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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：海洋生物声音信号识别是一种重要的技术，旨在准确识别常见的海洋生物的声音信号。通过高效的分类模型，我们能够实现对特定区域生态系统的实时监测和评估。由于海洋生物声音呈现出多尺度的时间和频率特征，如果不能同时处理这些多尺度信息并捕捉声音特征的内部关联，分类性能就会降低。本文提出了一种新的声谱图表示方式，并在此基础上构建了FusionResNAM识别网络。该网络以ResNet为基础，引入了自适应注意力机制和多尺度特征融合模块，使模型能够全面捕捉声音特征之间的关联和更好地处理不同频率范围和时间尺度的声音特征，从而更有效地区分不同种类的海洋生物声音。该识别方法在实际的海洋生物声音数据集上表现出色，取得了较高的分类准确率。
主权项：1.一种基于ResNet注意力网络的海洋生物声音分类方法，分为音频转换和声谱图分类两个部分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于ResNet注意力网络的海洋生物声音分类方法
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