曲 蕊,劉 晃,莊保陸,劉俊文
(1 上海海洋大學(xué)水產(chǎn)與生命學(xué)院,上海 201306;2 中國水產(chǎn)科學(xué)研究院漁業(yè)機械儀器研究所,上海 200092)
聲響對水生生物行為具有很大影響,人類很早就利用魚類對自身聲音的趨同性進行聲誘捕撈[1],通過制造出與魚類具有相同發(fā)聲頻率的發(fā)聲器,模仿魚類的聲音進行誘捕[2-3],如非洲漁民模擬隆頭魚科捕食草魚時發(fā)出的聲音進行捕撈[4]。中國關(guān)于魚類發(fā)聲的研究在20世紀(jì)80年代已有開展[5-7],但其后一直發(fā)展緩慢,鮮有相關(guān)研究報道。國外多研究鯨豚類發(fā)聲,對魚類發(fā)聲特性的研究也較少報道[8-13]。近年來,研究重點聚焦于魚蝦聲信號,如Mallekh等[14]通過提出一種檢測大菱鲆攝食聲信號的算法,確定了攝食量和聲能量之間的關(guān)系;Hawkins等[15]采用聲像同步技術(shù)研究雀鯛求偶、交配行為與聲信號之間的關(guān)系。攝食發(fā)聲是水下生物行為的一部分,不同的行為對應(yīng)不同的聲音,水生生物的求偶、繁殖、攝食、游泳等都會產(chǎn)生不同的聲音,不同行為聲音的強度和頻率等特征均不相同,且與季節(jié)和不同生長階段相關(guān)。
隨著自然漁業(yè)資源衰退、水產(chǎn)養(yǎng)殖的蓬勃發(fā)展,集約化養(yǎng)殖中飼料投喂方式不當(dāng),造成大量的水資源嚴(yán)重污染,從而限制了水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的進一步發(fā)展。改變傳統(tǒng)的過度投飼方式,實現(xiàn)精準(zhǔn)投飼,成為水產(chǎn)養(yǎng)殖中亟須解決的問題。由于魚蝦飽食程度依靠現(xiàn)有技術(shù)無法直接進行觀察估量,目前常用的檢測方法主要是機器視覺和聲學(xué)方法[16],但機器視覺方法受養(yǎng)殖水體以及魚蝦的攝食方式等影響,適用范圍受限[17]。使用被動聲學(xué)的方法進行探測,對魚蝦攝食環(huán)境以及攝食行為不會產(chǎn)生負面影響,還能有效反饋魚蝦攝食情況,因此,基于聲學(xué)的攝食研究是探測水生生物行為的重要手段。通過聲學(xué)探測,估計魚蝦攝食情況,確定不同魚類的攝食特征和攝食量,相關(guān)研究人員對此做了大量研究。湯濤林等[18]用羅非魚的攝食聲進行投飼研究,根據(jù)魚類的攝食特征來研究飼料最佳投喂量以及投喂時間;Parmentier等[19]發(fā)現(xiàn)對蝦的強食期在1 min以上,依此來調(diào)整投飼量;Lagardère等[20]對大菱鲆的攝食聲脈沖信號進行比較,對大菱鲆攝食特點做出分析。以上研究表明,通過攝食聲對不同種類的魚蝦量以及攝食特征做出定量分析,這為促進飼料效率,強化魚群集群密度,提高養(yǎng)殖效率等提供了重要參考價值。
魚蝦可以利用攝食過程產(chǎn)生的攝食聲信號進行通訊交流[21]。魚蝦攝食聲是生物噪聲的一種,其包括捕食時產(chǎn)生的游泳水動力噪聲、咀嚼和吞咽食物的噪聲[22]以及部分魚蝦類搶食發(fā)出的叫聲等??偨Y(jié)發(fā)現(xiàn),魚蝦攝食發(fā)聲主要有以下來源。
(1)摩擦發(fā)聲。魚蝦在攝食時骨骼和身體堅硬部位,如魚的齒、鰭、鰓蓋和蝦觸角根部等相互摩擦?xí)a(chǎn)生較為明顯的聲音[23];此外,魚類攝食、游動時因頰骨和水波紋之間的摩擦運動也會產(chǎn)生聲音[8]。摩擦發(fā)聲頻率范圍通常在200~5 500 Hz。如鱸魚鰓蓋摩擦產(chǎn)生的“咚咚”聲頻率范圍為50 ~1 200 Hz[24];鯡鯉門齒摩擦產(chǎn)生的敲擊聲頻率范圍為63~300 Hz[25];黑、白石首魚均靠咽齒摩擦發(fā)出“咯吱”聲,其頻率分別為63~6 300 Hz和500~4 000 Hz。條鱸鰓蓋摩擦產(chǎn)生的“咚咚”聲頻率為75~150 Hz[1]。
