题也可与某些声音(例如，但不限于尖叫)关联。喂食管线或通风装置或加热系统的故障是可听见的，因此是通过麦克风202可检测的。多个麦克风202允许有潜在的额外功能，诸如声源定位、降噪、去混响、确定声音的方向性以及更高级的信号处理技术(诸如，神经网络)。声源定位是通过使用波束成形技术(或
替代技术)来实现的，并有助于识别牲畜动物的声音和噪声二者的起源方向。
93.温度传感器203位于壳体的外部，所以它可以测量牲畜设施中的环境温度。牲畜动物的舒适和生长与它们正感觉到的温度非常密切相关。如果温度太低，则牲畜动物将感到冷并将使用能量来产生热。所利用的能量将不再可用于生长。就像人类一样，牲畜动物可本身适应温度变化，如果该变化是渐进的话。由于牲畜动物的生物抵抗力较低，突然下降可导致高度不耐受和疾病爆发。每个年龄段也有它们自己的舒适温度。因此，例如，为了健康/福利以及管理问题二者，跟踪牲畜设施里的温度是重要的。由于从北方吹到建筑物上的冷风导致的温度突然下降可以是潜在疾病爆发的警报，并且，例如，基于所述警报，可升高温度，而由于加热或通风故障导致的相同下降显然是管理问题，例如，它可促使例如农场主或兽医启动对加热或通风故障的修复。
94.与温度传感器相对地设置在壳体的外部上的相对湿度传感器204测量牲畜设施内部的相对湿度。温度与相对湿度的组合决定了感觉温度。例如，在人类中，50％的湿度或90％的湿度下的30℃的感觉将是不同的，其中，后者将使人感觉不太舒服，因为更难通过出汗传递身体热量。温度传感器203与相对湿度传感器205的组合提供了牲畜设施内部的感觉温度。温度与相对湿度的组合提供了关于牲畜生长环境的信息。可及早地检测偏离适宜牲畜动物生长的环境的情况，并且第三方(例如，兽医或农场主)可用该信息更早地预测可能的疾病爆发。
95.led 205设置在壳体内部并向用户指示装置状态。led 205的颜色报告硬件装置本身的状态以及数据问题二者。在示例情况下，六个led设置在壳体内部(壳体带有半透明盖)，以指示装置的状态。led的颜色指示牲畜设施的状态，诸如，紫色可指示装置未连接到互联网，绿色可指示装置在线并且状态良好，红色可优选地基于牲畜设施里非常大量的咳嗽、打喷嚏、咯咯叫和/或尖叫指示牲畜设施里的潜在疾病爆发，黄色可指示表明需要提高警惕的中间状态，等等。
96.该装置包括光传感器206，光传感器206与led相对地位于壳体的半透明底部部分的内部中，使得其不受led的光影响。它被配置为测量牲畜设施中的光强度。光传感器将用来跟踪晚上和白天。这可以是自然的晚上和白天或为了改善某些物种的生长而施加光的人工模式的晚上和白天。
97.装置200包括扬声器207，扬声器207被放置在底部部分的中间，位于所有麦克风的中心处。该放置确保了它与所有麦克风等距，并促成麦克风的自动质量测量。它允许播放已知作品的预定义声音。当恰好位于其周围的麦克风记录该声音从而得到麦克风信号时，扬声器播放的原始声音与麦克风信号之间的差异或原始声音与麦克风信号之间的相关性或成对麦克风之间的相关性可提供关于麦克风质量的信息。扬声器还被配置成为牲畜动物和/或工人播放声音，其中，声音可包括但不限于用于牲畜动物的平静声音、古典音乐或母畜的自然发声声音、用于改善工人的工作环境的音乐等。扬声器与麦克风的组合通过使农场主或设施的管理员能够使用基于语音的命令进行交互来使装置具有交互性。麦克风拾取农场主的语音，处理器进一步分析该语音，以确定从扬声器向农场主播放的适当响应。可进一步利用扬声器207和麦克风202测量空间的声学特性。用两个或更多个麦克风与扬声器的组合，可用空间的声学特性建立模型，并且模型可区分大的、有混响的空间与小的、无混响的空间。对空间的声学特性的了解有利于对不同声音的分类。
98.对图3的描述
99.图3例示了存在于监视装置200中的各种模块。如图中所示，该装置包括：感测模块301，其包括麦克风(该麦克风也可被解释为声学传感器)、温度传感器、相对湿度传感器和光传感器；通信模块302，其包括led、无线通信模块(优选地，wi
‑
