公开(公告)号：CN119363517A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411205315.X

申请日：2024-08-30

Applicant: 东南大学

Inventor： 王俊波 ,  周亚鹏 ,  高长江 ,  彭志新 ,  常传文 ,  朱伟

IPC: H04L15/28 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种改进CTC的摩斯信号快速译码方法，包括：将提取的摩斯信号数据进行短时傅里叶变换，获取时频矩阵，提取时频矩阵中摩斯信号的一维特征，并将其对应的标签构成训练集；构建深度学习框架，包括深度残差收缩模块、全连接层和softmax结构；对深度残差收缩模块中间层经过全连接层和softmax结构输出，作为子模型，计算子模型的CTC损失，与全模型的CTC损失加权后作为损失函数，对网络模型进行训练；将提取的摩斯信号时频矩阵的一维特征，输入到训练好的网络模型，将输出进行基于CTC解码后处理，得到译码结果。本发明采用全模型的CTC损失与子模型的损失相结合进行训练，具有非常小的计算开销，可以有效提升译码准确率。

公开(公告)号：CN118887974A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411049616.8

申请日：2024-08-01

Applicant: 东南大学

Inventor： 王俊波 ,  高长江 ,  周亚鹏 ,  彭志新 ,  常传文 ,  朱伟

IPC: G10L25/51 ,  G10L25/30 ,  G10L25/78 ,  G10L21/0208 ,  H04W4/90

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的Morse信号到达检测方法，用以在音频信号流中监听Morse信号，是Morse信号自动译码的前置技术。所述方法以每1s的音频采样数据为一帧，对每一帧进行一次信号判决。信号判决的目的是判断某一帧信号是否为Morse信号，包括数据预处理模块，对一帧数据进行降噪和特征提取；深度学习判决模块，将预处理得到的特征输入深度神经网络，基于网络的输出结果判断这一帧信号是否为Morse信号。以每一帧的判决结果为依据，判断Morse信号的到达时刻和结束时刻。本发明能够高效、准确的实现Morse信号的到达检测，该技术是实现Morse信号自动译码的前提，同时本发明对低信噪比、衰落等情况具有较好的适应性，有较广泛的实用价值。