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申请/专利权人：安徽大学

摘要：本发明公开了一种空间时频移的海洋鲸类重叠声音事件检测方法，包括：获取水声信号并进行预处理后，通过离散短时傅里叶变换获取预处理后水声信号的时频分布，结合对数梅尔滤波器组重新分配时频分布；构建非对称残差卷积模块，输入重分配的时频特征图，提取深层时频特征图；提出空间时频移的网络模块，对深层时频特征图分别进行时域空间移位和频域空间移位拓展增强，融合得到增强的深层特征图；根据最终输出的深层特征图，预测每一帧重叠声音事件类别，并估算检测结果的分值、F1‑分数和错误率。本发明能够降低环境干扰，有效提高鲸类的重叠声音事件检测精度。

主权项：1.一种空间时频移的海洋鲸类重叠声音事件检测方法，其特征在于，包括：获取水声信号并进行预处理后，通过离散短时傅里叶变换获取预处理后水声信号的时频分布，结合对数梅尔滤波器组重新分配时频分布；构建非对称残差卷积模块，输入重分配的时频特征图，提取深层时频特征图；提出空间时频移的网络模块，对深层时频特征图分别进行时域空间移位和频域空间移位拓展增强，融合得到增强的深层特征图；将增强的深层特征图输入双向LSTM模型，采用全连接层以及sigmoid层，得到最终输出的深层特征图；根据最终输出的深层特征图，预测每一帧重叠声音事件类别，并估算检测结果的分值、F1-分数和错误率；所述提出空间时频移的网络模块，对深层时频特征图分别进行时域空间移位和频域空间移位拓展增强，融合得到增强的深层特征图的过程包括：通道扩展卷积层，接收深层时频特征图并进行通道扩展，获得扩展特征向量；将特征向量分割成三通道的特征向量，将所述扩展特征向量在通道上均分为特征向量、和；其中，、和；时间移位模块，对所述特征向量进行时间尺度上的空间移位，生成空间移位向量；频率移位模块，对所述特征向量进行频率尺度上的空间移位，生成空间移位向量；所述特征向量不执行空间移位，直接映射为空间向量；全局平均池化层，对所述空间移位向量、空间向量、和空间移位向量进行池化，分别得到三分支的全局信息向量、和；拼接层，对所述全局信息向量、和沿三分支的通道，执行向量拼接；线性层，对拼接后的向量进行线性变换，生成权重向量；softmax层，处理对线性变换后的权重，得到softmax层优化的权重向量；分割权重层，将优化的权重向量分割为度量空间移位向量重要程度的三分支的权重向量、和；输出层，将权重向量和空间移位向量相乘，得到空间移位模块增强的深层特征图： ；所述空间时频移的网络模块包括：给定输入深层时频特征图，其中是通道数，是时间帧数，是梅尔滤波器组数；沿通道，将输入特征图分割成偶数组通道，其中是通道划分的数量，得到组特征图，则每个划分包含的通道数为： 每组划分后的特征图分别为： 对每组特征图，在时域和频域上分别执行空间左移、右移，将移位后的不同分支特征图进行拼接，得到全局特征图： 。

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百度查询： 安徽大学 一种空间时频移的海洋鲸类重叠声音事件检测方法