摘要
本发明公开了一种基于双路径并行门控网络的水声信号盲源分离方法及系统,其中方法步骤包括:采集原始水下声信号的数据集,并转换为频谱图;利用频谱图,训练BSM‑DPGN模型;将待分离的水下声信号输入至BSM‑DPGN模型,完成水声信号盲源分离。本发明有效地解决了水下盲源分离中的多频带特征提取、时序依赖建模以及信号重建等问题,提升了模型在实际水下环境中的应用表现,为水下声学信号处理领域提供了新的技术方案。本发明提出的一种基于双路径并行门控网络的水声信号盲源分离方法,能够有效地完成船舶噪声分离任务,并显著提升分离精度及鲁棒性。
技术关键词
水下声信号
水下声学信号处理
非线性
网络
短时傅里叶变换
Adam算法
气泡
归一化模块
海水
鲁棒性
偏差
频率
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