論文の概要: Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01002v1
• Date: Wed, 31 May 2023 06:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 18:52:22.027057
• Title: Adaptive ship-radiated noise recognition with learnable fine-grained wavelet transform
• Title（参考訳）: 学習可能な細粒ウェーブレット変換による船舶適応雑音認識
• Authors: Yuan Xie, Jiawei Ren, Ji Xu
• Abstract要約: 本稿では,適応型一般化認識システム AGNet を提案する。 固定ウェーブレットパラメータをきめ細かな学習可能なパラメータに変換することにより、AGNetは異なる周波数で水中音の特性を学習する。 実験の結果、AGNetは水中音響データセットのベースライン法を全て上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.110124016534552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Analyzing the ocean acoustic environment is a tricky task. Background noise and variable channel transmission environment make it complicated to implement accurate ship-radiated noise recognition. Existing recognition systems are weak in addressing the variable underwater environment, thus leading to disappointing performance in practical application. In order to keep the recognition system robust in various underwater environments, this work proposes an adaptive generalized recognition system - AGNet (Adaptive Generalized Network). By converting fixed wavelet parameters into fine-grained learnable parameters, AGNet learns the characteristics of underwater sound at different frequencies. Its flexible and fine-grained design is conducive to capturing more background acoustic information (e.g., background noise, underwater transmission channel). To utilize the implicit information in wavelet spectrograms, AGNet adopts the convolutional neural network with parallel convolution attention modules as the classifier. Experiments reveal that our AGNet outperforms all baseline methods on several underwater acoustic datasets, and AGNet could benefit more from transfer learning. Moreover, AGNet shows robust performance against various interference factors.
• Abstract（参考訳）: 海洋音環境の分析は難しい作業だ。 背景雑音と可変チャネル伝送環境は,正確な船舶騒音認識を実現するのを複雑にしている。 既存の認識システムは, 水中環境の変動に対処する上で弱いため, 実用上は性能が低下する。 本研究は,様々な水中環境における認識システムの堅牢性を維持するため,適応型一般化認識システムagnet(adaptive generalized network)を提案する。 固定ウェーブレットパラメータを細粒度学習可能なパラメータに変換することで、agnetは異なる周波数で水中音の特性を学習する。 フレキシブルできめ細かな設計は、よりバックグラウンドな音響情報(例えば、バックグラウンドノイズ、水中の伝送チャンネル)を捉えやすくする。 ウェーブレットスペクトログラムにおける暗黙の情報を利用するため、agnetは並列畳み込み注意モジュールを分類器として畳み込みニューラルネットワークを採用する。 実験の結果、AGNetは水中音響データセットのベースライン法を全て上回り、AGNetは転送学習の恩恵を受けることがわかった。 さらに、agnetは様々な干渉要因に対して堅牢な性能を示す。

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