(2)魚類攝食時口腔內(nèi)壓力的突然變化產(chǎn)生的聲音??谇粌?nèi)壓力的突然變化是伴隨著進食或咀嚼食物產(chǎn)生的。當(dāng)吸食性魚類嘴巴張開開始捕捉食物時,口腔會擴張,這時頰腔內(nèi)會產(chǎn)生一定的壓力[26],魚類口腔內(nèi)壓力的突然變化會產(chǎn)生強大的水流,這種水流會將食物吸入口腔內(nèi),同時也會引起鰓弓和鰓蓋的振動,從而產(chǎn)生一定的聲信號。Sprague等[27]結(jié)合運動學(xué)、聲學(xué)和形態(tài)分布方法研究了海馬的攝食聲信號,證明了口腔內(nèi)壓力的變化會產(chǎn)生聲音。某些魚類可通過魚鰾及其附屬肌肉振動發(fā)聲,此類發(fā)聲原理為與鰾相連的若干特殊肌肉迅速伸縮,使鰾壁共鳴,從而發(fā)聲[22]。鰾振動發(fā)出的聲音通常為低頻,其頻率范圍因魚的種類不同而有很大的差別,大黃魚鰾發(fā)聲的頻率為125~4 000 Hz,鰻魚為50 ~1 200 Hz[24]。
(3)蝦在攝食時下頜的閉合產(chǎn)生的聲音。Silva等[28]用聲像同步裝置檢測斑節(jié)對蝦的攝食聲信號并對其進行研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)飼料被固定在對蝦的口器中時,下頜相互碰撞和摩擦?xí)a(chǎn)生一系列的攝食脈沖聲信號。
(4)其他。除了以上3種來源之外,魚蝦在進行某些生命活動時也會產(chǎn)生聲音,如游泳、躲避天敵過程中發(fā)出的驚恐聲。某些魚類在攝食時,因往前游動,骨骼和魚鰭運動會發(fā)出聲音,搶食會發(fā)出聲音,尾巴拍打水花也發(fā)出聲音[20]。研究者檢測到的攝食聲信號是一個混合聲音,此聲音信號有可能單純是由魚類在咀嚼的過程中鰓弓鰓蓋或頜骨的震動產(chǎn)生,也有可能還包含了其他尚未明確因素。
相較于對發(fā)聲機理開展研究較早的國外,國內(nèi)對于魚蝦發(fā)聲機理尚未進行系統(tǒng)地研究。需要研究的內(nèi)容包括振動產(chǎn)生聲音的特定組織、產(chǎn)生聲音的能量來源、聲音的調(diào)制、聲音能量在水體中的耦合等[29]。
魚蝦攝食聲音獲取有兩種途徑:自然條件下錄音和圈養(yǎng)錄音[30]。由于自然環(huán)境下魚發(fā)出的聲音微弱,且天氣等外界因素對聲音獲取干擾較大,因而國內(nèi)外研究者通常通過圈養(yǎng)水生生物并搭建水下聲音檢測平臺來檢測攝食聲信號。魚類被圈養(yǎng)在不同規(guī)格的網(wǎng)箱、水槽或水池,采用物理方法使水箱內(nèi)的水溫和鹽度等維持在適宜魚類生長的最佳值。如Smith等[31]搭建了直徑1.93 m、深0.77 m的2 000 L循環(huán)水箱,系統(tǒng)水溫控制在25~32 ℃,采用聲像同步方法探測蝦的攝食聲。整個環(huán)境無光源,通過蝦眼睛反射紅外光確定蝦的位置;湯濤林等[18]在淡水養(yǎng)殖試驗系統(tǒng)中進行羅非魚攝食聲試驗,搭建了容積2.5 m3、水深1.0 m、水溫控制在18~24 ℃的水槽;Amorim等[32]在監(jiān)測灰色魴魚水下攝食聲時,搭建了規(guī)格為70 m×35 m×15 m的玻璃鋼水箱,水溫控制在7~12 ℃,并通過計算機來模擬適宜的自然光周期。采用人工圈養(yǎng)的方法對魚蝦水下攝食聲進行監(jiān)測,環(huán)境噪聲的可控性增加,可人為減少環(huán)境噪聲對攝食聲信號的干擾。