fi模块)和/或被配置用于使用2.400至2.485ghz的工业、科学和医疗无线电频带中的短波长超高频无线电波在短距离内无线交换数据的模块(优选地，蓝牙模块)；存储器303，其被配置为存储由传感器产生的输出；处理模块304，其用于处理从麦克风接收的输出与从其他传感器接收的输出的组合，以识别牲畜设施的状态；以及声音交互模块305，声音交互模块被配置为允许进行与装置的用户交互，该交互包括通过麦克风捕获用户的语音并通过扬声器提供与牲畜设施的状态相关的输出，和/或声音交互模块被配置为允许进行装置与牲畜动物的交互，和/或声音交互模块被配置为通过如下步骤允许进行麦克风质量测量：由扬声器播放已知作品的预定义声音并由麦克风记录声音从而得到麦克风信号；并确定由扬声器播放的原始声音与麦克风信号之间的差异或原始声音与麦克风信号之间的相关性或成对麦克风之间的相关性。允许进行装置与牲畜动物的交互的配置的非限制示例是响应于检测到的牲畜动物的攻击而通过扬声器播放平静声音，或者作为对无聊的响应，例如，可用声音来启动游戏。工业、科学和医疗无线电频带是国际上针对除了电信之外的工业、科学和医疗目的使用无线电频率(rf)能量而保留的无线电频带(无线电频谱的一部分)。
100.感测模块中的传感器监视牲畜设施中的环境条件。led被配置为通过针对不同状态指示不同颜色来表明装置的状态。
101.wi
‑
fi模块允许装置与安装在设施中的其他装置和/或用户装置通信，以提供关于牲畜设施的状态的实时更新。牲畜设施还包括使用有线(以太网电缆)或无线连接(4g路由器)的作为互联网接入点的网关。将经由无线通信网状网络(优选地，wi
‑
fi网状网络)和/或经由适于将装置物理连接到网关的多条以太网电缆，检测并自动连接在网关范围内(要么直接地或要么通过其他装置间接地)的所有装置。有利的是，当无线通信网状网络出于某些原因将无法工作时，多条以太网电缆可确保装置与网关的连接。网状网络要求：不在网关范围内但在另一装置(该另一装置在网关范围内)范围内的装置也可通过所述另一装置连接到网关。网状网络是一种动态网络，这意味着如果装置不能通过某一路径到达网关，它将尝试寻找另一组装置，通过所述另一组装置，它可到达网关。网关还可配备有固态驱动器，以存储原始音频记录。
102.蓝牙模块允许跟踪工作人员通过牲畜设施的移动，并通过确定应该访问牲畜动物的顺序(诸如，首先访问较年轻和健康的牲畜动物，随后才访问较大的生病牲畜动物)来改善生物安全性。
103.存储器303用于将传感器数据中本地存储在装置中。存储器可包括但不限于磁存储单元、光存储单元、ram、rom、硬盘驱动器、闪存等。
104.处理模块304输出由各种传感器产生的输出与从麦克风产生的输出的组合，以识别牲畜设施的状态，如在图4中更详细例示的。处理模块进一步执行波束成形操作(或替代技术)，以组合由麦克风捕获的信号来定位由牲畜动物产生的声音和由诸如加热系统、通风系统、喂食管线等这样的噪声源产生的声音。声源的定位有助于确定声音起源的方向坐标，可进一步使用该方向坐标来过滤由噪声源产生的噪声、分析产生噪声的特定机器的潜在故
障并确定健康和不健康牲畜动物的位置。
105.声音交互模块305允许用户通过向装置发出被麦克风拾取的语音命令来与监视装置交互。装置通过利用扬声器播放所需的回答对命令做出响应。另外，声音交互模块305可允许装置与牲畜动物交互。允许装置与牲畜动物交互的配置的非限制示例是响应于检测到的牲畜动物的攻击而通过扬声器播放平静声音。另外，声音交互模块305可通过以下步骤允许麦克风质量测量：由扬声器播放已知作品的预定义声音并由麦克风记录声音从而得到麦克风信号；并确定由扬声器播放的原始声音与麦克风信号之间的差异或原始声音与麦克风信号之间的相关性或成对麦克风之间的相关性。
106.对图4的描述
107.图4示出了处理模块所遵循的用于监视牲畜设施的状态的步骤的流程图。该装置的新颖特征是，它考虑到不同传感器值的相互依赖性，以监视牲畜设施里的牲畜动物。例如，当牲畜设施在天变黑的某一时间段内没有平静下来时，可表明牲畜动物发生了诸如疾病或其他干扰因素这样的某种异常。在这种情况下，利用光传感器的输出(指示周围环境的黑暗)与来自麦克风的输出(指示攻击或疾病的声音)和/或温度或相对湿度传感器的输出(指示不利的环境或加热和/或通风系统的故障)的组合，以确定牲畜设施的状态并采取适当的措施来减轻问题。因此，处理模块有助于例如处理健康/福利以及牲畜设施上的管理问题。由于冷风而导致的气温骤降可以是潜在疾病爆发的警报，而由于加热或通风故障而导致的气温骤降显然是管理问题。
