Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Hệ thống thu thập và phân tích âm thanh phát ra khi tôm ăn

-

NGUYỄN CAO SANG

HỆ THỐNG THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH ÂM THANH PHÁT RA KHI TÔM ĂN

Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số: 8520203

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 01 năm 2024

Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS TS Hoàng Trang

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS Bùi Trọng Tú

Cán bộ chấm nhận xét 2: TS Nguyễn Minh Sơn

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 12 tháng 01 năm 2024

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1 TS Trần Hoàng Linh - Chủ tịch 2 TS Nguyễn Lý Thiên Trường - Thư ký 3 TS Bùi Trọng Tú - Phản biện 1 4 TS Nguyễn Minh Sơn - Phản biện 2 5 PGS TS Trương Quang Vinh - Uỷ viên

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN CAO SANG MSHV: 2171005 Ngày, tháng, năm sinh: 13/02/1999 Nơi sinh: Tiền Giang Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số : 8520203

I TÊN ĐỀ TÀI: HỆ THỐNG THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH ÂM THANH PHÁT RA

KHI TÔM ĂN

(SHRIMP FEEDING ACOUSTIC DATA ACQUISITION AND ANALYSIS

SYSTEM)

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

- Thực hiện phần cứng cho hệ thống thu thập dữ liệu

- Ứng dụng các giải thuật để lọc và phân tích tín hiệu âm thanh

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 04/09/2023

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 18/12/2023 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS HOÀNG TRANG

Tp HCM, ngày tháng năm 20

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

(Họ tên và chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

(Họ tên và chữ ký)

LỜI CẢM ƠN

Sau một thời gian tiến hành triển khai nghiên cứu, em cũng đã hoàn thành nội dung cho luận văn Thạc sỹ Luận văn được hoàn thành không chỉ là công sức của bản thân mà còn có sự giúp đỡ, hỗ trợ tích cực của nhiều cá nhân và tập thể

Em xin gửi lời cảm ơn đến PGS.TS Hoàng Trang, những ý kiến đóng góp quý báu cùng sự quan tâm, động viên và chỉ bảo tận tình của thầy vừa giúp em có được sự khích lệ, tin tưởng vào bản thân, vừa tạo động lực nhắc nhở em có trách nhiệm với đề tài của mình, giúp em hoàn chỉnh luận văn tốt hơn

Em cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến ThS Bùi Quốc Bảo, người trực tiếp hướng dẫn luận văn cho em Thầy đã dành cho em nhiều thời gian, tâm sức, cho em nhiều ý kiến, nhận xét quý báu, chỉnh sửa cho em những chi tiết nhỏ trong luận văn, giúp luận văn của em được hoàn thiện hơn về mặt nội dung và hình thức Thầy cũng đã luôn quan tâm, động viên, nhắc nhở kịp thời để em có thể hoàn thành luận văn đúng tiến độ

Em xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, phòng đào tạo sau đại học, trường Đại Học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo mọi điều kiện cho em trong quá trình học tập và hoàn thành luận văn này

Tp Hồ Chí Minh, ngày 16 tháng 12 năm 2023

- Applying noise filtering algorithm to the received audio signal

- Analyzing the received audio signal

LỜI CAM ĐOAN

Học viên cam đoan rằng, ngoại trừ các kết quả tham khảo từ các công trình khác đã trích dẫn và nêu rõ trong luận văn này, các công việc nghiên cứu và trình bày trong luận văn là do chính học viên thực hiện

