CN103649778A - 用于自动探测海洋动物的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
一种由探测装置执行的用于自动探测海洋动物的方法，所述方法包括：-获得由水下环境中的至少一个声传感器收集到的声信号测量值（1）的步骤；-用于探测调频声的第一支路（3）以及用于探测脉冲声的第二支路（4）中的至少一者；每个支路包括探测声音的步骤，方式是：并行地实施若干探测通道，所述探测通道对于至少一个自由度各自具有不同且固定的值；选择具有最大信噪比的所述探测通道；以及将所述选定的探测通道的所述信噪比与确定阈值相比较；-作出警报决策的步骤（32、42、5），从而根据所述第一支路的输出和/或所述第二支路的输出来指示是否存在至少一个海洋动物。
Description
技术领域
本发明的领域是信号处理和水下声学。
更确切地说，本发明涉及一种用于自动探测海洋动物的技术，即，允许使用PAD（“被动声音探测”）***从海洋动物的声发射探测中探测出是否存在海洋动物的技术。
本发明可以尤其，但非排他地，适用于探测是否存在海洋哺乳动物，包括鲸目动物（须鲸亚目和齿鲸亚目）。
对于海洋哺乳动物，发声分为两类：通信信号（调频信号、哨声）以及用于感知它们所处环境的信号（脉冲、咔嗒声）。例如，鲸目动物的所有发声包括：须鲸亚目的极低频发射、齿鲸亚目的中频发射（哨声）以及齿鲸亚目的高频发射（咔嗒声）。
应注意，如果PAD***允许监听和探测生物来源的信号，那么所述PAD***也可以监听和探测由其他活动产生的任何声音分布天电干扰。
已确定本发明的应用非常广泛，从想要拥有观察海洋动物的工具的海洋生态学领域的科学家到希望限制其活动（捕鱼活动、发射声呐的军事活动、用于分析海床的地球物理数据采集（例如，使用地震勘探法的石油勘探工程）等）对海洋动物产生的负面相互作用的海洋世界工作者。
背景技术
对应于强烈的需求并且得到活跃的科学界支持，已提出多种算法解决方案用于探测海洋动物。
自2003年以来举行的一系列专题研讨会呼应了此动态：
●特刊“使用被动声学对海洋哺乳动物进行探测和定位（Detection andlocalization of marine mammals using passive acoustics）”，加拿大声学（CanadianAcoustics），2004年第32卷。
●特刊“使用被动声学对海洋哺乳动物进行探测和定位（Detection andlocalization of marine mammals using passive acoustics）”，应用声学（AppliedAcoustics），2006年第67卷。
●特刊“使用被动声学对海洋哺乳动物进行探测和分类（Detection andclassification of marine mammals using passive acoustics）”，加拿大声学（CanadianAcoustics），2008年第36卷。
●特刊“使用被动声学监测对海洋哺乳动物进行探测、分类、定位和普查（Detection,classification,localization and census of marine mammals with passiveacoustics monitoring）”，应用声学（Applied Acoustics），2010年第71卷。
通过这四个参考文献，可以确定用于探测咔嗒声的算法解决方案：
a）使用能量描述符的经典解决方案：W.Mr.X.基默（W.Mr.X.Zimmer）、J.霍伍德（J.Harwood）、P.L.泰克（P.L.Tyack）、P.约翰逊（P.Johnson）以及P.T.麦德森（P.T.Madsen），“深潜喙鲸的被动声学探测（Passive acoustic detectionof deep-diving beaked whales）”，美国声学学会杂志（The Journal of the AcousticalSociety of America），2008年，第124卷第2823至2832页。
