申请/专利权人:昆明船舶设备研究试验中心(中国船舶集团有限公司七五〇试验场)
申请日:2024-01-11
公开(公告)日:2024-05-10
公开(公告)号:CN118013329A
主分类号:G06F18/24
分类号:G06F18/24;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要:本发明一种基于生成对抗网络的水声信号LOFAR谱图样本增广方法,步骤如下:S1获取目标的水声信号音频数据;使用被动声纳或者水听器采集目标水声信号并存储为wave格式的音频文件;S2将水声信号音频文件转换为LOFAR谱图;S3构建面向LOFAR谱图样本增广的卷积生成对抗神经网络,包括构建生成模型和构建判别模型;S4训练面向LOFAR谱图样本增广的卷积生成对抗神经网络;S5生成LOFAR谱图样本。利用训练好的模型生成多样性,高质量的水声信号LOFAR谱图,以满足深度学习算训练法对大量高质量数据样本的需求。
主权项:1.一种基于生成对抗网络的水声信号LOFAR谱图样本增广方法,其特征在于包括下述步骤:S1:获取目标的水声信号音频数据;S2:将水声信号音频文件转换为LOFAR谱图;S3:构建面向LOFAR谱图样本增广的卷积生成对抗神经网络,包括构建生成模型和构建判别模型;S4:训练面向LOFAR谱图样本增广的卷积生成对抗神经网络;S5:生成LOFAR谱图样本。
全文数据:
权利要求:
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