發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 00:59

　　海洋聲場(chǎng)環(huán)境的時(shí)變空變特性、水聲目標(biāo)發(fā)聲機(jī)理的多源性以及其他噪聲源的干擾,給水聲目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別帶來(lái)很多困難.常規(guī)的目標(biāo)識(shí)別手段主要是基于音頻時(shí)頻域特征分析,在復(fù)雜海洋環(huán)境下的難以獲取有效的表征特征及魯棒的識(shí)別效果.為了解決這些問(wèn)題,本文提出了基于遷移學(xué)習(xí)的水聲目標(biāo)識(shí)別,分別利用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)VGG和VGGish提取深層聲學(xué)特征及模型微調(diào),實(shí)現(xiàn)水聲目標(biāo)的分類(lèi)識(shí)別.實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的識(shí)別算法有效提升了識(shí)別準(zhǔn)確率,減少了訓(xùn)練時(shí)間,基于微調(diào)的遷移學(xué)習(xí)算法在水聲目標(biāo)識(shí)別上平均準(zhǔn)確率為92.48%,取得了當(dāng)前最好的識(shí)別結(jié)果.

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本文編號(hào)：3760611