b）使用Teager描述符的原始解决方案：V.坎迪亚（V.Kandia）和Y.斯蒂利亚诺（Y.Stylianou），“基于Teager-Kaiser能量算子探测巨头鲸的咔嗒声（Detection of sperm whale clicks based On The Teager-Kaiser energy operator）”，应用声学（Applied Acoustic），2006年，第67卷第1144至1163页。
c）使用峰态描述符的原始解决方案：C.杰瓦伊斯（C.Gervaise）、A.巴拉祖蒂（A.Barazzutti）、S.比松（Busson）、Y.西马德（Y.Simard）以及N.罗伊（N.Roy），“在弱信噪比下对基于动物声学脉冲的峰态的自动探测（Automaticdetection of Bioacoustics impulses based kurtosis under weak signal to noiseratio）”，应用声学（Applied Acoustics），2010年，第71卷第1020至1026页。
对于哨声的探测，已提出算法解决方案：
a）使用声谱图：D.K.美琳杰（D.K.Mellinger）和C.W.克拉克（C.W.Clark），“通过声谱图对比识别瞬态低频鲸声（Recognizing transient low-frequency whalesounds by spectrogram correlation）”，美国声学学会杂志（Journal of the AcousticalSociety of America），2000年，第107卷第3518至3529页。
b）使用希尔伯特黄变换：亚当O（2006年），“用于海洋哺乳动物信号分析的希尔伯特黄变换变换的优点”，美国声学学会杂志（J.Acoust.Soc.Am）120：第2965至2973页。
c）以更高阶以及扭曲算子使用模糊度函数：C.伊万娜（C.Ioana）、C.杰瓦伊斯（C.Gervaise）、Y.斯蒂芬（Y.Stephan）以及J.I.玛奇（J.I.March），“使用时频相位追踪器对水下哺乳动物发声进行分析（Analysis of underwatermammal vocalizations using time-frequency-phase tracker）”，应用声学（AppliedAcoustics），2010年，第71卷第1070至1080页。
通常，上述已知的解决方案最多具有频率自适应性（允许选择存在信号的频带并且拒斥其他频带中的环境噪声）并且这些解决方案选择特定的探测测试，将所述特定的探测测试与单独测量噪声的情况下的此探测测试的估计值进行比较。
遗憾的是，这些已知的解决方案受到若干限制：
●它们不可嵌入自主通信***中；
●它们的性能是固定的或者取决于是否存在用来调节算法解决方案的设置或架构的受过训练的操作员；
●它们不会自动适应于生物发声的特性（通常是可变的）；
●它们不会在单个过程中处理海洋哺乳动物的整个发声；
●它们不包括对环境噪声产生的假警报的学习和拒斥。
发明内容
在至少一个实施例中，本发明尤其旨在克服现有技术的这些不同缺点。
更确切地说，本发明的至少一个实施例的目标是提供一种用于探测海洋动物的技术，此种技术在单个过程中处理不同海洋动物的发声（例如，海洋哺乳动物的整个发声，包括鲸目动物（须鲸亚目和齿鲸亚目））。
此外，本发明的至少一个实施例的目标是提供一种用于探测海洋动物的技术，此种技术能够适应于生物声源的特性以及环境噪声的特性。
本发明的至少一个实施例的另一目标是提供一种用于探测海洋动物的技术，此种技术在不需要操作员并且在最小数目的初步配置设置的情况下自动地执行。
本发明的至少一个实施例的额外目标是提供一种用于探测海洋动物的技术，从而允许嵌入式***（即，自主通信***）中的实时运行。
本发明的至少一个实施例的额外目标是提供一种用于探测海洋动物的技术，从而允许辨别非生物的声音探测（例如，归因于地震仪）并且拒斥这些声音探测。
本发明的一个特定实施例提出一种用于自动探测海洋动物的方法，所述方法通过探测装置来执行并且包括：
-获得由水下环境中的至少一个声传感器收集到的声信号测量值的步骤；
