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申请/专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
摘要：本发明公开了一种基于比值掩码的水声线谱增强方法，涉及水声探测技术领域，利用深度学习Masking方法成功实现了对水声线谱的增强。训练阶段为：构建训练样本，对训练样本进行频谱分析和特征提取，获得训练样本的频谱特征然后进行掩码计算，获得训练样本的频谱掩码。构建DNN结构的深度学习模型，利用训练样本的频谱掩码进行训练，获得增强模型。增强阶段为：针对待增强水声信号频谱，首先进行频谱分析和特征提取，获得待增强频谱特征然后进行掩码计算，获得待增强频谱掩码，构建增强模型的输入，输入至增强模型。增强模型输出预测掩码之后，使用预测的掩码乘以待增强水声信号的幅度谱获得预测的幅度谱，之后进行波形重构，从而获得增强水声频谱。
主权项：1.一种基于比值掩码的水声线谱增强方法，其特征在于，包括训练阶段和增强阶段；所述训练阶段包括如下步骤：构建训练样本，包括带噪声水声频谱和无噪声水声频谱，对训练样本进行频谱分析和特征提取，获得训练样本的频谱特征；针对所述训练样本的频谱特征进行掩码计算，获得训练样本的频谱掩码；构建DNN结构的深度学习模型，利用训练样本的频谱掩码进行训练，获得增强模型；所述增强阶段包括如下步骤：针对待增强水声信号频谱，首先进行频谱分析和特征提取，获得待增强频谱特征；针对所述频谱特征进行掩码计算，获得待增强频谱掩码，构建增强模型的输入，输入至所述增强模型；所述增强模型输出预测掩码之后，使用预测的掩码乘以待增强水声信号的幅度谱获得预测的幅度谱，之后进行波形重构，从而获得增强水声频谱。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院 一种基于比值掩码的水声线谱增强方法
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