一种基于深度学习的水下渗漏声音识别方法和系统

一种基于深度学习的水下渗漏声音识别方法和系统，涉及结构性水域渗漏检测领域。解决了现有水听器方案需要人工判断是否存在渗漏以及电极法方案测量过程比较繁琐、耗时长的问题。方法包括：采集不同环境下的水下声音信号；分别提取正常环境和渗漏环境下的声音信号的有效区间特征；构建深度学习网络模型；训练提取的信号的有效区间特征，将训练的信号输入至深度学习网络模型，获取声音识别模型；根据识别模型判断是否存在渗漏情况，如果没有渗漏则直接显示结果；若存在渗漏情况，通过声源定位技术确定渗漏点的位置。本发明提升了渗漏检测的精度和可靠性。