Học viên

MỤC LỤC

1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Tổng quan 1

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 4

1.3 Nhiệm vụ luận văn 7

2.1.4 Phân cực cho op-amp làm việc với tín hiệu AC 12

2.1.5 Một số mạch khuếch đại cơ bản 13

2.1.6 Một số thông số cơ bản của op-amp thực 15

2.2 Tìm hiểu về phần cứng 16

2.2.1 Hydrophone 16

2.2.2 Đầu nối XLR 18

2.2.3 Linh kiện thụ động dùng trong âm thanh 20

2.3 Tìm hiểu về giải thuật lọc nhiễu âm thanh 21

2.3.1 Giải thuật Wiener Filter 21

2.3.2 Giải thuật Spectral Subtraction 26

3.2 Phân tích yêu cầu thực hiện 32

4.1 Yêu cầu chung cho phần mềm 47

4.2 Lưu đồ giải thuật 48

4.2.1 Phần mềm lọc nhiễu sử dụng Spectral Subtraction 48

4.2.2 Phần mềm lọc nhiễu sử dụng Wiener Filter 50

4.3 Phần mềm streaming youtube cho Raspberry 51

5.3.2 Kiểm tra hoạt động liên tục 62

5.3.3 Kiểm tra tín hiệu ngõ ra của các mô hình 63

5.3.4 Kiểm tra việc thu thập tín hiệu âm thanh thực tế của các mô hình 83

5.3.5 Kiểm tra khả năng stream tín hiệu bằng nền tảng Youtube/Discord 85

5.3.6 Kiểm tra khả năng lọc nhiễu tín hiệu của các giải thuật 88

5.3.7 Phân tích tín hiệu âm thanh thu được 94

6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 96

DANH SÁCH HÌNH MINH HỌA

Hình 1.1: Thiết bị giúp theo dõi ao nuôi liên tục theo thời gian thực .5

Hình 1.2: Ý tưởng của hệ thống AQ1 6

Hình 2.1: Op-amp symbol 8

Hình 2.2: Cấu tạo op-amp 9

Hình 2.3: Đặc tuyến op-amp 11

Hình 2.4: Dạng sóng op-amp khi cấp nguồn đôi và nguồn đơn 12

Hình 2.5: Ví dụ mạch khuếch đại âm tầng 13

Hình 2.6: Mạch khuếch đại đảo 13

Hình 2.7: Mạch khuếch đại không đảo 14

Hình 2.8: Mạch lặp 15

Hình 2.9: Minh hoạ slew rate [7] 16

Hình 2.10: H1A Hydrophone 17

Hình 2.11: Các loại đầu nối XLR 18

Hình 2.12: Định nghĩa chân cho XLR3 20

Hình 2.13: Linh kiện thụ động dùng cho ứng dụng âm thanh 21

Hình 2.14: Mô hình ước lượng tín hiệu mong muốn sử dụng bộ lọc Wiener 22

Hình 2.15: FIR Wiener Filter 23

Hình 2.16: Mối quan hệ về pha giữa tín hiệu thu được, nhiễu và tín hiệu mong muốn 27

Hình 2.17: Sơ đồ tổng quát giải thuật spectral subtraction 29

Hình 3.1: Tổng quan về hệ thống thiết kế 1 30

Hình 3.2: Tổng quan về hệ thống thiết kế 2 30

Hình 3.3: Pin sạc lithium 12V 4800mAh 32

Hình 3.4: Dây chuyển đổi tín hiệu 3.5mm sang USB 33

Hình 3.5: Soundcard Behringer U-Phoria UM2 34

Hình 3.6: BeagleBone Black 34

Hình 3.7: Sơ đồ khối tổng quát của mô hình 1 35

Hình 3.8: Sơ đồ khối tổng quát của mô hình 2 và 3 35

Hình 3.9: Sơ đồ khối chi tiết của mô hình 1 35

Hình 3.10: Sơ đồ khối chi tiết của mô hình 2 36

Hình 3.11: Sơ đồ khối chi tiết của mô hình 3 37

Hình 3.12: Sơ đồ mạch chi tiết bộ pre-amp mô hình 1 38

Hình 3.13: Sơ đồ mạch chi tiết bộ XLR converter mô hình 2 41

Hình 3.14: Sơ đồ mạch chi tiết bộ pre-amp converter mô hình 2 43

Hình 3.15: Sơ đồ mạch ứng dụng phổ biến của IC XL6019 [11] 45

Hình 3.16: Sơ đồ mạch ứng dụng phổ biến của IC LM7812 46

Hình 3.17: Sơ đồ mạch ứng dụng phổ biến của IC LM7912 46

Hình 4.1: Lưu đồ giải thuật Spectral Subtraction 48

Hình 4.2: Lưu đồ giải thuật Wiener Filter 50

Hình 4.3: Ví trí của plughw:2,0 52

Hình 5.1: PCB layout cho mạch pre-amp của mô hình 1 54

Hình 5.2: PCB layout cho mạch XLR converter của mô hình 2 và 3 54

Hình 5.3: PCB layout cho mạch pre-amp của mô hình 2 55

Hình 5.4: Mạch pre-amp của mô hình 1 sau khi gia công 55

Hình 5.5: Mạch XLR converter của mô hình 2 và 3 sau khi gia công 56

Hình 5.6: Mạch pre-amp của mô hình 2 sau khi gia công 56

Hình 5.7: Mạch đảo chân đầu nối 3.5mm 57

Hình 5.8: Sơ đồ chân đầu nối 3.5mm chuẩn quốc tế và Mỹ [12] 57

Hình 5.9: Nguồn từ pin lithium 12V 58

Hình 5.10: Nguồn từ Adapter 12V/5A 59

Hình 5.11: Nguồn từ ngõ ra của mạch tăng áp XL6019 59

Hình 5.12: Nguồn từ ngõ ra của mạch tạo nguồn đôi ±15V 60

Hình 5.13: Nguồn từ ngõ ra của mạch ổn áp LM7812, LM7912 60

Hình 5.14: Nguồn ghim bởi diode zener 13V 61

Hình 5.15: Thử nghiệm hoạt động liên tục cho mô hình 1 62

Hình 5.16: Thử nghiệm hoạt động liên tục cho mô hình 2 62

Hình 5.17: Thử nghiệm hoạt động liên tục cho mô hình 3 63

Hình 5.18: Máy tạo sóng Tektronix AFG31000 series 64

Hình 5.19: Oscilloscope Tektronix MSO64 64

Hình 5.20: Kết nối các thiết bị đo cho mô hình 1 65

Hình 5.21: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1kHz, Voffset=400mV 65

Hình 5.22: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=500kHz, Voffset=400mV 66

Hình 5.23: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1MHz, Voffset=400mV 67

Hình 5.24: Mô phỏng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1kH, Voffset=400mV 68

Hình 5.25: Mô phỏng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1MHz, Voffset=400mV 69

Hình 5.26: Kết nối các thiết bị đo cho mạch XLR converter 70

Hình 5.27: Bộ cấp nguồn Gwinstek GPS-30300 71

Hình 5.28: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1kHz, Voffset=0mV 71

Hình 5.29: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=100kHz, Voffset=0mV 72

Hình 5.30: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1MHz, Voffset=0mV 73

Hình 5.31: Kết nối các thiết bị đo cho mạch XLR converter với dây XLR 30m 74

Hình 5.32: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1kHz, Voffset=0mV (dây XLR 30m) 75

Hình 5.33: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=100kHz, Voffset=0mV (dây XLR 30m) 75

Hình 5.34: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =1V, f=1MHz, Voffset=0mV (dây XLR 30m) 76

Hình 5.35: Kết nối các thiết bị đo cho mạch XLR converter 77

Hình 5.36: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =50mV, f=1kHz, Voffset=0mV 78

