【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于音頻識別，尤其涉及一種基于擴散模型的海豚信號識別方法和裝置。
技術(shù)介紹
1、海豚信號識別技術(shù)的背景主要涉及生態(tài)保護、漁業(yè)管理和水聲通信等多個領域。海豚作為國家保護動物，其保護和研究工作至關重要。傳統(tǒng)監(jiān)測方法效率低下且容易出錯，因此需要一種能夠?qū)崟r、準確地識別和統(tǒng)計海豚數(shù)量的方法，以支持生態(tài)保護工作。在漁業(yè)管理中，誤捕海豚是一個嚴重問題，需要一種能夠?qū)崟r監(jiān)測海豚信號并及時發(fā)出警報的方法，以減少誤捕并優(yōu)化漁業(yè)資源管理。在水聲通信領域，仿海豚哨聲水聲通信作為一種新型隱蔽水聲通信技術(shù)，因其良好的安全性和通信能力受到關注。然而，現(xiàn)有的特征參數(shù)識別方法無法有效識別仿海豚哨聲水聲通信信號的不同調(diào)制方式，導致識別準確率低。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問題是，提供一種基于擴散模型的海豚信號識別方法和裝置。
2、為實現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用如下的技術(shù)方案：
3、一種基于擴散模型的海豚信號識別方法，包括：
4、步驟s1、獲取海豚信號數(shù)據(jù)集；
5、步驟s2、根據(jù)歷史海豚信號數(shù)據(jù)集訓練用于海豚信號去噪的擴散模型；
6、步驟s3、對通過訓練好的擴散模型輸出得到的去噪后海豚信號進行分類識別。
7、作為優(yōu)選，步驟s1中，將正樣本和負樣本按不同信噪比混合，得到海豚信號數(shù)據(jù)集；其中，正樣本為純海豚信號，負樣本為背景噪聲和機械噪聲。
8、作為優(yōu)選，步驟s2中，通過正向擴展和反向擴散訓練擴散模型；其中，訓練損
9、
10、其中，為最小化損失函數(shù)，期望值是對信號x0、噪聲∈和時間步t的隨機取值進行平均。
11、作為優(yōu)選，步驟s3中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡或長短時記憶網(wǎng)絡對去噪后海豚信號進行分類處理，識別是否為海豚信號。
12、本專利技術(shù)還提供一種基于擴散模型的海豚信號識別裝置，包括：
13、獲取模塊，用于獲取海豚信號數(shù)據(jù)集；
14、訓練模塊，用于根據(jù)歷史海豚信號數(shù)據(jù)集訓練用于海豚信號去噪的擴散模型；
15、識別模塊，用于對通過訓練好的擴散模型輸出得到的去噪后海豚信號進行分類識別。
16、作為優(yōu)選，獲取模塊將正樣本和負樣本按不同信噪比混合，得到海豚信號數(shù)據(jù)集；其中，正樣本為純海豚信號，負樣本為背景噪聲和機械噪聲。
17、作為優(yōu)選，訓練模塊通過正向擴展和反向擴散訓練擴散模型；其中，訓練損失函數(shù)定義為：
18、
19、其中，為最小化損失函數(shù)，期望值是對信號x0、噪聲∈和時間步t的隨機取值進行平均。
20、作為優(yōu)選，識別模塊使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡或長短時記憶網(wǎng)絡對去噪后海豚信號進行分類處理，識別是否為海豚信號。
21、本專利技術(shù)旨在解決海豚信號識別中的關鍵問題，特別是在復雜海洋環(huán)境中，如何準確、高效地識別海豚信號，以支持生態(tài)保護、漁業(yè)管理和水聲通信等應用。傳統(tǒng)信號識別方法主要依賴手工提取的特征參數(shù)，如頻率、幅度、時長等，這些特征在復雜海洋環(huán)境中容易受到噪聲和干擾的影響，導致識別準確率下降，且模型泛化能力差，對未知或變化的信號模式適應性差。現(xiàn)有深度學習方法雖然在理論上具有優(yōu)勢，但獲取大量高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)成本高昂，標注過程耗時費力，且模型訓練過程需要大量計算資源和時間，導致模型更新和部署延遲，影響實時監(jiān)測和識別效率。在具體應用場景中，如生態(tài)保護中的監(jiān)測海豚種群數(shù)量和研究海豚行為，漁業(yè)管理中的避免誤捕和優(yōu)化漁業(yè)資源管理，以及水聲通信中的仿海豚哨聲水聲通信和信號偽裝與識別，傳統(tǒng)方法均存在準確率低、效率低等問題。因此，本專利技術(shù)通過基于擴散模型的海豚信號識別技術(shù)，旨在克服傳統(tǒng)方法在特征提取、模型泛化、數(shù)據(jù)標注和實時性等方面的缺陷，提高海豚信號識別的準確率和效率，支持生態(tài)保護、漁業(yè)管理和水聲通信等實際應用。
22、本專利技術(shù)基于擴散模型進行海豚信號識別，首先，擴散模型能夠生成高質(zhì)量的海豚聲納信號樣本，這些樣本在細節(jié)和逼真度上更接近真實信號，從而提高識別算法的訓練效果和識別精度。其次，其訓練過程穩(wěn)定，不易出現(xiàn)模式崩潰等問題，能夠更好地學習海豚信號的復雜特征。此外，擴散模型的靈活性高，可通過調(diào)整參數(shù)生成多樣化的樣本，適應不同海豚種類和環(huán)境條件下的信號特點。
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1.一種基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，步驟S1中，將正樣本和負樣本按不同信噪比混合，得到海豚信號數(shù)據(jù)集；其中，正樣本為純海豚信號，負樣本為背景噪聲和機械噪聲。
3.如權(quán)利要求2所述的基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，步驟S2中，通過正向擴展和反向擴散訓練擴散模型；其中，訓練損失函數(shù)定義為：
4.如權(quán)利要求3所述的基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，步驟S3中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡或長短時記憶網(wǎng)絡對去噪后海豚信號進行分類處理，識別是否為海豚信號。
5.一種基于擴散模型的海豚信號識別裝置，其特征在于，包括：
6.如權(quán)利要求5所述的海豚信號識別裝置，其特征在于，獲取模塊將正樣本和負樣本按不同信噪比混合，得到海豚信號數(shù)據(jù)集；其中，正樣本為純海豚信號，負樣本為背景噪聲和機械噪聲。
7.如權(quán)利要求6所述的海豚信號識別裝置，其特征在于，訓練模塊通過正向擴展和反向擴散訓練擴散模型；其中，訓練損失函數(shù)定義為：
8.
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，步驟s1中，將正樣本和負樣本按不同信噪比混合，得到海豚信號數(shù)據(jù)集；其中，正樣本為純海豚信號，負樣本為背景噪聲和機械噪聲。
3.如權(quán)利要求2所述的基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，步驟s2中，通過正向擴展和反向擴散訓練擴散模型；其中，訓練損失函數(shù)定義為：
4.如權(quán)利要求3所述的基于擴散模型的海豚信號識別方法，其特征在于，步驟s3中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡或長短時記憶網(wǎng)絡對去噪后海豚信號進行分類處理，...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黎金燦，張培珍，張遠航，連悅悅，
申請(專利權(quán))人：廣東海洋大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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