-以下支路中的至少一者：
*第一支路，其包括探测调频声的步骤，探测调频声的方式是：并行地实施若干第一探测通道，对于至少一个自由度，所述第一探测通道各自具有不同且固定的值；选择具有最大信噪比的第一探测通道；以及将选定的第一探测通道的信噪比与第一确定阈值相比较；
*第二支路，其包括探测脉冲声的步骤，探测脉冲声的方式是：并行地实施若干第二探测通道，对于至少一个自由度，所述第二探测通道各自具有不同且固定的值；选择具有最大信噪比的第二探测通道；以及将选定的第二探测通道的信噪比与第二确定阈值相比较；
-作出警报决策的步骤，从而根据第一支路的输出和/或第二支路的输出来指示是否存在至少一个海洋动物。
因此，提出一种创新性方法来处理由至少一个声传感器收集到的测量值（声压级），从而输出警报（警报决策），所述警报通知在声传感器的探测范围内是否存在一个或若干海洋动物。
每个支路具有若干并行的探测通道，此种技术具有许多优点：能够适应于生物声源的特性以及环境噪声的特性，并且可以在不需要操作员并且在最小数目的初步配置设置的情况下自动地执行。
当使用两个支路时（一个用于处理调频声，而另一个用于处理脉冲声），此种技术能够在单个过程中处理不同海洋动物的发声。
根据特定特征，所述至少一个自由度属于包括以下各项的群组：
-用以在新的表示空间中呈现声信号测量值的方法以及对应参数；
-量化信号特征，其中声信号测量值被映射在新的表示空间中；
-用以估计噪声特性的方法。
因此，每个支路的并行探测通道可以执行不同的探测并且警报决策的质量得到提高。
根据特定特征，每个第一探测通道使用具有不同长度的快速傅里叶变换以在新的表示空间中呈现声信号测量值，并且将能量用作量化信号特征，其中声信号测量值被映射在新的表示空间中。
这样改进了对调频声的处理。
根据特定特征，每个第二探测通道实施以下步骤：
-使用具有不同通频带的带通滤波器，以在新的表示空间中呈现声信号测量值；
-分别使用第一量化信号特征和第二量化信号特征来计算第一信噪比和第二信噪比，其中声信号测量值被映射在新的表示空间中，所述第一量化信号特征和所述第二量化信号特征被关联到不同阶的统计；以及
-在第一信噪比与第二信噪比之间选择最大的比率，以在选择具有最大信噪比的第二探测通道的步骤中使用。
这样改进了对脉冲声的处理。
根据特定特征，所述第一量化信号特征被能量关联到二阶统计，并且所述第二量化信号特征被峰态关联到四阶统计。
这样进一步改进了对脉冲声的处理。
根据特定特征，所述第一支路和所述第二支路中的至少一者包括：
-学习步骤，该步骤适用于根据多个连续的实际探测到的声音来确定时频网格的拒斥点；以及
-拒斥步骤，该步骤适用于拒斥在时频网格中位于拒斥点中的一者上的实际探测到的声音；
并且根据实际探测到并且未被拒斥的一个或多个声音来执行作出警报决策的步骤。
这样允许辨别非生物的声音探测（例如，归因于地震仪）并且拒斥这些声音探测。
根据特定特征，对于时频网格的至少一个给定点，所述学习步骤包括以下步骤：
-在确定的重复次数内的多个连续的实际探测到的声音中获得被映射在时频网格的所述给定点上的若干实际探测到的声音；
-在所述数目高于确定阈值时，决定时频网格的所述给定点是拒斥点。
这样该进了所述学习步骤。
根据特定特征，在所述探测装置中实时地实施所述方法，并且所述方法包括将所述警报决策传输到远程管理装置的步骤。
在另一实施例中，本发明涉及一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括程序代码指令，所述程序代码指令在所述程序在计算机或处理器上执行时用于实施上述方法（在其不同实施例中的任一者中）。
在另一实施例中，本发明涉及一种存储程序的非暂时性计算机可读载体媒体，所述程序在由计算机或处理器执行时致使计算机或处理器执行上述方法（在其不同实施例中的任一者中）。
本发明的特定实施例提出一种用于自动探测海洋动物的探测装置，所述探测装置包括：
-用于获得由水下环境中的至少一个声传感器收集到的声信号测量值的构件；
-以下处理构件的至少一者：