Hình 5.37: RC Low pass filter phase shift [13] 79

Hình 5.38: Kiểm tra nhiễu ngõ vào 79

Hình 5.39: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =100mV, f=16kHz, Voffset=0mV 80

Hình 5.40: Dạng sóng ngõ vào và ra với ngõ vào có biên độ =100mV, f=100kHz, Voffset=0mV 82

Hình 5.41: Ý tưởng để matching impedance ngõ vào 83

Hình 5.42: Tín hiệu thu được khi dùng mô hình 1 83

Hình 5.43: Tín hiệu thu được khi dùng mô hình 2 84

Hình 5.44: Tín hiệu thu được khi dùng mô hình 3 84

Hình 5.45: Chạy chương trình stream Youtube 85

Hình 5.46: Kết quả khi chạy chương trình stream Youtube 86

Hình 5.47: Kết quả khi stream trên Discord thành công 87

Hình 5.48: Âm thanh của tôm tạo ra khi được cho ăn 89

Hình 5.49: Tín hiệu nhiễu và đã lọc sử dụng Spectral Subtraction 90

Hình 5.50: Phổ của tín hiệu sau khi lọc sử dụng Spectral Subtraction 90

Hình 5.51: Spectrogram của tín hiệu sau khi lọc sử dụng Spectral Subtraction 91

Hình 5.52: Tín hiệu nhiễu và đã lọc sử dụng Wiener Filter 91

Hình 5.53: Phổ của tín hiệu sau khi lọc sử dụng Wiener Filter 92

Hình 5.54: Spectrogram của tín hiệu sau khi lọc sử dụng Wiener Filter 92

Hình 5.55: Tín hiệu sau khi lọc sử dụng Wiener Filter (trên) và Spectral Subtraction (dưới) 93

Hình 5.56: Lưu đồ giải thuật phân tích âm thanh khi cho tôm ăn 94

Hình 5.57: Tín hiệu tôm tạo ra khi cho ăn vào buổi sáng 95

Hình 5.58: Tín hiệu tôm tạo ra khi cho ăn vào buổi chiều 95

Hình 8.1: NE5532 của Texas Instruments 99

1 GIỚI THIỆU

1.1 Tổng quan

Sự gia tăng dân số toàn cầu liên tục và sự mở rộng của tầng lớp trung lưu đặt ra nhiều thách thức đối với an ninh lương thực Các nguồn protein chất lượng cao sẵn có như hải sản phải được tăng lên thông qua cải tiến và tăng cường thực hành nông nghiệp Mặc dù ban đầu nuôi trồng thủy sản dựa trên các ao hoặc đầm nhỏ với ít hoặc không có áp dụng kỹ thuật, nhu cầu tăng năng suất đã đẩy nuôi trồng thủy sản vào các hệ thống thâm canh phức tạp hơn [1]

Các loại hải sản như tôm được một số quốc gia trên thế giới đánh giá cao và việc nuôi trồng loại hải sản này đã nổi lên có giá trị đáng kể cho xuất khẩu

(Mathiesen, 2009) Nhiều quốc gia trên thế giới cạnh tranh để đảm bảo thị trường của họ, thương mại hóa sản phẩm trên toàn cầu và được đảm bảo chất lượng ở từng giai đoạn của chuỗi cung ứng Sản lượng tôm có thể được tăng lên bằng cách áp dụng các kỹ thuật nuôi hiện đại gần đây, nó bao gồm việc tăng cường hoạt động nuôi thông qua việc điều chỉnh kích thước, mật độ thả, sục khí và công thức thức ăn

Ở Ấn Độ, đặc biệt là ở Andhra Pradesh, nghề nuôi tôm được tìm thấy rộng rãi và cho đến khi nông dân tuân theo các phương pháp truyền thống bao gồm thao tác cho ăn và các hoạt động nuôi trồng, v.v Nếu tôm không được tiêu thụ thức ăn đúng cách, nó sẽ dẫn đến suy yếu chất lượng nước và đất (Newport và Jawahar 1995, Phillips và Lin, 1993) Vì vậy, sử dụng máy cho ăn tự động cho phép người nuôi tôm cho ăn với số lượng ít hơn, lặp lại nhiều hơn và duy trì vệ sinh ao nuôi

Tôm thường thu thập thức ăn trong móng vuốt của chúng để tự giữ thức ăn và bơi đi Điều này sẽ cho phép những con tôm khác có cơ hội bắt được thức ăn Tuy nhiên, tôm thu thập thức ăn khi thức ăn ở trong nước Khi thức ăn chạm đáy, nó sẽ không được sử dụng và dẫn đến phân cấp chất lượng nước Vì vậy, kỹ thuật cho ăn ảnh hưởng đến chất lượng nước và sức khỏe của tôm (Jorry 1995; Cuzon et

al., 1982) Theo phương pháp canh tác truyền thống, người nuôi phải rải thức ăn thủ công và không thể rải thức ăn cho diện tích lớn Do đó, tôm sẽ tranh giành thức ăn gây ra hành vi bạo lực dẫn đến stress và bị tiêu diệt Ngoài ra, tôm sẽ không ăn hết được thức ăn do tỷ lệ thức ăn được phân bổ mỗi lần trên một diện tích nhất định để lại một số cặn bã dẫn đến thức ăn lắng xuống đáy ao dẫn đến chất lượng nước bị suy giảm [2]

