[发明专利]一种基于听觉感知特征深度学习的水声目标识别方法有效
| 申请号： | 202011397588.0 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN113191178B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 陈越超;王方勇;尚金涛 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七一五研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 陈继亮 |
| 地址： | 311499 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于听觉感知特征深度学习的水声目标识别方法，针对水声数据信噪比低、可分性特征提取困难、识别泛化能力差等现状，首先基于听觉感知方法开展预处理，生成MFCC谱图和GFCC谱图样本，接着针对以上谱图样本，分别基于深度学习方法构建深层网络模型进行处理，最后对多模型结果进行加权联合判决，输出目标识别结果。该方法综合利用了听觉感知方法在特征表征上和深度学习方法在特征抽象上的优势，同时通过多模型联合判决的方法实现了多维听觉感知特征之间的优势互补，有助于提高目标识别稳健性，是人工智能算法在水声信号处理领域应用的创新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 听觉 感知 特征 深度 学习 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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