水聲信號采集裝置通常具備音頻采集和存儲等功能[30]。音頻采集通常由水聽器、放大器和動態(tài)信號分析儀等設(shè)備實現(xiàn)。早期的音頻采集存儲裝置主要為錄音機。例如Smith等[31]用Edirol R-09HR錄音機結(jié)合FASTCAM SA5攝像機(775k-c3)開展斑節(jié)對蝦的攝食聲學(xué)研究。隨著電子科技的發(fā)展,采集存儲方式向數(shù)字化方向發(fā)展,水聲檢測系統(tǒng)由水聽器、遠程控制濾波放大器、數(shù)據(jù)采集器、計算機等構(gòu)成[33]。目前水聲信號采集裝置已經(jīng)形成了系列化集成度較高的產(chǎn)品,比如丹麥BK公司8101、8103以及TC4034等系列產(chǎn)品。
傳統(tǒng)的信號檢測和估計方法是建立在背景噪聲為白噪聲的基礎(chǔ)上,但背景噪聲多為周期性噪聲[34]。若背景噪聲與魚聲信號重疊較大,此信號則為無效聲信號。因而在對魚聲信號進行處理時,需提取攝食聲信號的有效音段。采用譜減法、數(shù)字濾波算法以及聲信號方差計算等算法可對環(huán)境中的背景噪聲進行處理,如Silva等[28]得到斑節(jié)對蝦攝食聲信號的功率譜后,采用譜減法減去噪聲模型譜來估計純凈攝食聲信號;Phillips等[35]對虹鱒的攝食聲信號處理采用了基于數(shù)字信號處理技術(shù)的模擬器ADSP(2181)和MAO(2062-9106),使用數(shù)字濾波算法和攝食聲信號方差計算算法來計算(6~9)kHz頻段內(nèi)的有用攝食信號。魚聲信號是一個非平穩(wěn)信號,可從時域、頻域以及同態(tài)分析3個角度來提取特征參數(shù),從而得到不同魚類的聲特征。對此類信號的處理目前主要采用短時傅里葉變換(Fast Fourier Transformation,FFT)的方法[36],其本質(zhì)是在一幀內(nèi)把魚聲信號看作是一個準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)過程,每幀取10~30 ms,把聲信號分解為不同幅值和頻率的正弦波,從而將時域信號轉(zhuǎn)換為頻域信號。應(yīng)用計算機平臺軟件就能夠?qū)崿F(xiàn)對采集到的攝食聲信號的時域和頻域的幅度、頻率等信息的處理[37]。很多公司在選擇分析軟件時更傾向于使用與自己的檢測系統(tǒng)一體的軟件,如丹麥的B&K公司Pulse系統(tǒng)以及美國MathWorks公司的Matlab 系統(tǒng)。經(jīng)過計算機軟件處理得到的純凈攝食聲信號從時間信號、窄帶頻譜以及功率3個角度進行分析,可得到當(dāng)前攝食功率Pt與頻率之間的關(guān)系為[38]:
(1)
式中:ms 為起始頻率,Hz;me為截止頻率,Hz;Pm為當(dāng)前時刻攝食功率,W;Pn為背景噪聲攝食功率,W;Pt為攝食功率,W。
水下攝食聲學(xué)研究結(jié)果分為兩種,一種在水產(chǎn)養(yǎng)殖中具有實際應(yīng)用價值,另一種僅作行為理論研究。攝食聲學(xué)特征的表達是行為理論研究中的重要部分,可將不同條件下魚蝦的攝食行為與聲學(xué)特征建立聯(lián)系。魚蝦攝食聲音特征的提取大多是沿用傳統(tǒng)語音信號處理的方法,例如:對聲音信號分幀、加窗,提取每幀信號的特征值(持續(xù)時間、共振峰、功率譜估計、能量譜包絡(luò)、線性預(yù)測倒譜系數(shù)等特征參數(shù))。魚蝦攝食聲學(xué)特征可反映出魚蝦養(yǎng)殖的種類、食欲以及養(yǎng)殖模式等。