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题名基于段帧特征图的双流CNN噪声识别模型
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作者
李春腾
黄智
李诠娜
魏海礁
徐松岩
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机构
海军潜艇学院
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出处
《海军工程大学学报》
2025年第5期44-49,72,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62401606)。
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文摘
鉴于噪声抑制算法对不同类型激励源生成的运动感应噪声处理效果不同,为进一步提高算法对运动感应噪声的适配性,提出了一种基于段帧特征图的双流卷积神经网络噪声识别模型。首先,通过设计能够描述运动感应噪声特征的段帧特征图,为噪声识别模型提供有效的全局特征和细节特征,并构造了一种双流卷积神经网络以充分提取段帧特征图提供的噪声特征;然后,在实验室环境下搭建噪声识别模型性能测试平台,结合Quick Sounds数据库引入复杂水下激励源类型,设置了多组对照实验。结果表明:段帧特征图可以有效表征运动感应噪声类型,能够弥补神经网络识别能力的不足,从而使所提噪声识别模型展现出良好的性能。
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关键词
运动感应噪声
段特征图
帧特征图
双流卷积神经网络
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Keywords
motion induced noise
segment feature image
frame feature image
two-stream convolution neural network
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分类号
TN911
[电子电信]
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