Người nuôi tôm đã dựa vào các loại thức ăn rất bền để cho phép tôm ăn trong một thời gian dài; do đó, giảm thiểu nhu cầu cho ăn nhiều lần Tuy nhiên, nghiên cứu đã chứng minh rằng thức ăn bị rửa trôi càng lâu thì giá trị dinh dưỡng của thức ăn càng kém Ví dụ, so sánh tốc độ tăng trưởng của tôm được cho ăn thức ăn đã được thả trong các khoảng thời gian khác nhau (0, 0,5, 1, 2, 4 giờ.) đã chứng minh sự giảm đáng kể về tốc độ tăng trưởng đối với tôm được cung cấp thức ăn đã được thả trước đó trong hơn một giờ Những kết quả này chứng minh rõ ràng giá trị kinh tế của việc cho thức ăn vào nước trong thời gian ngắn nhất có thể, nghĩa là nhiều lần cho ăn ít sẽ tốt hơn là cho ít lần cho ăn nhiều

Về mặt logic, ngành cần hướng tới các máy cho ăn tự động cho phép cho ăn thường xuyên với số lượng nhỏ Mặc dù điều này giảm thiểu tác động của quá trình rửa trôi và giải quyết nhu cầu tiếp cận thức ăn của tôm trong một thời gian dài, nhưng nó không giải quyết được các vấn đề về lượng ăn vào

Ở cá, các công nghệ thích ứng, còn được gọi là cho ăn theo nhu cầu, đã được sử dụng trong nhiều năm với thành công tốt đẹp Ở dạng đơn giản nhất, đây sẽ là quan sát cá ăn thức ăn nổi mà người cho ăn cung cấp thức ăn dựa trên mức độ phản ứng cũng như thức ăn còn lại trên bề mặt Với các hệ thống tự động, điều này thường được thực hiện bằng cách sử dụng nhận dạng hình ảnh, chỉ giới hạn ở tình huống nước trong mà có thể quan sát được thức ăn và cá Những công nghệ tự động này dựa trên các hệ thống trực quan, không áp dụng cho tôm hoặc hệ thống sản xuất của chúng Một phần đo tôm là động vật nhỏ có trọng lượng dưới 50 gram Chúng được nuôi với số lượng lớn lên đến vài triệu con trong các ao có diện tích lên đến 20

héc-ta (ha) và có nước đục nên hạn chế kiểm tra bằng camera Đếm và do đó ước tính sinh khối có thể rất khó khăn

Gần đây các công nghệ âm thanh đã được áp dụng cho tôm Hệ thống cho ăn có âm thanh có các thuật toán lọc phức tạp để phân tích âm thanh cho tôm ăn và Thuật toán cho ăn thích ứng (Adaptive Feeding Algorithms) để kiểm soát đầu ra của thức ăn để phù hợp với cường độ cho ăn Hệ thống này có thể được trang bị các cảm biến âm thanh, nhiệt độ và oxy hòa tan (DO - dissolved oxygen) tự động ghi thông tin theo thời gian thực vào một máy tính kết nối mạng Điều này cho phép quan sát theo thời gian thực về nhu cầu thức ăn tương quan với thời gian trong ngày và sự thay đổi của các thông số chất lượng nước (nhiệt độ và oxy hòa tan) [3]

1.2 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Ở Việt Nam, Công Ty TNHH Tép Bạc, Sau nhiều năm làm việc và thấu hiểu ngành thuỷ sản, Tép Bạc đã phát triển Farmext - Giải pháp quản lý trang trại thuỷ sản công nghệ cao Farmext bao gồm: Thiết bị IoT quan trắc môi trường nước tự động tích hợp ứng dụng quản lý trang trại trên điện thoại và hệ thống điều khiển tự động cùng cách thiết bị trong trang trại Mang đến cho ngành thuỷ sản có một công cụ làm việc hiệu quả, rủi ro Góp phần cho ngành nông nghiệp minh bạch

Tép Bạc nhận ra vấn đề lớn nhất trong nuôi tôm cá là chưa truy xuất được nguồn gốc, khả năng kiểm soát dịch bệnh và theo dõi sức khỏe tôm nuôi còn kém Ngoài ra, chỉ số môi trường nước ảnh hưởng rất lớn đến sức khỏe vật nuôi, quyết định tốc độ sinh trưởng và tỷ lệ sống của tôm cá

Với các phương pháp thủ công trước đó, bà con chỉ có thể kiểm tra chỉ số môi trường theo buổi hoặc vài ngày đo một lần, gặp khó khăn khi muốn theo dõi liên tục, tốn kém nhiều chi phí mua các bộ test Thực tế này dẫn đến việc chậm xử lý khi có sự cố phát sinh, vật nuôi yếu đi, sinh trưởng kém hay thậm chí là chết hàng loạt, gây thiệt hại kinh tế

Từ đó, sản phẩm máy đo quan trắc môi trường nước Envisor ra đời dựa trên công nghệ cảm biến và Internet vạn vật (IoT) Dòng máy có tính ứng dụng thực tế cao, góp phần cùng người nông dân nâng cao chất lượng thủy sản Việt Nam Thiết bị có kết nối Wi-Fi 2.4 Ghz, gửi dữ liệu liên tục lên Cloud Người quản lý có thể xem các chỉ số này thông qua ứng dụng quản lý trại nuôi Farmext ở bất cứ đâu [4]

Hình 1.1:Thiết bị giúp theo dõi ao nuôi liên tục theo thời gian thực.

