ПОКРАЩЕНИЙ МЕТОД АНАЛІЗУ АКУСТИЧНИХ СИГНАЛІВ ВОДНОГО СЕРЕДОВИЩА НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОМЕРЕЖІ SOP - Олексій, А. О.; Верлань, А. А. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2024)
Аналіз акустичних сигналів у морському середовищі супроводжується численними викликами, такими як великий обсяг даних і швидка зміна умов навколишнього середовища. Під час пасивного прийому сигналів часто спостерігається низьке співвідношення сигнал/шум, що ускладнює їхню обробку. Для розв’язання цих задач потрібен ефективний і універсальний підхід, який можна забезпечити за допомогою нейронних мереж. Серед різних моделей нейромереж для аналізу акустичних сигналів одним із найефективніших є згорткові нейронні мережі. Тому є сенс у пошуку ефективного методу, основаного на CNN, який можна модифікувати для підвищення якості аналізу акустичних сигналів у водному середовищі. Поліпшено метод, що базується на застосуванні нейромережі CNN SOP. Як вхідні характеристики для класифікації використано характеристики CQT. Оригінальні два шари згортки замінено багатомасштабною згорткою з різними розмірами ядер, що дозволило вилучити як загальні, так і локальні характеристики цільового об’єкта. У вилучених характеристиках відбувається зменшення розмірності шляхом обробки середнього пулінгу. Результат подається на вхід до шару пулінгу другого порядку (SOP), що дозволяє ефективно знаходити та зберегти інформацію про кореляції часових даних у формі узагальненого представлення. Виходом шару SOP є вектори, які нормалізуються поелементно квадратним коренем та l2-нормалізацією. Нормалізовані дані подаються на повнозв’язний шар з пакетною нормалізацією та функцією активації ReLU. Після цього дані передаються на повнозв’язний шар з функцією активації Softmax, яка виконує класифікацію. Для перевірки роботи нейромережі вибрано три датасети — два датасети реальних об’єктів водного середовища та один штучний датасет. Кожний датасет додатково зашумлено фоновими шумами таким чином, щоб підсумкові семпли мали низьке співвідношення сигнал/шум (SNR). У всіх випадках запропонований покращений метод показав вищу точність класифікації у порівнянні з оригінальним методом.