108.如图中所示，在步骤401，组合温度传感器和相对湿度传感器的输出，以确定感觉温度。在步骤402，由一个或更多个麦克风拾取各种声音。在步骤403，将光传感器的输出与温度传感器和相对湿度传感器的输出整合，以表征牲畜生长的环境(冷
‑
暖、湿
‑
干、白天
‑
夜晚)。大多数牲畜设施在一天中的不同时间有固定的温度阈值，以确保牲畜动物健康生长并将牲畜动物保持在最热舒适的区域。可及早地检测偏离该适当温度的情况，并可更稳健地检测各种温度调节系统中的故障。这些发现可被整合到健康和/或福利监视系统中，以便基于变化的环境参数(诸如，温度下降)和/或安装在设施上的用于保持温度的各种系统(加热和通风系统)的故障来预测可能的疾病爆发。
109.在步骤404，将光传感器的输出与麦克风的输出整合，以便分析和分类由麦克风拾取的不同声音。作为示例，光传感器的输出可与麦克风的输出组合，以便通过只在夜间听声音来寻找夜晚的特定事件。牲畜设施中的操作和牲畜动物的行为在白天里与夜晚相比是不同的。与夜晚相比，牲畜动物在白天里有可能更活跃。类似地，更多的喂食管线在白天时间里工作。偏离这种模式(即，白天里不活跃)也可与牲畜动物的健康/福利以及喂食管线系统的故障相关，并且可通过组合光传感器和麦克风来预测。
110.在步骤405，可将来自以上步骤的输出整合，以提供牲畜设施的整体状态。可使用led的一种或更多种颜色向农场主和/或兽医指示状态，或者通过扬声器将状态作为语音响应传送。
111.对图5的描述
112.图5例示了环境分类器，环境分类器在不同算法中组合不同传感器来按照图2中例示的监视装置检测牲畜设施中的活动。环境分类器通过在不同算法中组合不同传感器的输出指示在任何时刻在牲畜设施中正在发生什么。如图中所示，框501中示出的各种算法被环
境分类器502组合，以提供与在任何时刻在牲畜设施中发生的活动相关的信息，所述算法诸如为降噪算法501a、通风检测算法501b，喂食管线检测算法501c、装置定位算法501d、语音活动检测算法501e、用于检测与所述牲畜动物的一种或更多种疾病和/或攻击相关的一种或更多种牲畜动物声音的算法501f(高活动性、咬尾、咳嗽、打喷嚏、咯咯叫和尖叫的声音是所述牲畜动物声音的非限制示例)、温度冲击检测算法501g、混响估计算法501h、工作人员跟踪算法501i、工作人员攻击算法501j等。牲畜设施503上的活动可以是牲畜动物执行的活动(诸如咳嗽、打喷嚏、尖叫等)、牲畜设施里的人(工人或小偷)执行的活动以及各种系统(诸如通风系统、加热系统、喂食管线、清洁系统、音乐系统等)发挥功能。
113.环境分类器基于可用的不同传感器和由处理模块提供的输出来指示牲畜设施中正在发生什么(既与动物相关也与非动物相关)。通常，非动物相关的检测器/估计器应该提供足够的信息来绘制牲畜设施的粗略草图，既有牲畜设施的大小又有装置、通风系统、喂食管线和其他设备(产生噪音或发热)的定位。利用非动物相关的信息与来自不同传感器的输入的组合来分析牲畜动物的健康和/或福利以及某些机器的潜在故障。以下描述了环境分类器利用的算法：
114.降噪算法：可以是但不限于基于谱减法的标准降噪算法，其旨在降低噪声等级而不影响信号质量。
115.通风检测算法：它用来基于但不限于音频信号的时频表示来估计通风系统特定的频率范围内的固定噪声源。另外，使用多个麦克风，可确定通风系统的定位。这将提供与牲畜设施内的温度分布相关的信息，特别是在带有多个监视器的大空间中，其中，不同监视器中的温度传感器可被组合。
116.喂食管线检测算法：它用来基于但不限于音频信号的时频表示来研究与喂食管线相关的典型声音。存在不同类型的喂食管线，诸如具有诸如重复噪声源、气动阀等这样的不同的明显声音特性的干式喂食、液体喂食。