*第一处理构件，其允许探测调频声并且包括：并行的若干第一探测构件，对于至少一个自由度，所述第一探测构件各自具有不同且固定的值；用于选择具有最大信噪比的第一探测构件的构件；以及用于将选定的第一探测构件的信噪比与第一确定阈值相比较的构件；
*第二处理构件，其允许探测脉冲声并且包括：并行的若干第二探测构件，对于至少一个自由度，所述第二探测构件各自具有不同且固定的值；用于选择具有最大信噪比的第二探测构件的构件；以及用于将选定的第二探测构件的信噪比与第二确定阈值相比较的构件；
-用于作出警报决策的构件，从而根据第一处理构件的输出和/或第二处理构件的输出来指示是否存在至少一个海洋动物。
附图说明
通过下文的描述，并借助于说明性而非详尽的实例并且通过附图将更加清楚本发明的实施例的其他特征及优点，在这些附图中：
-图1是根据本发明的特定实施例的探测方法的示意图，包括用于调频声的支路以及用于脉冲声的支路；
-图2是包括在图1所示的每个支路中的探测块的一般图解，并且其本身包括探测级以及学习和拒斥级；
-图3是图2所示的探测级的一般图解；
-图4是包括在用于调频声的支路中的探测级的特定实施例的示意图；
-图5是包括在用于脉冲声的支路中的探测级的特定实施例的示意图；
-图6是图2所示的学习和拒斥级的一般图解；
-图7是图2所示的学习和拒斥级的特定实施例的示意图；
-图8示出根据本发明的特定实施例的探测装置的简化结构。
具体实施方式
在本文献的所有附图中，相同的元件和步骤用同一数字参考记号表示。
在下文所述的实例中，我们考虑探测是否存在海洋哺乳动物，包括鲸目动物（须鲸亚目和齿鲸亚目）。
现在参考图1，呈现根据本发明的特定实施例的探测方法。
输入1由例如，嵌入在用于地球物理调查的标准仪器（***、拖缆…）中的声传感器（例如，压力传感器（水听器）或粒子运动传感器（地震检波器、加速度计））收集到的测量值（声压级）组成。如图4所示，在提供到两个支路3和4上之前，由声传感器11收集到的测量值（例如）通过具有可变增益的预放大器12放大，且随后通过模拟-数字转换器（ADC）13转换成数字形式。
方案中的输出2是告知在声传感器的探测范围内存在一些海洋哺乳动物的警报。
输入信号（测量值）由T秒的帧进行处理，因此探测和警报具有T秒的采样率。
如果在探测装置中实时地实施所述方法，那么所述方法包括将最终警报决策传输到远程管理装置的步骤。
此过程分成两个支路，一个（参考3）用于处理调频声（须鲸亚目发声、齿鲸亚目哨声）并且另一个（参考4）用于处理脉冲声（齿鲸亚目的咔嗒声）。
每个支路（3或4）包括用于探测的探测块（参考31或41，并且下文详细描述）以及警报块（参考标号32或42）。
参考32的警报块作出第一中间警报决策33，从而根据由参考31的探测块实际探测到的一个或多个调频声34指示是否存在至少一个海洋哺乳动物。
参考42的警报块作出第二中间警报决策43，从而根据由参考41的探测块实际探测到的一个或多个脉冲声44指示是否存在至少一个海洋哺乳动物。
最终警报决策（即，输出2）是第一中间警报决策33和第二中间警报决策43的函数（在此实例中为逻辑“OR”函数）。
每个警报块32、42的操作可以概括如下。作为第一步骤，警报块对若干在单个探测度量中个别探测到的声音进行合并（对于警报块32：来自探测块31的哨声；对于警报块42：来自探测块41的咔嗒声）。探测度量可以由操作员定义为（例如）：在参考运行时间间隔中由哨声或咔嗒声所覆盖的时间比例；或者在参考运行时间间隔中探测到的事件（哨声或咔嗒声）的数目。随后，将探测度量的时间序列与阈值（硬的或软的）相比较。每当度量大于阈值时，就会发出探测警报。
如图2所示，探测块31和41中的每一者包括探测级6（也称为“级1”），用于声音探测（参见下文图3、图4和图5的描述），以及学习和拒斥级7（下文也称为“级2”），用于非生物声音的学习和拒斥（参见下文图6和图7的描述）。探测级6的输出参考35（对于参考3的支路）或45（对于参考4的支路）。学习和拒斥级7的输出是探测级6的输出，并且如上文已经提及参考34（对于参考3的支路）或44（对于参考4的支路）。
图3是图2所示的探测级6的一般图解。其基本上包括：
●并行的N个探测通道，参考611至61N（也称为“子级i（设置i）”，其中i是从1至N的整数并且N是大于1的整数）；