如湯濤林等[18]提取羅非魚攝食聲特征發(fā)現(xiàn),隨著時間的推進,羅非魚的攝食聲功率和攝食量都下降,聲功率和攝食量呈正相關(guān)。根據(jù)攝食聲學(xué)特征得知某時間點或時間段內(nèi)攝食聲信號頻率或聲強變化范圍,由此對魚類攝食強食期做出判斷。對大中小3種不同體型大菱鲆的攝食信號聲學(xué)特征進行比較,發(fā)現(xiàn)體型較大的大菱鲆攝食脈沖信號較為穩(wěn)定,而體型較小的大菱鲆在1 min后仍會出現(xiàn)波形較大的攝食脈沖信號,據(jù)此可對不同體型大菱鲆攝食量做出估計[14]。
多種魚類均具有方向性聽力和辨別聲源的行為能力,將檢測到的魚蝦攝食聲的有效音段提取完整的特征參數(shù),制造出具有魚類誘導(dǎo)馴化功能的裝置,對放養(yǎng)的魚蝦進行引誘以及自動馴化,可減少放養(yǎng)種苗的流失,還可吸引野生魚類[39]。影響魚類誘導(dǎo)效果的主要參數(shù)是頻率和時間,只有通過檢測到的攝食聲對魚蝦攝食的主要特征做出定量分析后,找到攝食聲的主導(dǎo)頻率和時間參數(shù),在原有攝食聲基礎(chǔ)上進行加工,才能達到引誘效果,實現(xiàn)魚類聚群的馴化。如日本竹村暘等[40]通過對鯉魚攝食聲的檢測,發(fā)現(xiàn)間隔1 s的斷續(xù)攝食聲可達到驅(qū)散鯉魚效果,此外,引誘鯉魚的有效頻率為1.25 kHz。陳德慧等[41]根據(jù)魚類攝食聲,采用一定頻譜的聲波結(jié)合投飼對黑鯛進行音響馴化誘集,以達到對魚群進行有效控制的目的。張磊等[42]通過制造出與黑鯛魚苗攝食聲頻率相同的魚類誘導(dǎo)信號系統(tǒng),對海洋牧場放養(yǎng)的種苗進行誘導(dǎo),實現(xiàn)對黑鯛的馴化,從而減少魚苗在放流過程中從海洋牧場中的流失,同時也可以吸引野生魚類流入海洋牧場。通過攝食聲對魚類攝食行為做出定量分析,提取誘導(dǎo)的有效音段,實現(xiàn)魚類聚群的馴化,不僅保證了海洋牧場的正常發(fā)展,也在一定程度上增加了海洋牧場的漁業(yè)資源,有利于海洋牧場的高效運行。
攝食信號的頻譜特征可用于檢測養(yǎng)殖池塘內(nèi)復(fù)雜的飼養(yǎng)活動。對大黃魚的攝食頻譜分析發(fā)現(xiàn),幼魚吞食產(chǎn)生的水體表面攪動與水面氣泡破裂的聲音在1 000~2 000 Hz 的共振峰,2 000~4 500 Hz的共振峰為魚咀嚼顆粒飼料的聲音[22]。對大菱鲆攝食聲信號窄帶頻譜分析發(fā)現(xiàn),攝食聲信號通常是(0~20)kHz,然而在(7~10)kHz的頻率范圍內(nèi),攝食時聲壓級的變化幅度為15 ~20 dB[19],且在此頻率范圍內(nèi),養(yǎng)殖環(huán)境中的背景噪聲對攝食聲音的產(chǎn)生影響不大;對斑節(jié)對蝦的攝食頻譜分析發(fā)現(xiàn),在(4~8.5)kHz的頻段投喂飼料,能夠提高對蝦的飼養(yǎng)效率[35]。這些研究結(jié)果的重要應(yīng)用價值是根據(jù)水生生物攝食聲和攝食量之間的關(guān)系來確定最佳投飼量,針對各種魚蝦攝食特點,開發(fā)用聲學(xué)系統(tǒng)控制的投飼裝備,來代替目前市面上只能進行定點定量投喂的自動投飼機。澳大利亞的AQ1公司據(jù)此研發(fā)了用于魚蝦的聲學(xué)投飼反饋系統(tǒng)[43],Ullman等[44-46]對此系統(tǒng)的應(yīng)用進行了驗證,結(jié)果表明,根據(jù)聲學(xué)投飼反饋系統(tǒng)飼養(yǎng)的魚蝦具有更高的養(yǎng)殖效率。