Hệ thống AQ1 (Tasmania, Úc) gần đây đã phát triển hệ thống kiểm soát thức ăn dựa trên cảm biến đầu tiên trên thế giới áp dụng cho tôm Hệ thống cho ăn được điều khiển bằng phản hồi này sử dụng công nghệ âm thanh để đo cường độ cho ăn

Cốt lõi của hệ thống là một hydrophone, một micrô dưới nước phân tích nhiều âm thanh phát ra trong ao Những âm thanh này được lọc bởi phần mềm có khả năng phân biệt và nhận biết những tiếng động cụ thể do tôm tạo ra khi chúng ăn

Sau khi biết cường độ cho tôm ăn, các thuật toán điều khiển trong kiểm soát cho ăn sẽ quyết định thời điểm và lượng thức ăn cần thiết và đảm bảo thức ăn được ăn hết Các thuật toán âm thanh mới nhất là tự học, vì vậy các hệ thống có thể được sử dụng cho nhiều loại trang trại và loài khác nhau

Trong ao, hydrophone được lắp đặt bên dưới mặt nước trong các khu vực phân phối được bao phủ bởi máy cho ăn tự động và hệ thống kiểm soát việc cho ăn Các hệ thống này cũng giám sát các thông số môi trường quan trọng và đưa ra các báo động

Cấu hình hệ thống dựa trên số lượng và kích cỡ của tôm và loài được nuôi Một hydrophone có thể giám sát nhiều thiết bị cho ăn tự động và một bộ điều khiển có thể giám sát hydrophone cho hai ao Tất cả dữ liệu được truyền không dây đến một máy tính cá nhân Hoạt động cho tôm ăn và tỷ lệ tiêu thụ được ghi lại, và phần mềm kiểm soát sẽ gửi e-mail bản tóm tắt việc cho ăn hàng ngày tới người phụ trách ao Thông tin bổ sung có thể được truy cập từ xa qua Internet [5]

Hình 1.2:Ý tưởng của hệ thống AQ1

Nhìn chung, các hệ thống trên còn thiếu việc thu thập dữ liệu của các trang trại nuôi tôm để tạo thành một bộ cơ sở dữ liệu làm tiền đề cho một tập dữ liệu lớn (big data), phục vụ cho việc phân tích, dự đoán

1.3 Nhiệm vụ luận văn

Từ mục tiêu đề tài đặt ra, cần phải thực hiện những nội dung:

Nội dung 1: Tìm hiểu nguyên lý, lý thuyết, phần cứng, giải thuật phần mềm cho bộ thu âm thanh và bộ lọc nhiễu

Nội dung 2: Phân tích và lựa chọn các linh kiện, cảm biến phù hợp cho bộ thu âm thanh Tiến hành vẽ sơ đồ nguyên lý và hiện thực hoá board mạch

Nội dung 3: Ứng dụng các giải thuật lọc nhiễu để thu được âm thanh mong muốn

- Ngõ ra chỉ khuếch đại sự sai lệch giữa hai tín hiệu ngõ vào nên op-amp có độ miễn nhiễu rất cao vì khi tín hiệu nhiễu đến hai ngõ vào cùng lúc sẽ không thể xuất hiện ở ngõ ra Cũng vì lý do này op-amp có khả năng khuếch đại tín hiệu có tần số rất thấp, xem như tín hiệu một chiều

- Hệ số khuếch đại của op-amp rất lớn do đó cho phép op-amp khuếch đại cả những tín hiệu với biên độ chỉ vài chục micro Volt

- Do các mạch khuếch đại vi sai trong op-amp được chế tạo trên cùng một phiến do đó độ ổn định nhiệt rất cao

- Điện áp phân cực ngõ vào và ngõ ra bằng không khi không có tín hiệu, do đó dễ dàng trong việc chuẩn hoá khi lắp ghép giữa các khối (module hoá) - Tổng trở ngõ vào của op-amp rất lớn, cho phép mạch khuếch đại những

nguồn tín hiệu có công suất bé

- Tổng trở ngõ ra thấp, cho phép op-amp cung cấp dòng tốt cho phụ tải

- Băng thông rất rộng, cho phép op-amp làm việc tốt với nhiều dạng nguồn tín hiệu khác nhau

2.1.2 Cấu tạo và nguyên lý làm việc của op-amp

a Cấu tạo của op-amp

Hình 2.2:Cấu tạo op-amp

– Khối 1: Đây là tầng khuếch đại vi sai (Differential Amplifier), nhiệm vụ khuếch đại độ sai lệch tín hiệu giữa hai ngõ vào v+ và v– Nó hội đủ các ưu điểm của mạch khuếch đại vi sai như: độ miễn nhiễu cao; khuếch đại được tín hiệu biến thiên chậm; tổng trở ngõ vào lớn …

– Khối 2: Tầng khuếch đại trung gian, bao gồm nhiều tầng khuếch đại vi sai mắc nối tiếp nhau tạo nên một mạch khuếch đại có hệ số khuếch đại rất lớn, nhằm tăng độ nhạy cho o-p-amp Trong tẩng này còn có tầng dịch mức DC để đặt mức phân cực DC ở ngõ ra

– Khối 3: Đây là tầng khuếch đại đệm, tầng này nhằm tăng dòng cung cấp ra tải, giảm tổng trở ngõ ra giúp op-amp phối hợp dễ dàng với nhiều dạng tải khác nhau

Op-amp thực tế vẫn có một số khác biệt so với op-amp lý tưởng Nhưng để dễ dàng trong việc tính toán trên op-amp người ta thường tính trên op-amp lý tưởng, sau đó dùng các biện pháp bổ chính (bù) giúp op-amp thực tế tiệm cận với op-amp lý tưởng

Để việc khảo sát mang tính tổng quan, xét trường hợp tín hiệu vào vi sai so với mass (lúc này chỉ cần cho một trong hai ngõ vào nối mass ta sẽ có hai trường hợp kia) Op-Amps có đặc tính truyền đạt như hình sau

