文件名称：基于迁移学习的水声目标识别
文件大小：1.24MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-26 05:48:46
迁移学习 水声识别 信号特征表征 音频分类 舰船噪声
海洋声场环境的时变空变特性、水声目标发声机理的多源性以及其他噪声源的干扰，给水声目标的检测和识别带来很多困难.常规的目标识别手段主要是基于音频时频域特征分析，在复杂海洋环境下的难以获取有效的表征特征及鲁棒的识别效果.为了解决这些问题，本文提出了基于迁移学习的水声目标识别，分别利用预训练网络VGG和VGGish提取深层声学特征及模型微调，实现水声目标的分类识别.实验表明，本文提出的识别算法有效提升了识别准确率，减少了训练时间，基于微调的迁移学习算法在水声目标识别上平均准确率为92.48%，取得了当前最好的识别结果.