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中国科学院声学所研究人员提出一种基于多任务学习的深海被动定位方法(图)
中国科学院声学所 多任务学习 深海 被动定位方法
2020/11/6
对此,中科院声学所声场声信息国家重点实验室研究生刘一宁及其导师牛海强、李整林研究员提出了一种适用于失配海洋环境基于多任务学习(multi-task learning, MTL)的深海被动定位方法。该方法利用声传播模型生成训练样本,对一个多任务卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)进行训练,实现了失配环境下单个网络对单个声源的距离和深度估计。
近期,中国科学院声学研究所牛海强等人与美国Scripps海洋研究所的研究人员联合提出一种适用于不确知海洋环境的基于深度学习的水声被动定位方法。该方法利用声场传播模型生成的上千万个训练样本,对一组50层的深度残差卷积神经网络进行训练,实现了单水听器对单个声源的远程被动定位。相关研究成果2019年7月在线发表于国际学术期刊Journal of the Acoustical Society of Ame...
基于混合沃森模型和时频选择网络的目标声源定位方法(图)
目标声源定位 混合沃森模型 深度时频选择网络
2018/12/19
近日,中国科学院语言声学与内容理解重点实验室博士王子腾及其导师李军锋研究员等人提出了一种基于混合沃森模型和时频选择网络的目标声源定位方法,将声源定位和声源分离相结合,提供了新的目标声源定位思路。相关研究成果已在线发表于国际学术期刊Applied Sciences 2018年第8期。
在水声学中,匹配场技术是用于水下声源远程被动定位的常见方法。但该方法对拷贝场和测量场之间的失配较为敏感,限制了其实际应用。 近日,中国科学院声学研究所牛海强与美国加州大学科研人员合作,提出了一种基于机器学习的水下声源被动定位方法。该方法是一种数据驱动的方法,计算机可从观测数据中学习到声源的距离信息。研究人员依据距离估计问题可转化为机器学习领域中的分类或回归问题进行求解,将声压数据构建的采样协方差矩...