时频谱图和数据增强的水声信号深度学习目标识别方法

摘要：

水声目标识别一直是水声领域研究的重点问题之一,深度学习方法可以有效地解决目标识别问题,然而,水声样本的稀少限制了该方法的应用.该文提出一种基于数据增强的水声信号深度学习目标识别方法,该方法以Mel功率谱作为网络的输入特征,通过对原始信号在时域和时频域的拉伸和掩蔽等变换,实现数据扩展和增加泛化性能的目的,最后,利用改进的VGG网络模型实现目标分类.实验结果表明,该文方法得到的水下目标识别准确率(95.2％)要优于其他4种对比方法,证明了该文提出的网络模型和数据增强方法均有助于提高目标分类性能.

关键词：水声目标识别、卷积神经网络、数据增强、Mel功率谱

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金41906169

在线出版日期：2021-08-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：518-524