| 利用频谱变换的水声信号分类框架 |
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| 引用本文： | 张逸杰,袁佳伟,赵亚培,王通,宋庆增.利用频谱变换的水声信号分类框架[J].计算机工程与设计,2021,42(11):3246-3252. |
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| 作者姓名： | 张逸杰 袁佳伟 赵亚培 王通 宋庆增 |
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| 作者单位： | 天津工业大学计算机科学与技术学院,天津300387 |
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| 摘 要： | 在水声信号分类应用中,由于保密或采集条件限制等原因,样本通常会不足,导致深度学习框架的分类精度不高.为解决小样本水声信号分类精度不高的问题,提出一种结合频谱变换和深度学习框架的方法.通过对各类频谱变换测试,发现LOFAR频谱变换能显著提高声音信号中的特征表现.使用GAN网络对频谱变换后的样本扩充,使用改进的CNN网络对频谱图进行分类.实验结果表明了上述框架可以生成高质量的样本,显著提高水声信号的分类精度.
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| 关 键 词： | 深度学习 水声信号 频谱 生成式对抗网络 分类 |
Classification framework of underwater acoustic signals using spectrum transform |
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| ZHANG Yi-jie,YUAN Jia-wei,ZHAO Ya-pei,WANG Tong,SONG Qing-zeng.Classification framework of underwater acoustic signals using spectrum transform[J].Computer Engineering and Design,2021,42(11):3246-3252. |
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| Authors: | ZHANG Yi-jie YUAN Jia-wei ZHAO Ya-pei WANG Tong SONG Qing-zeng |
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