公开(公告)号：CN117711423A

公开(公告)日：2024-03-15

申请号：CN202410161091.0

申请日：2024-02-05

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 王海涛 ,  何群铱 ,  曾向阳 ,  雷烨 ,  任树伟

IPC: G10L21/0272 ,  G10L21/0264 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请的实施例涉及声信号分离技术领域，公开了一种联合听觉场景分析与深度学习的混合水声信号分离方法，该方法包括：通过预训练的听觉分割模型对获取到的混合水声信号进行听觉分割，将所述混合水声信号分解成若干个听觉片段；其中，每一个所述听觉片段均用于表征对应的声学事件在听觉场景中的局部描述；通过预训练的深度聚类网络对所述若干个听觉片段进行听觉重组，将来自于同一个声源的听觉片段重组在一起，得到各所述声源对应的水声信号。本申请的实施例提供的联合听觉场景分析与深度学习的混合水声信号分离方法，可实现对水下复杂环境中的混合水声信号的精准分离与重构，分离时抗干扰能力强，稳定性高，为水声目标识别提供了便利。

公开(公告)号：CN117711423B

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410161091.0

申请日：2024-02-05

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 王海涛 ,  何群铱 ,  曾向阳 ,  雷烨 ,  任树伟

IPC: G10L21/0272 ,  G10L21/0264 ,  G10L25/30

Abstract: 本申请的实施例涉及声信号分离技术领域，公开了一种联合听觉场景分析与深度学习的混合水声信号分离方法及系统，该方法包括：通过预训练的听觉分割模型对获取到的混合水声信号进行听觉分割，将所述混合水声信号分解成若干个听觉片段；其中，每一个所述听觉片段均用于表征对应的声学事件在听觉场景中的局部描述；通过预训练的深度聚类网络对所述若干个听觉片段进行听觉重组，将来自于同一个声源的听觉片段重组在一起，得到各所述声源对应的水声信号。本申请的实施例提供的联合听觉场景分析与深度学习的混合水声信号分离方法，可实现对水下复杂环境中的混合水声信号的精准分离与重构，分离时抗干扰能力强，稳定性高，为水声目标识别提供了便利。