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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于数据增强的船舶辐射噪声识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114818789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210362029.9，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于数据增强的船舶辐射噪声识别方法是由申富饶;刘恒;赵健设计研发完成，并于2022-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强的船舶辐射噪声识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据增强的船舶辐射噪声识别方法，包括：采集包含船只信息的辐射噪声样本；对该样本进行加窗处理，得到若干小段辐射噪声，对加窗后的辐射噪声样本正则化处理并为不同样本附上相应标签；提取所有样本的MFCC特征，将其输入到变分自编码器数据增强模型的时延卷积编码器，得到对应的特征空间的分布参数；从特征空间分布中进行采样，得到采样特征向量并将其输入变分自编码器数据增强模型的转置时延卷积解码器，得到对应的重构数据；对变分自编码器数据增强模型进行训练，训练结束后生成大量的生成数据，来扩充原有训练样本；使用扩充后的训练样本训练分类器；对测试数据展开预测，得到对应的预测船舶类别。

本发明授权一种基于数据增强的船舶辐射噪声识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的船舶辐射噪声识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建变分自编码器数据增强模型，该模型由时延卷积编码器和转置时延卷积解码器组成；采集包含船只行驶信息的辐射噪声样本，将发出该辐射噪声的船只类型作为其类别标签，得到原始辐射噪声数据集B1，并按照比例，将数据集B1划分为训练集B2和测试集B3；步骤2，通过对训练集B2进行加窗操作，从原始辐射噪声信号中分割出若干片段信号，片段信号的船只类别标签和对应的原始辐射噪声信号标签相同，将片段信号的梅尔频率倒谱系数MFCC特征用于变分自编码器数据增强模型训练，得到训练集B4；步骤3，将训练集B4中的数据梅尔频率倒谱系数I输入时延卷积编码器，得到输入的数据梅尔频率倒谱系数I在深度特征空间的概率分布，该概率分布为正态分布，时延卷积编码器输出该概率分布的均值M和标准差S；步骤4，利用时延卷积编码器输出的均值M和标准差S，随机采样得到新的特征向量V，将特征向量V输入转置时延卷积解码器，对该特征向量V进行层层解码，得出重构梅尔频率倒谱系数MFCC数据O；步骤5，计算输入数据梅尔频率倒谱系数I和重构梅尔频率倒谱系数MFCC数据O之间的重构误差，以及深度特征向量概率分布和标准正态分布之间的偏差，利用这些误差和偏差项计算变分自编码器数据增强模型的参数更新值，利用参数更新值对变分自编码器数据增强模型中的对应参数进行更新；步骤6，将训练集B4数据输入训练好的变分自编码器数据增强模型，来产生更多的重构数据，重构数据的类别标签和输入数据一致，然后使用重构数据来扩充训练集B4，得到扩充后的训练集B5；步骤7，使用扩充后的训练集B5，训练一个ResNet-18分类器，将训练好的分类器结果文件保存为结果文件F；步骤8，利用结果文件F，对测试集B3中的每条辐射噪声信号进行识别，得到测试辐射噪声所属的船只类别，完成基于数据增强的船舶辐射噪声识别。

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