Hình 2.3:Đặc tuyến op-amp Trên đặc tính thể hiện rõ 3 vùng:

– Vùng khuếch đại tuyến tính: trong vùng này điện áp ngõ ra Vout tỉ lệ với tín hiệu ngõ vào theo quan hệ tuyến tính Nếu sử dụng mạch khuếch đại điện áp vòng hở (Open Loop) thì vùng này chỉ nằm trong một khoảng rất bé

– Vùng bão hoà dương: bất chấp tín hiệu ngõ vào ngõ ra luôn ở +Vcc – Vùng bão hoà âm: bất chấp tín hiệu ngõ vào ngõ ra luôn ở -Vcc

Trong thực tế, người ta rất ít khi sử dụng op-amp làm việc ở trạng thái vòng hở vì hệ số khuếch đại áp Av0 rất lớn nhưng tầm điện áp ngõ vào op-amp khuếch đại tuyến tính là quá bé (khoảng vài chục đến vài trăm micro Volt) Chỉ cần một tín hiệu nhiễu nhỏ hay bị trôi theo nhiệt độ cũng đủ làm điện áp ngõ ra ở ±Vcc Do đó mạch khuếch đại vòng hở thường chỉ dùng trong các mạch tạo xung, dao động Muốn làm việc ở chế độ khuếch đại tuyến tính người ta phải thực hiện việc hồi tiếp âm nhằm giảm hệ số khuếch đại vòng hở Av0 xuống một mức thích hợp Lúc này vùng làm việc tuyến tính của op-amp sẽ rộng ra, op-amp làm việc trong chế độ này gọi là trạng thái vòng kín (Close Loop)

2.1.3 Nguồn cung cấp

Op-amp không phải lúc nào cũng đòi hỏi phải cung cấp một nguồn ổn áp đối xứng ±15VDC, nó có thể làm việc với một nguồn không đối xứng có giá trị thấp hơn (ví dụ như +12VDC và -3VDC) hay thậm chí với một nguồn đơn +12VDC Tuy nhiên việc thay đổi về cấu trúc nguồn cung cấp cũng làm thay đổi một số tính chất ảnh hưởng đến tính đối xứng của nguồn như op-amp sẽ không lấy điện áp tham chiếu (reference) là mass mà chọn như hình sau:

Hình 2.4:Dạng sóng op-amp khi cấp nguồn đôi và nguồn đơn

Mặc dù nguồn đơn có ưu điểm là đơn giản trong việc cung cấp nguồn cho op-amps nhưng trên thực tế rất nhiều mạch op-amp được sử dụng nguồn đôi đối xứng

2.1.4 Phân cực cho op-amp làm việc với tín hiệu AC

Cũng như mạch khuếch đại nối tầng RC, các op-amp dùng trong khuếch đại tín hiệu AC cần có tụ để tránh ảnh hưởng của thành phần DC giữa các tầng khuếch đại Dưới đây là sơ đồ một mạch khuếch đại âm tần có độ lợi 40dB Sử dụng nguồn đơn [6]

Hình 2.5:Ví dụ mạch khuếch đại âm tầng

2.1.5 Một số mạch khuếch đại cơ bản

a Mạch khuếch đại đảo (inverting amplifier):

Hình 2.6:Mạch khuếch đại đảo ➢ Phân tích mạch:

- Hệ số khuếch đại điện áp:

𝑉𝑖𝑛 = −𝑅2

➢ Nhận xét: Hệ số khuếch đại của mạch không phụ thuộc vào hệ số khuếch đại vòng hở của op-amp

➢ Trở kháng vào: 𝑍𝑖𝑛 = 𝑅1

b Mạch khuếch đại không đảo (non-inverting amplifier):

Hình 2.7:Mạch khuếch đại không đảo ➢ Phân tích mạch:

- Hệ số khuếch đại điện áp:

2.1.6 Một số thông số cơ bản của op-amp thực

- Input bias current: Là dòng trung bình đi tới hai ngõ vào khi mà điện áp ngõ ra bằng 0 Dòng bias của op-amp 741 khoảng 80nA Dòng bias gây suy giảm điện áp tín hiệu đi tới ngõ vào của op-amp

- Input offset current: Là dòng chênh lệch trên hai ngõ vào khi mà điện áp ngõ ra bằng 0 Dòng offset của op-amp 741 khoảng 20nA

- Input offset voltage: Là điện áp bù trên ngõ vào nhằm giữ điện áp trên ngõ ra bằng 0 khi không có tín hiệu vào

- Common-mode rejection ratio (CMRR):

Hydrophone có thể phát hiện âm thanh trong không khí nhưng sẽ không nhạy vì nó được thiết kế để phù hợp với trở kháng âm thanh của nước, một chất lỏng đặc hơn không khí Âm thanh truyền trong nước nhanh hơn 4.3 lần so với trong không khí và sóng âm trong nước tạo ra áp suất gấp 60 lần áp suất do sóng âm có cùng biên độ trong không khí Tương tự, một chiếc micro tiêu chuẩn có thể được chôn dưới đất hoặc ngâm trong nước nếu đặt trong hộp chống thấm nước, nhưng sẽ cho hiệu suất kém do trở kháng âm kém tương ứng đầu thu sóng trong nước [8]

