| α声学指标 α acoustic index | |
| 声音复杂度指数 Acoustic complexity index (ACI) (Pieretti et al, 2011) | 音频中声强的变异性。 Pieretti等(2011)的研究表明, 在飞行器噪声下, ACI与鸟类发声频次呈正相关关系。 |
| 生物声学指数 Bioacoustic index (BIO) (Boelman et al, 2007) | 声谱图中超过分贝阈值部分的面积。该面积与动物鸣声的声强和占据的频段数有关。Boelman等 (2007)用BIO声学指标评估夏威夷亚山地生态系统中植物入侵对鸟类多度和群落组成的影响。 |
| 时间熵指数 Temporal entropy index (Ht) (Sueur et al, 2008) | 通过将音频切割为若干等时间间隔的声音片段, 计算每个时间片段内的振幅值A(t), 然后求振幅值A(t)的Shannon均匀度(Shannon evenness):
$H_t=-\sum^n_{t=1} A(t)×log_2 A(t)×log_2 (n)^{-1},H_{t}\in[0,1]$ |
| 频谱熵指数 Spectral entropy index (Hf) (Sueur et al, 2008) | 声信号平均频率谱S(f)的Shannon均匀度指数(Shannon evenness), 指示声信号在频率分布上的丰富和均匀程度:
$H_f=-\sum^n_{f=1} S(f)×log_2 S(f)×log_2 (N)^{-1},H_{f}\in[0,1]$ |
| 声学熵指数 Acoustic entropy index (H) (Sueur et al, 2008) | 时间熵指数(Ht)与频谱熵指数(Hf)的乘积, 体现声信号在时频域上的均匀度和复杂度。对于单调纯音, H趋向于0; 对于随机噪声, H趋向于1: H = Ht × Hf, H∈[0, 1]。Sueur等(2008)的试验表明, 540个模拟声学群落中的H值与物种数呈对数相关。 |
| 声音丰富度指数 Acoustic richness index (AR) (Depraetere et al, 2012) | 基于振幅指数(M)和时间熵指数(Ht)所得指标, 用于评估发声动物多样性与声学活动水平:
M = median(A(t))×2(1-depth), 0 ≤ M ≤ 1, depth为信号数字化的深度
$AR=\frac{(rank(H_t)×rank(M))}{n^2}$, 0 ≤ AR ≤ 1, n为音频文件数量
Depraetere等(2012)的研究表明, AR的计算结果与通过人工监听录音调查法国巴黎西南部3处温带林地的鸟类物种丰富度结果一致。 |
| 声音多样性指数 Acoustic diversity index (ADI) (Villanueva-Rivera et al, 2011) | 提取每一频段中超过特定声压级阈值(默认为?50 dBFS)的声信号参数, 计算Shannon指数(Shannon’s index), 指示声音多样性:$ADI=\sum^s_{i=1}p_i ln p_i$, pi是声信号在第i个频段所占比例, s是频段数量。Villanueva-Rivera等(2011)应用ADI比较了不同地点间以及一天中不同时段间的声景差异。 |
| 声音均匀度指数 Acoustic evenness index (AEI) (Villanueva-Rivera et al, 2011) | 提取每一频段中超过特定声压级阈值(默认为?50 dBFS)的声信号参数, 计算吉尼指数(Gini index)来表示声信号强度在不同频段的不均等程度。Villanueva-Rivera等(2011)用AEI比较不同土地利用类型录制的音频信号在频谱上的差异性。 |
| 标准化声景差异指数 Normalised difference soundscape index (NDSI) (Kasten et al, 2012) | 人类产生声音(anthropophony)与生物产生声音(biophony)声学成分间的比率, 评估人为干扰对声景的影响程度。Kasten等(2012)在建立远程声学评价实验室时, 利用NDSI筛选录音。 |
| β声学指标 β acoustic index | |
| 声学差异性指数 Acoustic dissimilarity index (D) (Sueur et al, 2008) | 时域差异性指数(temporal dissimilarity index, Dt)和频域差异性指数(spectral dissimilarity index, Df)的乘积, 评估群落间声信号在时域和频域上的差异性: $D_t=0.5×\sum^N_{t=1}|A_1(t)- A_2(t)|$, $D_f=0.5×\sum^n_{t=1}|S_1(f)- S_2(f)$, D = Dt × Df, D∈[0, 1]
Sueur等(2008)用D比较坦桑尼亚干旱低地沿海破碎化森林和完整森林动物发声活动的差异。 |