【摘 要】
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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.
【机 构】
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天津工业大学计算机科学与技术学院,天津300387
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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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