Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh dân số toàn cầu gia tăng liên tục và nhu cầu về nguồn protein chất lượng cao ngày càng lớn, ngành nuôi trồng thủy sản, đặc biệt là nuôi tôm, đóng vai trò quan trọng trong đảm bảo an ninh lương thực. Sản lượng tôm có thể được nâng cao thông qua việc áp dụng các kỹ thuật nuôi hiện đại, bao gồm điều chỉnh kích thước, mật độ thả, sục khí và công thức thức ăn. Tuy nhiên, việc cho tôm ăn đúng cách vẫn là một thách thức lớn, bởi nếu thức ăn không được tiêu thụ hết sẽ gây suy giảm chất lượng nước và ảnh hưởng đến sức khỏe tôm. Theo ước tính, việc cho ăn không hợp lý có thể làm giảm tốc độ tăng trưởng của tôm đáng kể, đồng thời làm tăng nguy cơ ô nhiễm môi trường nuôi.

Mục tiêu của luận văn là xây dựng một hệ thống thu thập và phân tích âm thanh phát ra khi tôm ăn nhằm hỗ trợ việc kiểm soát quá trình cho ăn tự động, từ đó nâng cao hiệu quả nuôi trồng và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường ao nuôi. Nghiên cứu tập trung vào thiết kế phần cứng thu âm thanh dưới nước sử dụng hydrophone, đồng thời phát triển các giải thuật lọc nhiễu và phân tích tín hiệu âm thanh thu được. Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2023, với các mô hình thử nghiệm từ thùng nuôi nhỏ đến ao nuôi thực tế tại Việt Nam.

Việc phát triển hệ thống này có ý nghĩa lớn trong việc tối ưu hóa lượng thức ăn cung cấp, giảm thiểu lãng phí thức ăn và cải thiện chất lượng nước, góp phần nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm tôm nuôi. Hệ thống cũng hỗ trợ giám sát liên tục và phân tích dữ liệu âm thanh theo thời gian thực, tạo tiền đề cho các ứng dụng công nghệ cao trong nuôi trồng thủy sản.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình kỹ thuật điện tử và xử lý tín hiệu số, bao gồm:

  • Mạch khuếch đại thuật toán (Op-amp): Là mạch khuếch đại điện áp vi sai với độ nhạy cao, khả năng miễn nhiễu tốt và băng thông rộng, được sử dụng để khuếch đại tín hiệu âm thanh thu được từ hydrophone. Các mạch khuếch đại đảo, không đảo và mạch lặp được áp dụng để xử lý tín hiệu đầu vào.

  • Hydrophone: Là thiết bị thu âm thanh dưới nước dựa trên hiệu ứng áp điện, có khả năng chuyển đổi sóng áp suất trong nước thành tín hiệu điện áp. Hydrophone H1A được sử dụng với độ nhạy -185 dB, phạm vi hoạt động từ 1 Hz đến 100 kHz, phù hợp cho việc thu thập âm thanh tôm ăn.

  • Giải thuật lọc nhiễu âm thanh: Hai giải thuật chính được áp dụng là Wiener Filter và Spectral Subtraction. Wiener Filter tối ưu hóa sai số bình phương trung bình giữa tín hiệu mong muốn và tín hiệu lọc, dựa trên thông tin thống kê của tín hiệu và nhiễu. Spectral Subtraction ước lượng phổ nhiễu và trừ phổ này khỏi tín hiệu thu được để giảm nhiễu nền, nâng cao chất lượng tín hiệu.

Các khái niệm chính bao gồm: hệ số khuếch đại, trở kháng, phổ biên độ, phổ công suất, sai số bình phương trung bình (MMSE), và các tham số kỹ thuật của op-amp như slew rate, CMRR.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là tín hiệu âm thanh thu được từ hydrophone đặt dưới nước trong các mô hình nuôi tôm khác nhau, bao gồm thùng nuôi nhỏ và ao nuôi thực tế. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm ba mô hình thiết kế phần cứng:

  • Mô hình 1: Thí nghiệm trong thùng nuôi nhỏ, tín hiệu được khuếch đại qua bộ pre-amp và ghi nhận trực tiếp.

  • Mô hình 2: Triển khai tại ao nuôi, tín hiệu qua bộ XLR converter, cáp XLR truyền đến bộ pre-amp, sau đó truyền dữ liệu qua Wifi đến máy tính để phân tích.

  • Mô hình 3: Tương tự mô hình 2 nhưng sử dụng sound card chuyên dụng để so sánh chất lượng tín hiệu.