魚蝦發(fā)聲微弱且采集困難,人工養(yǎng)殖的魚類在進化過程中可能會喪失某些聲音,在實驗室得到的算法不一定適用于實際的水產(chǎn)養(yǎng)殖環(huán)境。近年來隨著科技的發(fā)展,出現(xiàn)了靈敏度更高更準(zhǔn)確的水聽器以及水下攝像設(shè)備,鑒于聲信號和光信號在水聲信號檢測方面具有互補性,未來的水下探測系統(tǒng)也將組合這兩種信號源進行探測。具有高精度、高分辨率、三維立體成像的可集水聽器和攝像機一體人工智能水下機器人將是未來的攝食檢測的發(fā)展方向。國內(nèi)關(guān)于魚聲信號的研究還比較薄弱,特別是對魚的發(fā)聲方式,以及魚聲信號的特征提取上還沒有做深入的研究。未來可著重從以下幾個角度對攝食聲信號進行研究。
(1)攝食聲信號提取。目前用水聽器檢測到的攝食聲信號是一個復(fù)雜的混合信號,在處理過程中把一個多分量信號分解成多個單分量信號,但分解后此單分量信號并不能反映魚蝦真實攝食行為聲學(xué)特征,因此對攝食聲的分析和處理還建立在將攝食聲與環(huán)境中背景噪聲看為一體的基礎(chǔ)上。環(huán)境中的背景噪聲若和攝食聲的重疊較大,檢測到的攝食聲信號與魚類食欲的關(guān)系也會存在誤差,因而應(yīng)用聲學(xué)方法對水生生物的攝食量進行監(jiān)測,數(shù)據(jù)受采聲信號信噪比等各種因素的干擾。未來可從攝食的發(fā)生機制、攝食聲信號的主導(dǎo)頻率范圍等方面出發(fā),將攝食聲和其他聲音用一定的算法進行區(qū)分,提高魚蝦攝食聲信號特征參數(shù)的準(zhǔn)確性,對攝食量做出準(zhǔn)確計算。
(2)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立魚類攝食聲信號梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)特征參數(shù)模型。按不同的運算方式由各個不同的節(jié)點組成攝食聲信號的特征網(wǎng)絡(luò)。基于BP算法建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可對魚類的攝食聲信號進行特征分類,此方法更加有利于魚類聲信號的識別。檢測到的魚類攝食聲因受養(yǎng)殖模式影響可能存在一定誤差,利用人工智能進行圖像識別,對此誤差做出調(diào)整,得出準(zhǔn)確攝食聲與攝食量之間的關(guān)系。
(3)應(yīng)用場景的拓展。未來基于攝食行為聲學(xué)特征表達的研究可擴大應(yīng)用范圍,研究對象不再限于魚和蝦,應(yīng)用水下機器人檢測到的聲像同步攝食聲信號,將水產(chǎn)養(yǎng)殖中不同種類的魚、蝦、貝和蟹等攝食行為和攝食聲音一一對應(yīng),將檢測到攝食聲信號提取特征參數(shù)后,建立不同養(yǎng)殖種類攝食聲的標(biāo)準(zhǔn)模式數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫達到一定規(guī)模時,對魚類聲信號進行同態(tài)分析,得到魚類攝食信號的復(fù)倒譜參數(shù)和倒譜參數(shù),并將這些參數(shù)用于魚蝦的種類識別;可直接利用數(shù)據(jù)庫存儲的攝食聲和聲能量之間的關(guān)系來估計養(yǎng)殖對象的最佳養(yǎng)殖密度;將某種魚蝦攝食聲特征與同數(shù)據(jù)庫中的已知種群的標(biāo)準(zhǔn)模式之間的距離測度進行計算,并將這個距離與預(yù)先設(shè)定的判決門限進行比較,根據(jù)其關(guān)系判斷魚蝦發(fā)聲圖譜。
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