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申请/专利权人：崂山国家实验室
申请日：2024-05-27
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118230758A
主分类号：G10L25/18
分类号：G10L25/18;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084;G10L25/30;G10L25/51
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明属于水声目标识别技术领域，涉及一种基于编码器与卷积融合的水声目标识别方法及系统，所述方法的步骤为：分别对提取的历史水声目标信号和实时水声目标信号的梅尔频谱进行归一化处理得到第一梅尔频谱和第二梅尔频谱；以第一梅尔频谱为输入、以水声目标特征为输出构建水声目标识别模型，水声目标识别模型包括由多个编码层堆叠组成的编码器，每个编码层包括依次顺序连接的多头注意力层和前馈网络层，在每个编码层中加入卷积层，卷积层跳跃连接于多头注意力层和前馈网络层之间；将第二梅尔频谱输入至水声目标识别模型得到水声目标特征。本发明融合编码器和卷积神经网络，计算复杂度低，避免输入信号位置信息丢失，能够快速准确识别水声目标。
主权项：1.一种基于编码器与卷积融合的水声目标识别方法，其特征在于，其步骤为：预处理步骤：提取历史水声目标信号的梅尔频谱，对梅尔频谱进行归一化处理得到第一梅尔频谱，提取实时水声目标信号的梅尔频谱，对梅尔频谱进行归一化处理得到第二梅尔频谱；模型构建步骤：以第一梅尔频谱为输入、以水声目标特征为输出构建水声目标识别模型，所述水声目标识别模型包括由多个编码层堆叠组成的编码器，每个编码层包括依次顺序连接的多头注意力层和前馈网络层，在每个编码层中加入卷积层，所述卷积层连接于所述多头注意力层和所述前馈网络层之间；识别步骤：将第二梅尔频谱输入至水声目标识别模型得到水声目标特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 崂山国家实验室 基于编码器与卷积融合的水声目标识别方法及系统
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