●用于每次（即，每个周期T）动态地选择探测通道的块62，所述块将输出SNR（信噪比）优化；以及
●用于仅在选定通道上执行探测的块63，执行探测的方式是将选定通道的SNR与确定阈值64（根据理论假设以及最大可接受的误警率计算出）相比较。
N个探测通道中的每一者由对新的表示空间（基本上为时间和频率）中的存在的测量值的第一操作组成，并且声音的量化特征被映射在此新的表示空间中。选择表示空间和信号特征这两者，以最大可能地将有用信号与噪声分离。随后在此新的表示空间中，通过估计局部SNR来执行探测，其中噪声根据测量值映射来进行估计。
为了与大范围的有用信号波形和噪声特性相适应，对于一个或若干自由度，N个探测通道中的每一者具有不同且固定的值：
●用以改变表示空间的方法及其设置（参数）θ（即，在新的表示空间中呈现声音信号测量值），
●新的表示空间中的量化信号特征，处理后的数据被映射在所述特征中，以及
●用以估计噪声特性的方法。
选择这些自由度之后，对于一种类型的有用信号以及一种类型的噪声，每个探测通道得到优化。
必须记住的是，在最终探测之前的SNR值（即，块62的输出以及块63的输入）是对于自由度的选择的最优性的指示符。
上文参考图1和图2详细描述的创新性一般方案可以应用且实施于（例如）用于探测器的两个通道的DSP（数字信号处理器）上。
一般而言，可以考虑此创新一般方案可以有效地等效实施，方式是：
●执行一组计算机指令，所述指令由PC型设备、DSP或微控制器等可再编程计算机器来执行；否则
●专用硬件机器或组件，例如，FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）或任何其他硬件模块。
如果解决方案在可再编程计算机器中实施，那么对应程序（即，指令组）可以存储在可拆卸的非暂时性计算机可读载体媒体（例如，软盘、CD-ROM或DVD-ROM）或不可拆卸的非暂时性计算机可读载体媒体中。
图8示出根据本发明的特定实施例的在DSP上实施的探测装置的简化结构。用于自动探测海洋动物的装置85包括DSP81、只读存储器（ROM）82以及随机存取存储器（RAM）83。只读存储器82存储程序的可执行代码，所述程序在由DSP执行时使得上文参考图1和图2详细描述的创新一般方案得以实施。在初始化之后，上述程序代码指令即刻被转移到随机存取存储器83，以便由DSP81来执行。随机存取存储器83类似地包括寄存器，用于存储该执行过程中所需的变量和参数。DSP81接收测量值（声压级）（即，输入1）并且将传递最终警报决策（即，输出2）。
图4是包括在用于调频声的支路3中的探测级100的特定实施例（“多FFT”方法）的示意图；
在此实施例中，探测级100包括：
●低通滤波器101；
●具有抽取器因数4的抽取器102；
●并行的两个（N=2）探测通道1031和1032，所述探测通道的FFT长度分别为512和2048。当然，数目N可以大于2；
●用于每次（即，每个周期T）动态地选择探测通道的块104，所述块将输出SNR（信噪比）优化；
●用于仅在选定通道上执行探测的块106，执行探测的方式是将选定通道的SNR与确定阈值相比较。
如上所提及，如果在探测装置中实时地实施所述方法，那么所述方法包括将最终警报决策传输到远程管理装置的步骤。例如，在海洋环境中地震数据采集的背景下，探测装置可以包括在拖缆中（传感器沿着缆线分布，从而形成一般被称作“拖缆”或“地震拖缆”的线性声学天线；地震拖缆的网由地震勘测船牵引）。在实时信号处理的此种限制的情况下，不可能使用太大的FFT长度，太大的FFT长度意味着从探测装置到管理装置的太长的传送时间。512和2048FFT长度的耦合符合实时信号处理的限制。
探测级的N个探测通道中的每一者定义如下：
●用以改变表示空间的方法是快速傅里叶变换（FFT），其中FFT的长度L选择为待设定的参数；
●信号特征（其中声信号测量值被映射在新的表示空间中）为能量；以及
●噪声估计方法为一阶低通无限脉冲响应滤波器。
在替代实施例中，用以改变表示空间的方法不是快速傅里叶变换（FFT），而是以下列表（非详尽的）中的时频映射方法：过零、经验模态分解（EMD）、滤波器组或小波变换。
