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《2020'中国西部声学学术交流会论文集》2020年
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基于不完备数据的水声目标弱监督分类识别

王得志  张理论  程兴华  肖汶斌  邹丹  
【摘要】:水声数据获取通常代价较高,获取大规模有准确标注数据非常困难,存在大量弱标签或无标签水声数据,即不完备水声数据。如何在大量不完备水声数据条件下有效发挥深度学习方法的优势完成水声目标分类识别任务仍然是一个研究难点。为解决这一问题,可以尝试利用人工手段合成小样本声音事件数据,即对水声数据做数据增强,以从根本上缓解数据不完备的问题。另一方面,通过设计适合水声目标识别的深度学习网络,利用弱监督学习方法尝试解决不完备水声数据存在弱标签、数据类别不平衡等问题,对实现水声目标高效识别也具有重要意义。

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