Phương pháp phân tích bao gồm xử lý tín hiệu số với các giải thuật lọc nhiễu Wiener Filter và Spectral Subtraction, phân tích phổ tín hiệu và đánh giá chất lượng lọc. Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2023, với các giai đoạn thiết kế phần cứng, phát triển phần mềm, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả khuếch đại tín hiệu âm thanh: Mô hình 1 sử dụng op-amp NE5532 với nguồn pin lithium 12V 4800mAh cho phép khuếch đại tín hiệu âm thanh tôm ăn với độ nhiễu thấp và băng thông rộng. Tín hiệu thu được có biên độ ổn định, phù hợp cho phân tích tiếp theo.

  2. Khả năng truyền tín hiệu xa: Mô hình 2 sử dụng bộ XLR converter và cáp XLR có shield giúp truyền tín hiệu âm thanh qua khoảng cách lớn mà không bị suy giảm đáng kể. So sánh tín hiệu thu được qua cáp dài 30m cho thấy biên độ tín hiệu giảm dưới 5%, đảm bảo chất lượng dữ liệu.

  3. Hiệu quả lọc nhiễu: Áp dụng giải thuật Spectral Subtraction và Wiener Filter cho tín hiệu thu được giúp giảm nhiễu nền đáng kể. Kết quả phân tích phổ cho thấy tỷ lệ giảm nhiễu đạt khoảng 30-40%, đồng thời giữ nguyên đặc trưng tín hiệu âm thanh tôm ăn. Spectral Subtraction cho chất lượng lọc tốt hơn trong môi trường nhiễu ổn định, trong khi Wiener Filter thích hợp với môi trường nhiễu biến đổi.

  4. Khả năng streaming dữ liệu: Mô hình 2 và 3 sử dụng Raspberry Pi 3 và sound card Behringer U-Phoria UM2 cho phép streaming tín hiệu âm thanh qua nền tảng Youtube và Discord thành công, hỗ trợ giám sát từ xa theo thời gian thực.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu quả khuếch đại và truyền tín hiệu là do lựa chọn linh kiện chất lượng cao như op-amp NE5532, tụ Wima, điện trở Dale và sử dụng đầu nối XLR 3 chân chuẩn quốc tế. Việc cấp nguồn ổn định với module tăng áp XL6019 và nguồn đôi ±15V giúp mạch hoạt động ổn định, giảm nhiễu.

So sánh với các nghiên cứu trong ngành nuôi trồng thủy sản, hệ thống thu thập âm thanh này có ưu điểm vượt trội về khả năng thu tín hiệu trong môi trường nước đục, nơi mà các hệ thống camera không thể áp dụng hiệu quả. Việc áp dụng giải thuật lọc nhiễu tiên tiến giúp nâng cao chất lượng tín hiệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích hành vi ăn của tôm.

Dữ liệu thu thập được có thể được trình bày qua biểu đồ phổ biên độ trước và sau lọc, bảng so sánh tỷ lệ giảm nhiễu giữa các giải thuật, cũng như biểu đồ thời gian thực thể hiện cường độ âm thanh theo từng khung giờ trong ngày. Điều này giúp người nuôi tôm có thể điều chỉnh lượng thức ăn phù hợp, giảm thiểu lãng phí và ô nhiễm môi trường.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai hệ thống thu thập âm thanh tự động tại các ao nuôi: Lắp đặt hydrophone kết hợp bộ XLR converter và pre-amp, sử dụng Raspberry Pi để streaming dữ liệu nhằm giám sát liên tục cường độ ăn của tôm. Mục tiêu giảm thiểu lãng phí thức ăn ít nhất 20% trong vòng 6 tháng, do các đơn vị quản lý trang trại thực hiện.

  2. Phát triển phần mềm phân tích tín hiệu nâng cao: Ứng dụng các giải thuật lọc nhiễu kết hợp học máy để nhận dạng chính xác hơn các âm thanh đặc trưng của tôm ăn, từ đó tự động điều chỉnh lượng thức ăn. Mục tiêu nâng cao độ chính xác phân tích trên 90% trong 1 năm, do nhóm nghiên cứu và phát triển phần mềm đảm nhiệm.

  3. Tích hợp hệ thống cảm biến môi trường: Kết hợp cảm biến nhiệt độ, oxy hòa tan để đồng bộ dữ liệu môi trường với âm thanh, giúp dự báo sức khỏe ao nuôi và điều chỉnh chế độ cho ăn phù hợp. Mục tiêu hoàn thiện hệ thống tích hợp trong 12 tháng, do các công ty công nghệ thủy sản thực hiện.

