一种拟声驱鸟音频选择方法及装置

摘要：

本申请公开了一种拟声驱鸟音频选择方法及装置，包括：收集多个驱鸟音频；采用主观打分法对每个驱鸟音频进行打分，计算每个驱鸟音频数据的综合得分；将每个驱鸟音频的所述综合得分作为每个驱鸟音频对应的初始Q值，采用Q‑learning算法根据驱鸟效果实时更新所述驱鸟音频的Q值，并根据驱鸟装置的当前状态选择播放驱鸟效果最优的驱鸟音频。本申请中的驱鸟装置可以根据当前状态选择最优的驱鸟音频进行驱鸟。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN202110308971.2

申请日期：2021-03-23

公开/公告号：CN113053413A

公开/公告日：2021-06-29

主分类号：G10L25/51(2013.01)

申请/专利权人:广东电网有限责任公司江门供电局

发明/设计人:张羽;陈益平;周庆东;甘团杰;刘天绍;蓝伟松;莫钜槐;张家耀;吴华标;周宇尧;张经纬

主申请人地址:529000 广东省江门市蓬江区建设二路152号

专利代理机构:北京集佳知识产权代理有限公司

代理人:郭帅

国别省市代码:广东;44

权利要求：

1.一种拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，包括： 收集多个驱鸟音频； 采用主观打分法对每个所述驱鸟音频进行打分，计算每个所述驱鸟音频数据的综合得分； 将每个所述驱鸟音频的所述综合得分作为每个所述驱鸟音频对应的初始Q值，采用Q-learning算法根据驱鸟效果实时更新所述驱鸟音频的Q值，并根据驱鸟装置的当前状态选择播放驱鸟效果最优的驱鸟音频。 2.根据权利要求1所述的拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，所述采用主观打分法对每个所述驱鸟音频进行打分，计算每个所述驱鸟音频数据的综合得分，包括： 分别得到多个专家对各所述驱鸟音频的打分结果； 将所述打分结果进行标准化； 根据标准化后的数据计算每个专家对同一驱鸟音频的打分比重； 计算每个专家的所述打分比重对应的熵值和信息熵冗余度，由权重计算公式计算每个专家的打分权重； 根据所述打分权重计算每个所述驱鸟音频的综合得分。 3.根据权利要求2所述的拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，所述将所述打分结果进行标准化，包括： 将打分结果代入带标准化公式中进行标准化，标准化公式为： 式中，i＝1,2…m，j＝1,2…n，m为驱鸟音频个数，n为专家人数；ai表示第i个驱鸟音频；bij表示第j个专家对第i个驱鸟音频的打分；max(ai)和min(ai)分别表示同一个专家对m个驱鸟音频打分后的最高分和最低分。 4.根据权利要求3所述的拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，所述根据标准化后的数据计算每个专家对同一驱鸟音频的打分比重，包括： 将标准化后的数据代入到打分比重计算公式中计算每个专家对同一驱鸟音频的打分比重，打分比重公式为： 式中，Xij为对驱鸟音频打分结果进行标准化后的数据。 5.根据权利要求4所述的拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，所述计算每个专家的所述打分比重对应的熵值和信息熵冗余度，由权重计算公式计算每个专家的打分权重，包括： 计算每个专家的所述打分比重对应的熵值和信息熵冗余度，由权重计算公式计算每个专家的打分权重，打分权重计算公式为： dj表示信息熵冗余度。 6.根据权利要求5所述的拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，所述根据所述打分权重计算每个所述驱鸟音频的综合得分，包括： 每个驱鸟音频数据的综合得分的求解公式为： 7.根据权利要求1所述的拟声驱鸟音频选择方法，其特征在于，所述将每个所述驱鸟音频的所述综合得分作为每个所述驱鸟音频对应的初始Q值，采用Q-learning算法根据驱鸟效果实时更新所述驱鸟音频的Q值，并根据驱鸟装置的当前状态选择播放驱鸟效果最优的驱鸟音频，包括： S301：采用熵权法计算每个所述驱鸟音频的初始得分，将初始得分作为每个所述驱鸟音频的初始Q值； S302：当防鸟装置处于状态S1时，执行Q值最大的动作，所述动作为播放Q值最大的所述驱鸟音频； S303：若驱鸟失败，则奖赏值R＝-1；若驱鸟成功，则奖赏值R＝1； S304：将所述奖赏值，当前状态最大的Q值代入Q值更新公式中，对每个所述驱鸟音频的Q值进行更新； 式中，γ为衰减系数，α为学习速率；s表示防鸟装置的状态，a表示执行的动作，表示当前的状态； S305：重复步骤S302-S304，使得所述防鸟装置根据当前状态选择播放驱鸟效果最优的驱鸟音频。 8.一种拟声驱鸟音频选择装置，其特征在于，包括： 收集单元，用于收集多个驱鸟音频； 打分单元，用于采用主观打分法对每个所述驱鸟音频进行打分，计算每个所述驱鸟音频数据的综合得分； 选择单元，用于将每个所述驱鸟音频的所述综合得分作为每个所述驱鸟音频对应的初始Q值，采用Q-learning算法根据驱鸟效果实时更新所述驱鸟音频的Q值，并根据驱鸟装置的当前状态选择播放驱鸟效果最优的驱鸟音频。 9.根据权利要求8所述的拟声驱鸟音频选择装置，其特征在于，所述打分单元包括： 专家打分单元，用于分别得到多个专家对各所述驱鸟音频的打分结果； 标准化单元，用于将所述打分结果进行标准化； 比重计算单元，用于根据标准化后的数据计算每个专家对同一驱鸟音频的打分比重； 权重计算单元，用于计算每个专家的所述打分比重对应的熵值和信息熵冗余度，由权重计算公式计算每个专家的打分权重； 得分计算单元，用于根据所述打分权重计算每个所述驱鸟音频的综合得分。 10.根据权利要求8所述的拟声驱鸟音频选择装置，其特征在于，所述选择单元包括： 初始Q值计算单元，用于采用熵权法计算每个所述驱鸟音频的初始得分，将初始得分作为每个所述驱鸟音频的初始Q值； 动作执行单元，用于当防鸟装置处于状态S1时，执行Q值最大的动作，所述动作为播放Q值最大的所述驱鸟音频； 奖赏值获取单元，用于若驱鸟失败，则奖赏值R＝-1；若驱鸟成功，则奖赏值R＝1； Q值更新单元，用于将所述奖赏值，当前状态最大的Q值代入Q值更新公式中，对每个所述驱鸟音频的Q值进行更新； 式中，γ为衰减系数，α为学习速率；s表示防鸟装置的状态，a表示执行的动作，表示当前的状态； 驱鸟音频选取单元，用于依次重复所述动作执行单元，所述奖赏值获取单元以及所述Q值更新单元中的步骤，使得所述防鸟装置根据当前状态选择播放驱鸟效果最优的驱鸟音频。