117.用于检测与所述牲畜动物的一种或更多种疾病和/或攻击相关的一种或更多种牲畜动物声音的算法：它用来基于但不限于音频信号的时频表示来确定牲畜动物之间的攻击(高活动、尖叫、咬尾等的声音)和潜在疾病爆发(咳嗽、打喷嚏、吸吮等声音)。当该算法检测到牲畜设施中的攻击时，扬声器可播放古典音乐或母畜的自然发声以降低牲畜动物体内的心跳和血压，并最终降低牲畜动物之间的攻击。
118.语音活动检测算法：它基于但不限于时频表示，以通过从某些声音事件中提取音频特征来确定人声的声音特性，并对语音和非语音进行分类。该算法检测到牲畜设施里人的存在和潜在的行走路径，并可自动开始播放音乐以改善工人的工作环境。
119.装置定位算法：在大空间中，将安装多个装置来庇护牲畜的健康和/或福利。装置定位算法确定无线通信网络(优选地，wi
‑
fi网状网络)中的所有成对装置之间的无线通信信号强度(优选地，wi
‑
fi信号强度)。通过利用信号强度与距离之间的关系，估计装置在空间中的定位。它可用于检查安装正确性，并将一个空间内不同装置上的传感器的结果关联。该装置定位算法的替代方案是用另一装置的多个麦克风拾取由一个装置产生的声音，并如此用所有成对装置估计所有装置的位置。
120.温度冲击检测算法：该算法组合温度和相对湿度，以检测牲畜动物是否舒适或正在承受温度冲击。
121.混响估计算法：该算法使用扬声器和一个或更多个麦克风来对空间中的混响进行分析从而基于通过扬声器播放脉冲估计空间的大小，并记录和进一步分析由一个或更多个麦克风拾取的脉冲的衰减时间。另选地，混响估计算法使用一个或更多个麦克风分析空间中的混响，以基于一个或更多个麦克风拾取的声音以及一个或更多个麦克风拾取的声音的衰减时间的记录和进一步分析来估计空间的大小，在优选实施方式中，还可使用混响估计算法从声音中确定声学特性，基础此，可将大的牲畜设施与较小的牲畜设施区分开。声学特性的盲估计对于分类算法的更好精度、区分大小农场和跟踪牲畜动物的生长是真正重要的，因为声学特性随着动物的生长而变化。
122.工作人员跟踪算法：该算法利用在装置内部使用2.400至2.485ghz的工业、科学和医疗无线电频带中的短波长超高频无线电波在短距离内交换数据的无线技术(优选地，蓝牙)以及将工作人员通过牲畜设施的行走路径可视化的被配置用于跟踪使用2.400至2.485ghz的工业、科学和医疗无线电频带中的短波长超高频无线电波在短距离内无线交换的数据的装置(优选地，蓝牙跟踪器(徽章、移动电话或工作人员的其他物品))。
123.工作人员攻击算法：它用来确定工作人员的攻击，该攻击可被检测为高语音的声音、尖叫的声音和或工作人员产生的二次响声(诸如工作人员踢栅栏的声音)。
124.环境分类器的输出可通过网络应用被传达给用户，或者该输出可通过使用扬声器播放的语音命令被传达给用户。关于后者，优选地使用将词语翻译成声音的语音合成算法。
125.对图6的描述
126.图6例示了装置与用户之间的声音交互机制，以允许进行交互来获得各种传感器的状态和牲畜设施的整体状态。声音交互允许用户通过发出语音命令并接收通过扬声器回放的基于语音的响应来获得各种传感器的状态和牲畜设施的整体状态。用户的语音由麦克风601捕获，随后被馈送到声音交互模块602中。声音交互模块包括声音识别模块602a和声音合成模块602b。由麦克风捕获的用户语音被馈送到声音识别模块602a，在这种情况下，声音识别模块602a被配置为语音识别系统。该模块执行语音到文本的转换，以提取所捕获语音中的词语，以确定用户的需求。从处理模块提取所需信息，处理模块进而通过处理存储在存储器中的各种传感器输出来提供信息。所需信息随后通过使用声音合成算法转换为声音，并通过扬声器回放给用户。以下是声音交互有用的示例情况中的一些。
127.·
用户(例如，农场主或兽医)进入牲畜设施，并且询问夜间的健康和/或福利或自他的上次访问以来健康和/或福利的变化。这可通过说出唤醒命令来将装置置于监听模式然后说出询问健康(ask
‑
health)和/或福利状态(welfare
‑
status)命令来完成。装置以被询问的信息进行回答。
128.·
用户可以通过使用唤醒命令随后使用询问传感器状态(ask
‑
sensor
‑