图5是包括在用于脉冲声的支路4中的探测级200的特定实施例（“具有多阶统计的滤波器组”方法）的示意图。
在此实施例中，探测级200包括：
●高通滤波器201；
●并行延伸的N（例如，N=6）个带通滤波器的组202，用以在新的表示空间中呈现声音信号测量值；
●并行的N个探测通道2031至203N。每个探测通道分别使用第一量化信号特征和第二量化信号特征来计算第一SNR和第二SNR（信噪比），其中声信号测量值被映射在新的表示空间中。为相关的探测通道选择第一SNR与第二SNR之间的最大值。第一量化信号特征和第二量化信号特征被关联到不同阶的统计。在优选实施例中，第一量化信号特征被能量关联到二阶统计，并且第二量化信号特征被峰态关联到四阶统计。噪声估计方法为一阶低通无限脉冲响应滤波器。在替代实施例中，耦合（能量峰态）可以变化为包括以下列表（非详尽的）中的两项的任何其他耦合：能量、斜度、峰态以及alpha稳定参数。
●用于每次（即，每个周期T）动态地选择探测通道的块204，所述块将输出SNR（信噪比）优化；
●用于仅在选定通道上执行探测的块206，执行探测的方式是将选定通道的SNR与确定阈值相比较。
现在参考图6和图7进行描述，图2示出学习和拒斥级7的特定实施例。
包括在用于调频声的支路3中的探测级100（图4的“多FFT”方法）以及包括在用于脉冲声的支路4中的探测级200（图5的“具有多阶统计的滤波器组”方法）将由声传感器测量到的任何声音的探测率优化（不论源的性质如何）。
然而，被动探测器装置（例如，嵌入标准地球物理仪器中）会面临由仪器本身产生的多种非生物发声。它们的探测是真实的声音探测，但是错误的海洋哺乳动物探测。
为了降低由非生物声音引起的误警率，在支路3和4中的每一者中，添加学习和拒斥级7以学习这些非生物声音探测以及消除这些非生物声音的方法。学习和拒斥级7包括：
●学习块71，其适用于根据多个连续的实际探测到的声音来确定时频网格的拒斥点；以及
●拒斥块72，其适用于拒斥在时频网格中位于拒斥点中的一者上的实际探测到的声音。
学习块71使用现实的假设：非生物声音探测是普通的，而海洋哺乳动物探测是稀少的。对长度T的运行时帧周期进行定义。在这个周期T上，声音探测级6（即，支路3的探测级100处理调频声，而支路4的探测级200处理脉冲声）将信号映射到时频网格上。假设此网格为G(t,f)。随着时间推移，网格G(t,f)的每个点的探测次数用时间存储器D求和，并且除以包含在D中的总的重复次数，以获得网格的一个点是由于非生物声音引起的错误警报的概率。学习块71在相关联的概率高于确定阈值的情况下决定时频网格的给定点为拒斥点。
在图7顶部示出的网格73中，位于网格的给定点处的圆圈大小与此给定点是由于非生物声音引起的错误警报的概率成比例（即，圆圈的大小与位于此网格点上的实际探测到的声音的次数成比例）。
在图7底部示出的网格74中，用交叉号标记的网格点是拒斥点，拒斥块72将使用这些拒斥点来确定是否必须拒斥实际探测到的声音。
Claims (11)
1.一种用于自动探测海洋动物的方法，其特征在于，所述方法由探测装置（85）执行并且包括：
获得由水下环境中的至少一个声传感器收集到的声信号测量值（1）的步骤；
以下支路中的至少一者：
第一支路（3），其包括探测调频声的步骤（31），探测调频声的方式是：并行地实施若干第一探测通道（1031至1032），所述第一探测通道对于至少一个自由度各自具有不同且固定的值；选择（104）具有最大信噪比的所述第一探测通道；以及将所述选定的第一探测通道的所述信噪比与第一确定阈值相比较（106）；
第二支路（4），其包括探测脉冲声的步骤（41），探测脉冲声的方式是：并行地实施若干第二探测通道（2031至203N），所述第二探测通道对于至少一个自由度各自具有不同且固定的值；选择（204）具有最大信噪比的所述第二探测通道；以及将所述选定的第二探测通道的所述信噪比与第二确定阈值相比较（206）；
作出警报决策的步骤（32、42、5），从而根据所述第一支路的输出和/或所述第二支路的输出来指示是否存在至少一个海洋动物。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个自由度属于包括以下各项的群组：