Hiệu ứng áp điện là hiệu ứng thuận nghịch, xảy ra trong một số chất rắn như thạch anh, gốm kỹ thuật, Khi đặt dưới áp lực thì bề mặt khối chất rắn phát sinh điện tích, và ngược lại nếu tích điện bề mặt thì khối sẽ nén dãn Hiệu ứng có mức cực đại ở các phương cắt xác định cho mảnh cắt từ tinh thể chất rắn đó, và trong nhiều loại vật liệu thì phương cắt này là góc 45° so với trục chính của tinh thể

Các đầu thu chuyển sóng áp suất (sóng dọc) sang điện áp, và dùng cho thu sóng trong môi trường nước nên gọi là Hydrophone, dẫu vậy nó làm việc trong mọi chất lỏng

Trong đề tài này, ta sử dụng Hydrophone H1A của hãng Aquarian

Hình 2.10:H1A Hydrophone

❖ Thông số kỹ thuật:

- Độ nhạy: -185dB lại: 1V/µPa (+/- 4dB 20Hz-4KHz)

- Phạm vi hoạt động: Từ 1Hz đến 100KHz (không được đo trên 100KHz, độ nhạy gần đúng tại 100KHz = -220dB với 1V/µPa)

- Điện dung: 20nF

- Phản ứng cực: Đa hướng (ngang) - Độ sâu hoạt động: < 80m

- Kích thước: 25mm x 46mm - Khối lượng: 105 gam

2.2.2 Đầu nối XLR

Dây của Hydrophone tuy dài, nhưng không đủ để kéo dài quá ao, hoặc từ ao vào trạm Ta không thể túc trực 24/24 lúc nào cũng có mặt ngoài ao để cho ăn, thu thập tiếng tôm ăn được Hệ thống có máy cho ăn tự động, vì thế chúng ta cũng cần một thiết bị có thể Stream tiếng tôm để có thể lắng nghe được

Các thiết bị này sử dụng mạng để Stream → Nên phải đặt gần trạm, nơi có Router kết nối mạng, tuy vậy, dây sử dụng sẽ không đủ Vì thế chúng ta sẽ sử dụng đầu nối XLR

Hình 2.11:Các loại đầu nối XLR

Các chuẩn XLR khác nhau được sử dụng cho hệ thống và mục đích khác nhau Với âm thanh chúng ta thường sử dụng XLR 3 Pin

Giắc cắm XLR hay jack Canon là một kết nối cho đầu nối XLR đực/cái, thường thấy trên thiết bị âm thanh, ánh sáng và công nghiệp Khi muốn truyền tín hiệu cho hệ thống âm thanh chuyên nghiệp ta phải dùng jack canon để kết nối Vì nó mang tín hiệu cân bằng (balanced) truyền tín hiệu ổn định, đem lại hiệu quả trong việc giảm nhiễu tín hiệu, các điểm tiếp xúc tốt, giữ chặt các điểm nối không bị sút ra hay lỏng lẻo

Không giống như hầu hết các đầu kết nối khác, sự phát triển của jack XLR đã tăng lên vượt bậc Ban đầu loại Jack này được sản xuất với tên gọi dòng Cannon X Tuy nhiên, đầu nối này dễ bị lỏng, làm gián đoạn luồng tín hiệu Năm 1950, một chốt đã được thêm vào bộ phận lắp ráp để giảm thiểu vấn đề này tạo thành phần XL của đầu nối Năm 1955, phần cách điện cao su tổng hợp được thêm vào để phủ các chân tiếp xúc của đầu nối cái, cuối cùng tạo thành đầu nối XLR

Đầu nối ba chân là loại phổ biến nhất và đã trở thành tiêu chuẩn cho tín hiệu âm thanh cân bằng (balanced) Phần lớn các micrô chuyên nghiệp sử dụng đầu nối XLR3, nhưng nó cũng được sử dụng với loa có ứng dụng hệ thống PA Các ứng dụng phổ biến khác của XLR3 là trong các đầu vào bộ trộn và bộ khuếch đại, và các dây dẫn mở rộng âm thanh

Tiêu chuẩn EIA RS-297-A mô tả việc sử dụng XLR ba chân - được gọi là XLR3 - cho các ứng dụng mức tín hiệu âm thanh cân bằng:

Hình 2.12:Định nghĩa chân cho XLR3

2.2.3 Linh kiện thụ động dùng trong âm thanh

Linh kiện thụ động dùng trong các thiết bị âm thanh, đặc biệt là các bộ khuếch đại thường có những yêu cầu nghiêm ngặt về các đặc tính: sai số thấp, vật liệu cấu tạo phải tốt, …

Một số hãng cung cấp các linh kiện thụ động chuyên dùng cho ứng dụng âm thanh như: tụ của Wima có sai số rất thấp (2.5%), Tụ của Nichicon, điện trở của Dale

Hình 2.13:Linh kiện thụ động dùng cho ứng dụng âm thanh

2.3 Tìm hiểu về giải thuật lọc nhiễu âm thanh

2.3.1 Giải thuật Wiener Filter

Vấn đề ước tính (hoặc trích xuất) tín hiệu này từ tín hiệu khác phát sinh khá thường xuyên Trong nhiều ứng dụng, tín hiệu mong muốn (giọng nói, tín hiệu radar, điện não đồ, hình ảnh, ) không có sẵn hoặc không được quan sát trực tiếp Thay vào đó, tín hiệu mong muốn có thể bị nhiễu hoặc bị phá hủy Trong một số tình huống đơn giản, có thể thiết kế bộ lọc cổ điển (LPF, HPF, BPF) để giải quyết tín hiệu mong muốn từ dữ liệu Tuy nhiên, những bộ lọc này hiếm khi tối ưu theo nghĩa là tạo ra ước tính tốt nhất về tín hiệu Vì vậy, các bộ lọc số tối ưu, trong đó có bộ lọc Wiener và Kalman, được quan tâm