status)命令来询问特定传感器(温度、相对湿度、光、天气预报......)的状态。回答将被扬声器回放。
129.声音交互还使得能够进行双向交互，其中，装置可询问用户并且响应可被存储在装置的基于规则的引擎中以供未来分析或供装置自学习。设备可询问：“背景中的重噪声是什么？”，用户可回复并且系统可从回答中学习，以改进环境分类器。
130.以与上述的在装置与用户之间的声音交互机制类似的方式，如图6所例示的，装置与牲畜动物之间的声音交互机制是可能的。允许装置与牲畜动物进行交互的配置的非限制示例是响应于检测到的牲畜动物的攻击而通过扬声器播放平静声音，或者作为对无聊的响
应，可用声音来启动游戏。
131.图7
132.图7例示了用于监视牲畜设施701的状态的系统700的示意图，其中，牲畜设施701的状态包括当牲畜动物在牲畜设施701内部时牲畜动物的监视结果和/或当外部系统702
‑
708安装在设施701中时外部系统702
‑
708的管理状态。该系统包括牲畜设施701和放置在牲畜设施701内部的图2的装置200。对于图7中示出的装置的实施方式的描述，参考以上对图2的描述。如图7中可以看到的，装置200被放置在牲畜设施701内部的中央，并具体地以向下定向的方式附接到天花板709。因此，装置200理想地适于监视牲畜设施701的状态，其中，牲畜设施701的状态包括在牲畜设施内部的牲畜动物的监视结果和/或安装在设施701中的外部系统702
‑
708的管理状态。在牲畜设施701的内部，放置有以下的外部系统：喂食管线702、作为饮水系统类型的供水管线703、喷水灭火器704、通风系统705、作为加热系统类型的加热灯706、作为清洁系统类型的压力清洗系统707和作为音乐系统类型的无线电广播设备708。至于装置200对牲畜设施701的所述状态的监视，参照以上对图2的讨论。图7中示出的系统还可包括移动装置(优选地，移动电话)，移动装置被配置为接收来自装置的输出、存储所述输出并处理所述输出。在根据图7的实施方式中，装置200放置在直径为20m的区域中(该区域是牲畜设施701的旨在容纳牲畜动物的区域)的中央。例如，在直径为20m的区域中可容纳200至250头猪。例如，在直径为20m的区域中可容纳4000至6000只鸡。相应地，包括根据图7的装置200的系统700适于容纳和监视200至250头猪或4000至6000只鸡。在较大的牲畜设施中，需要多个装置来监视牲畜动物。例如，在有1000个动物的典型猪场中用四个装置，并且在有25000个动物的典型鸡场中用五个装置。
133.提供先前对所公开实施方式的描述，以使得本领域的技术人员能够做出或使用本发明。对于本领域中的技术人员，对这些实施方式的各种修改将是容易清楚的，并且本文中定义的一般原理可在不脱离本发明的精神或范围的情况下被应用于其他实施方式。因此，本发明不旨在限于本文中示出的实施方式，而是将被赋予与以下权利要求书以及本文中公开的原理和特征一致的最广范围。

技术特征：
1.一种用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法(100)，所述方法包括以下步骤：a.从两个或更多个麦克风接收包括牲畜设施中产生的声音的音频信号(101)；b.定位所述音频信号中的所关注声音(103)，所关注声音是由牲畜动物产生的声音和由噪声源产生的声音二者，其中，定位步骤还包括以下步骤：i.在降噪算法中利用空间中的噪声源的基于定位的模型，以从所述音频信号中滤除噪声源，从而得到经过滤的音频信号(105)；ii.分析所述经过滤的音频信号。2.根据权利要求1所述的方法，其中，选择波束成形操作(102)或诸如神经网络这样的更高级的信号处理技术作为定位所关注声音的技术，所述波束成形操作或所述更高级的信号处理技术被执行以将来自两个或更多个麦克风的所述音频信号组合成组合音频信号。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，定位步骤还包括以下步骤：定位空间中的噪声源以基于定位来产生空间中的所述噪声源的模型(104)，之后在降噪算法中利用所述模型以从所述音频信号中滤除噪声源，从而得到经过滤的音频信号(105)。