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申请/专利权人：西北工业大学
摘要：本申请的实施例涉及水声目标识别技术领域，特别涉及一种基于近场数据适应的远距离水声目标识别方法，该方法包括：获取目标水声的音频数据，提取Mel谱特征并进行数据增强，得到增强后的Mel谱特征；将各增强后的Mel谱特征按照距离划分入K+T个子集中，K+T个子集包括K个近距离域和T个远距离域；将K个近距离域划分成K‑1个元训练域和1个元测试域；构建远距离水声目标识别模型；对模型在元训练域上进行聚合训练，并在元测试域上进行虚拟评估；对评估通过的模型在远距离域上进行最终测试，将测试通过的模型作为训练完成模型；将获取到的远距离水声的音频数据输入至训练完成的模型中，获得识别结果。该方法克服了传统方法在处理距离变化时的局限性。
主权项：1.一种基于近场数据适应的远距离水声目标识别方法，其特征在于，包括：获取目标水声的音频数据，提取所述目标水声的音频数据的Mel谱特征，并对所述Mel谱特征进行数据增强，得到增强后的Mel谱特征；根据各所述增强后的Mel谱特征对应的距离，将各所述增强后的Mel谱特征划分入K+T个子集中，所述K+T个子集包括K个近距离域和T个远距离域；其中，每个子集代表一个学习任务，K为大于1的整数，T为大于0的整数，所述远距离域对应的距离大于所述近距离域对应的距离；将所述K个近距离域划分成K-1个元训练域和1个元测试域；以ResNet18作为基础网络，引入跨域注意力机制，构建远距离水声目标识别模型；对所述远距离水声目标识别模型在所有元训练域上进行聚合训练，并对聚合训练完成的远距离水声目标识别模型在元测试域上进行虚拟评估；对虚拟评估通过的远距离水声目标识别模型在所有远距离域上进行最终测试，将测试通过的远距离水声目标识别模型作为训练完成的远距离水声目标识别模型；将获取到的远距离水声的音频数据输入至训练完成的远距离水声目标识别模型中，获得训练完成的远距离水声目标识别模型输出的识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种基于近场数据适应的远距离水声目标识别方法
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