Bộ lọc Wiener là một phương pháp xử lý tín hiệu được sử dụng để giảm nhiễu và tái tạo tín hiệu ban đầu từ tín hiệu đã bị nhiễu Bộ lọc này được đặt theo tên của Norbert Wiener, một nhà toán học và kỹ sư người Mỹ

Bộ lọc Wiener được thiết kế để tối ưu hóa giá trị trung bình bình phương của sai số giữa tín hiệu đã lọc và tín hiệu ban đầu Nó sử dụng thông tin thống kê của tín hiệu và nhiễu để tính toán các hệ số lọc tối ưu để giảm thiểu sai số

Bộ lọc Wiener được áp dụng rộng rãi trong xử lý tín hiệu, hình ảnh và âm thanh, và là một phương pháp hiệu quả để giảm thiểu nhiễu và cải thiện chất lượng tín hiệu

Hình 2.14:Mô hình ước lượng tín hiệu mong muốn sử dụng bộ lọc Wiener Bộ lọc Wiener rời rạc được thiết kế để khôi phục tín hiệu mong muốn d(n) từ tín hiệu bị nhiễu quan sát được:

Hình 2.15:FIR Wiener Filter Hàm truyền của bộ lọc:

𝑤𝑝] và 𝑥[𝑛] = [

𝑥[𝑛]⋮𝑥[𝑛 − 𝑝]

]

Sai số

𝑒[𝑛] = 𝑑[𝑛] − 𝑑̂[𝑛] = 𝑑[𝑛] − 𝑤𝑇𝑥[𝑛]

Trung bình bình phương sai số

𝜉 = 𝐸{|𝑒[𝑛]|2} = 𝐽(𝑤)

𝐽(𝑤) = 𝐸 ((𝑑[𝑛] − 𝑤𝑇𝑥[𝑛])2) (2.9)

= 𝐸 (𝑑2[𝑛] − 2𝑤𝑇𝑥[𝑛]𝑑[𝑛] + (𝑤𝑇𝑥[𝑛])2) = 𝐸(𝑑2[𝑛]) − 2𝑤𝑇𝐸(𝑥[𝑛]𝑑[𝑛]) +

𝜎𝑑2 = 𝐸(𝑑2[𝑛]): Công suất tín hiệu mong muốn

𝑟𝑑𝑥 = 𝐸(𝑥[𝑛]𝑑[𝑛]): tương quan giữa tín hiệu mong muốn và tín hiệu ngõ vào của bộ lọc

𝑅𝑥𝑥 = 𝐸(𝑥[𝑛]𝑥𝑇[𝑛]): ma trận tự tương quan của tín hiệu ở ngõ vào bộ lọc Suy ra:

➢ Chuyển sang tính toán ở miền tần số: Ta có:

Suy ra

𝑟𝑑𝑥 = 𝐸{𝑑[𝑛]𝑑∗[𝑛 − 𝑘]} = 𝑅𝑑𝑑 (2.12) Do đó

Chuyển sang miền tần số ta được:

𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑒𝑗𝜔) =𝑆𝑑𝑑(𝑒

𝑗𝜔)𝑆𝑥𝑥(𝑒𝑗𝜔)Mà 𝑆𝑥𝑥(𝑒𝑗𝜔) = 𝑆𝑑𝑑(𝑒𝑗𝜔) + 𝑆𝑣𝑣(𝑒𝑗𝜔)

Nên

𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑒𝑗𝜔) = 𝑆𝑥𝑥(𝑒

𝑗𝜔) − 𝑆𝑣𝑣(𝑒𝑗𝜔)𝑆𝑥𝑥(𝑒𝑗𝜔)Hay

𝑊𝑜𝑝𝑡(𝑒𝑗𝜔) = 1 −𝑆𝑣𝑣(𝑒𝑗𝜔)

Với S là mật độ phổ công suất (power spectral density)

Ta thêm hệ số overest để góp phần giảm noise, và thêm biên dưới để tránh hệ số bộ lọc âm nếu chọn biên bằng 0 hoặc để giữ một số thành phần tín hiệu nếu chọn lớn hơn 0

𝑾𝒐𝒑𝒕(𝒆𝒋𝝎) = 𝐦𝐚𝐱 {𝑯𝒎𝒊𝒏 , 𝟏 −𝑲𝒐𝒗𝒆𝒓𝑺𝒗𝒗(𝒆𝒋𝝎)

𝑺𝒙𝒙(𝒆𝒋𝝎) } (2.15) Với

+ Hmin: biên dưới (lower bound)

+ Kover: hệ số overestimation, Kover càng lớn thì nhiễu càng trọng số của nhiễu và lớn và ngược lại [9]

2.3.2 Giải thuật Spectral Subtraction

Spectral Subtraction là một phương pháp phổ biến được sử dụng trong xử lý tín hiệu âm thanh để giảm nhiễu Mục tiêu của spectral subtraction là nâng cao chất lượng tín hiệu bằng cách giảm tác động của nhiễu nền Ý tưởng cơ bản đằng sau phương pháp này là ước tính nhiễu trong miền tần số của tín hiệu và sau đó trừ nhiễu ước tính này khỏi tín hiệu ban đầu

Giả sử tín hiệu thu được y(n) = x(n) + d(n)

Với x(n) là tín hiệu mong muốn và d(n) là nhiễu

Chuyển sang miền tần số:

Ta có thể biểu diễn 𝑌(𝜔):

𝑌(𝜔) = |𝑌(𝜔)|𝑒𝑗𝜙𝑦(𝜔)