4.根据前述权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，定位步骤还包括以下步骤：分析所述噪声源的所述模型，以便分析所述牲畜设施中的对应系统的运行和/或故障。5.根据前述权利要求1至4中任一项所述的方法，其中，波束成形或诸如神经网络和定位技术这样的更高级的信号处理技术基于接收到的所述音频信号中的所关注声音的时间差和/或等级差。6.根据前述权利要求1至5中任一项所述的方法，其中，降噪算法是基于谱减法的标准经典降噪算法。7.根据前述权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，所述噪声源包括通风机、加热系统、清洁系统、喂食管线、饮水系统、音乐系统和/或人声。8.根据前述权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，对由牲畜动物产生的声音的定位用来分析牲畜设施中某种疾病传播的速度和方向。9.根据前述权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，对由牲畜动物产生的声音的定位用来分析牲畜设施中的牲畜动物的福利。10.根据前述权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括环境分类器(502)，所述环境分类器通过组合来自不同传感器的输入并用不同算法分析所述输入来指示牲畜设施中的不同活动，所述算法生成所述不同活动的指示作为输出,其中，所述不同活动包括由牲畜动物执行的活动、由人执行的活动以及安装在牲畜设施中的一个或更多个系统的运行，所述一个或更多个系统选自包括通风系统、喂食管线、洒水灭火器、饮水系统、加热系统、清洁系统、音乐系统和人造灯的组，其中，所述不同算法选自包括降噪算法(501a)、通风检测算法(501b)、喂食管线检测算法(501c)、用于检测与所述牲畜动物的一种或更多种疾病和/或攻击相关的一种或更多种牲畜动物声音的算法(501f)、语音活动检测算法(501e)、装置定位算法(501d)、热不适检测算法(501g)、混响估计算法(501h)、工作人员攻击算法(501j)和工作人员跟踪算法(501i)的列表。11.根据前述权利要求1至10中任一项所述的方法，其中，使用包括两个或更多个麦克风(202)、扬声器(207)和多个传感器(203，204，206)的监视装置(200)实现所述方法。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述方法还包括使用所述监视装置的所述两个或更多个麦克风和所述扬声器实现声音交互机制，其中，所述声音交互机制包含：基于由所述麦克风检测到的一种或更多种声音，所述扬声器提供对所述声音的响应。13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，在饲养牲畜动物的多个生产轮次中，用人工智能分析一个或更多个空间中的一个或更多个装置的不同传感器和环境分类器的输出，以便优化动物生产和福利。14.根据前述权利要求1至13中任一项所述的方法，其中，所述牲畜动物选自由牛、猪、马、山羊、家禽、宠物和能在牲畜设施中饲养的任何动物组成的组。15.根据前述权利要求1至14中任一项所述的方法，其中，经分析的所述经过滤的音频信号用来监视所述牲畜动物的健康和/或福利。
技术总结
本发明涉及一种用于监视牲畜设施和/或牲畜设施中的牲畜动物的方法。该方法包括从两个或更多个麦克风接收包括牲畜设施中产生的声音的音频信号。定位音频信号中的所关注声音，所关注声音是由牲畜动物产生的声音和由噪声源产生的声音二者。定位还包括如下步骤：在降噪算法中利用空间中的噪声源的基于定位的模型从音频信号中滤除噪声源，从而得到经过滤的音频信号；并且分析经过滤的音频信号。并且分析经过滤的音频信号。


技术研发人员：D
受保护的技术使用者：桑德托克斯公司
技术研发日：2019.12.18
技术公布日：2021/6/29