无线声学传感器网络的鸟鸣声增强通常采用分布式波束形成与后置滤波处理结合的方法,该方法存在收敛速度慢、能耗高、噪声抑制效果差和鸟鸣声失真大等问题,限制了其实际的应用。本文面向野外采集的鸟鸣声需要增强去噪的需求,提出一种基于无线声学传感器网络的鸟鸣声增强系统,旨在解决上述问题,主要工作如下:1.提出了一种改进的基于无线声学传感器网络的分布式MVDR波束形成算法(Improved distributed MVDR,IDMVDR)。该方法作为系统的前端增强部分。首先在一致性阶段引入平均Metroplois权一致性算法进行一致性更新;然后优化了 MVDR波束形成算法中的噪声PSD估计算法;最后设计了多组对比实验,与三种传统算法进行了对比,验证了 IDMVDR的收敛速度和增强效果。2.提出了一种改进的基于DNN的鸟鸣声增强方法。该方法作为系统的后置滤波方法。创建了用于训练DNN的鸟鸣声和噪声数据库,改进了 DNN中的噪声感知模块,并且引入Dropout对模型进行优化。首先通过多组对比实验,验证了所提出DNN模型在鸟鸣声增强中的性能及泛化能力:然后对整体鸟鸣声增强系统IDMVDR-DNN进行对比实验评估,结果显示,在SegSNR和PESQ两种指标下,所提出的IDMVDR-DNN相比于DDSB-WF分别提升了 129.3%和64.9%,获得了质量更好的增强后鸟呜声。3.设计了鸟鸣声增强系统软件。本文基于MATLABGUI开发工具设计了一款鸟鸣声增强算法仿真软件,该软件可以完成多种无线声学传感器网络拓扑结构下,不同鸟鸣声增强方法的仿真,并且自动计算评价指标,实现不同算法的对比。本文提出的基于无线声学传感器网络的鸟鸣声增强系统具有收敛快,增强效果好等优点。同时该方法不受网络拓扑结构限制,且大大降低了节点的能耗,适用于实际应用中对鸟鸣声进行增强去噪,可为之后的鸟类识别和研究提供质量更好的鸟鸣声信号。