用以在新的表示空间中呈现所述声信号测量值的方法以及对应参数；
量化信号特征，其中所述声信号测量值被映射在所述新的表示空间中；
用以估计噪声特性的方法。
3.根据权利要求1至2中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，每个第一探测通道使用具有不同长度的快速傅里叶变换以在新的表示空间中呈现所述声信号测量值，并且将能量用作量化信号特征，其中所述声信号测量值被映射在所述新的表示空间中。
4.根据权利要求1至3中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，每个第二探测通道实施以下步骤：
使用具有不同通频带的带通滤波器以在新的表示空间中呈现所述声信号测量值；
分别使用第一量化信号特征和第二量化信号特征来计算第一信噪比和第二信噪比，其中所述声信号测量值被映射在所述新的表示空间中，所述第一量化信号特征和所述第二量化信号特征被关联到不同阶的统计；以及
在所述第一信噪比与所述第二信噪比之间选择最大比，以在选择具有最大信噪比的所述第二探测通道的步骤中使用。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一量化信号特征被能量关联到二阶统计，并且所述第二量化信号特征被峰态关联到四阶统计。
6.根据权利要求1至5中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述第一支路和所述第二支路中的至少一者包括：
学习步骤（71），该步骤适用于根据多个连续的实际探测到的声音来确定时频网格的拒斥点；以及
拒斥步骤（72），该步骤适用于拒斥在所述时频网格中位于所述拒斥点中的一者上的实际探测到的声音；
并且其特征在于，根据实际探测到并且未被拒斥的一个或多个声音来执行作出警报决策的步骤。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对于所述时频网格的至少一个给定点，所述学习步骤（71）包括以下步骤：
在确定的重复次数内的多个连续的实际探测到的声音中获得被映射在所述时频网格的所述给定点上的若干实际探测到的声音；
在所述数目高于确定阈值时，决定所述时频网格的所述给定点是拒斥点。
8.根据权利要求1至7中的任一权利要求所述的方法，其特征在于，在所述探测装置中实时地实施所述方法，并且其特征在于所述方法包括将所述警报决策传输到远程管理装置的步骤。
9.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括程序代码指令，所述程序代码指令在所述程序在计算机或处理器上执行时用于实施根据权利要求1至8中的至少一项权利要求所述的方法。
10.一种存储程序的非暂时性计算机可读载体媒体，所述程序在由计算机或处理器执行时致使所述计算机或所述处理器执行根据权利要求1至8中的至少一项权利要求所述的方法。
11.一种用于自动探测海洋动物的探测装置（85），其特征在于，所述方法包括：
用于获得由水下环境中的至少一个声传感器收集到的声信号测量值的构件；
以下处理构件的至少一者：
第一处理构件，其允许探测调频声并且包括：并行的若干第一探测构件，所述第一探测构件对于至少一个自由度各自具有不同且固定的值；用于选择具有最大信噪比的所述第一探测构件的构件；以及用于将所述选定的第一探测构件的信噪比与第一确定阈值相比较的构件；
第二处理构件，其允许探测脉冲声并且包括：并行的若干第二探测构件，所述第二探测构件对于至少一个自由度各自具有不同且固定的值；用于选择具有最大信噪比的所述第二探测构件的构件；以及用于将所述选定的第二探测构件的所述信噪比与第二确定阈值相比较的构件；
用于作出警报决策的构件，从而根据所述第一处理构件的输出和/或所述第二处理构件的输出来指示是否存在至少一个海洋动物。
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