  4. Xây dựng cơ sở dữ liệu lớn (big data): Thu thập và lưu trữ dữ liệu âm thanh và môi trường từ nhiều ao nuôi để phân tích xu hướng, dự đoán rủi ro và tối ưu hóa quy trình nuôi. Mục tiêu xây dựng kho dữ liệu trong 2 năm, do các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện tử và xử lý tín hiệu: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về thiết kế mạch khuếch đại, thu thập và xử lý tín hiệu âm thanh trong môi trường nước, phù hợp cho các đề tài nghiên cứu liên quan.

  2. Chuyên gia và kỹ sư trong ngành nuôi trồng thủy sản: Hệ thống thu thập và phân tích âm thanh giúp giám sát hành vi ăn của tôm, hỗ trợ quản lý thức ăn và cải thiện chất lượng ao nuôi, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất.

  3. Doanh nghiệp phát triển thiết bị công nghệ cao cho nông nghiệp: Tham khảo để phát triển các sản phẩm IoT, hệ thống cảm biến và giải pháp tự động hóa trong nuôi trồng thủy sản, đáp ứng nhu cầu thị trường ngày càng tăng.

  4. Quản lý trang trại và người nuôi tôm: Áp dụng hệ thống để giám sát và điều chỉnh chế độ cho ăn, giảm thiểu lãng phí thức ăn và ô nhiễm môi trường, nâng cao năng suất và lợi nhuận kinh tế.

Câu hỏi thường gặp

  1. Hệ thống thu thập âm thanh này có thể áp dụng cho các loại thủy sản khác không?
    Hệ thống được thiết kế chủ yếu cho tôm với âm thanh đặc trưng khi ăn, tuy nhiên với điều chỉnh phù hợp về hydrophone và giải thuật xử lý, có thể áp dụng cho các loài thủy sản khác như cá trong môi trường nước đục.

  2. Giải thuật lọc nhiễu nào hiệu quả hơn trong môi trường nuôi tôm?
    Spectral Subtraction phù hợp với môi trường nhiễu ổn định, trong khi Wiener Filter thích hợp với môi trường nhiễu biến đổi. Kết hợp hai giải thuật có thể nâng cao hiệu quả lọc nhiễu tổng thể.

  3. Hệ thống có thể hoạt động liên tục trong bao lâu với nguồn pin lithium 12V 4800mAh?
    Theo thử nghiệm, hệ thống mô hình 1 có thể hoạt động liên tục khoảng 8-10 giờ, phù hợp cho các phiên thu thập dữ liệu ngắn hạn hoặc cần kết nối nguồn ngoài để hoạt động lâu dài.

  4. Dữ liệu âm thanh thu thập được có thể sử dụng để dự đoán sức khỏe tôm không?
    Dữ liệu âm thanh phản ánh hành vi ăn uống, có thể kết hợp với các chỉ số môi trường để dự đoán sức khỏe và stress của tôm, hỗ trợ quản lý ao nuôi hiệu quả hơn.

  5. Việc truyền tín hiệu qua cáp XLR có giới hạn khoảng cách không?
    Cáp XLR có shield giúp giảm nhiễu và truyền tín hiệu ổn định trong khoảng cách lên đến 30 mét mà không suy giảm đáng kể, phù hợp cho các ao nuôi có diện tích vừa và nhỏ.

Kết luận

  • Đã thiết kế và thực hiện thành công hệ thống thu thập và phân tích âm thanh phát ra khi tôm ăn, bao gồm phần cứng và phần mềm lọc nhiễu.
  • Lựa chọn linh kiện chất lượng cao như op-amp NE5532, hydrophone H1A và cáp XLR giúp đảm bảo tín hiệu thu được có chất lượng tốt.
  • Áp dụng giải thuật Wiener Filter và Spectral Subtraction hiệu quả trong việc giảm nhiễu và phân tích tín hiệu âm thanh tôm ăn.
  • Hệ thống hỗ trợ streaming dữ liệu âm thanh qua mạng, giúp giám sát từ xa và theo thời gian thực.
  • Đề xuất phát triển hệ thống tích hợp cảm biến môi trường và xây dựng cơ sở dữ liệu lớn để nâng cao hiệu quả quản lý nuôi tôm.

Tiếp theo, cần triển khai thử nghiệm thực tế tại các ao nuôi quy mô lớn, đồng thời phát triển phần mềm phân tích nâng cao và tích hợp hệ thống cảm biến môi trường. Mời các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và người nuôi tôm quan tâm hợp tác để ứng dụng công nghệ này vào thực tiễn, góp phần phát triển ngành nuôi trồng thủy sản bền vững.