迁移学习提升水声目标识别准确率：VGG与VGGish的应用

"基于迁移学习的水声目标识别" 在水声目标识别领域，传统的识别方法主要依赖于音频时频域特征分析，但这在复杂多变的海洋环境中往往无法有效地提取特征，导致识别性能下降。针对这一挑战，文章提出了采用迁移学习来改善水声目标识别的策略。迁移学习是一种机器学习方法，它利用在大型数据集上预训练的模型（如VGG和VGGish）来提取数据的深层特征，并将其应用到新的、相关但数据量较小的任务上，从而提高模型的泛化能力和识别效率。 文章中，研究人员首先利用预训练的VGG和VGGish网络对水声信号进行特征提取。VGG网络是一款深度卷积神经网络，擅长捕捉图像中的复杂结构，而VGGish网络则是针对音频信号优化的版本，能够提取音频信号的高级语义特征。然后，通过模型微调，即在目标任务的数据集上调整预训练模型的权重，使模型更好地适应水声目标识别的具体需求。实验结果显示，这种方法显著提高了识别准确率，同时也缩短了训练所需的时间。 实验部分，基于微调的迁移学习算法在水声目标识别任务上平均达到了92.48%的准确率，这标志着该方法在当前的研究中取得了最佳的识别效果。这一成果对于水下声纳探测、舰船噪声分析以及海洋生物识别等领域具有重要的实际应用价值，能够提升水下环境监测和安全防御的能力。 文章还强调了舰船噪声作为主要的干扰源之一，对水声目标识别的影响。舰船产生的噪声会混淆目标信号，使得特征提取和分类更加困难。因此，通过迁移学习的方法，可以更有效地过滤或区分这些噪声，提高目标识别的鲁棒性。 总结来说，"基于迁移学习的水声目标识别"研究展示了如何利用深度学习技术，特别是迁移学习，来克服海洋环境中的复杂性和噪声干扰，实现高效、准确的水声目标识别。这一工作为未来水声信号处理和水下智能感知的研究提供了新的思路和方法。