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申请/专利权人：西北工业大学
申请日：2024-04-07
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261237A
主分类号：G06N3/098
分类号：G06N3/098;G06N3/096;G06N3/09;G06N3/0464;G10L15/08;G10L15/16;G10L25/18;G10L25/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本公开提供一种声源识别与距离估计的同步处理方法，包括：获取目标海域水声数据；对目标海域水声数据进行数据预处理，得到目标特征数据；获取预先训练得出的基于迁移学习的多任务学习模型；将目标特征数据输入基于迁移学习的多任务学习模型中，通过基于迁移学习的多任务学习模型的输出结果确定目标特征数据对应的声源类别与声源距离值。从而，通过结合多任务学习模型和迁移学习模型，构建出基于迁移学习的多任务学习模型，能够同时识别水下声源类别和水下声源距离估计。
主权项：1.一种声源识别与距离估计的同步处理方法，其特征在于，包括：获取目标海域水声数据；对所述目标海域水声数据进行数据预处理，得到目标特征数据，所述数据预处理包括：快速傅里叶变换和归一化处理；获取预先训练得出的基于迁移学习的多任务学习模型，所述基于迁移学习的多任务学习模型是基于预训练多任务学习模型得到的，所述预训练多任务学习模型是基于原始多任务学习模型得到的，所述原始多任务学习模型用于初步识别水下声源与声源距离粗估计，所述基于迁移学习的多任务学习模型用于精准识别水下声源与声源距离精准估计；将所述目标特征数据输入所述基于迁移学习的多任务学习模型中，通过所述基于迁移学习的多任务学习模型的输出结果确定所述目标特征数据对应的声源类别与声源距离值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北工业大学 一种声源识别与距离估计的同步处理方法
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