Page 103 - 《应用声学》2021年第5期

第 40 卷 第 5 期 卢佳敏等： 基于 DEMON 谱和 LSTM 网络的水下运动目标噪声基频检测 747

络对多通道特征进行二次特征提取，实现特征降维 体实现方法。
和净化。最后，将多个时间窗对应的二次特征输入 1.1 DEMON谱
LSTM网络实现基频估计。
DEMON谱的计算流程如图2所示。
1 算法流程 ࣜᤰ໚ฉ٨ ࣱவᝍូ FFTFT ܳᮠ඀ᚸՌ
F
本文提出的基频检测算法流程如图 1 所示。首 图 2 DEMON 谱计算流程图
先，对每个通道的噪声信号作加窗分帧处理，在每个 Fig. 2 The DEMON spectrum extraction procedure
时间窗内提取 DEMON 谱特征；然后，利用梳状滤 调制信号对不同频带噪声的信号调制强度是
波器对 DEMON 谱特征中包含的倍频关系进行增 不同的 [7] 。可以将信号的频谱划分成多个频段，然
强；最后，将同一时间窗内所有通道特征组成二维矩 后将不同频段的线谱进行融合来提高线谱质量。具
阵经卷积层处理后输入LSTM网络。 体包括如下几个步骤：(1) 在高频端选取若干个子

带，对原始噪声信号进行时域带通滤波；(1) 对每个
ᣥѣ
子带进行平方解调，得到时域包络；(2) 对包络做快
LSTM
速傅里叶变换 (Fast Fourier transform, FFT) 得到
频谱，并利用双向 α 滤波器去除趋势项得到各个子
Ԅሥࡏ
带的线谱；(3) 根据线谱根数将各子带的线谱进行
ᤪࣝᣥК
加权融合，得到最终的线谱特征。考虑到水中运动
目标的实际工况，后面实验中将基频的搜索范围限
制在5 ∼ 10 Hz之间。而且，由于DEMON谱的线谱
...
阶数不会太高 [7] ，本文以 10 阶为限，仅保留 100 Hz
以下的DEMON谱。
೛࿄໚ฉ٨
1.2 梳状滤波器
ᝠካDEMON៨
受到不稳定调制的影响，线谱之间的倍频关系
... n˔௑ᫎቔ 可能会减弱或消失。本文采用文献 [25] 提出的梳状
滤波器对倍频关系进行增强。梳状滤波器由许多按
等频率间隔排列的通带和阻带组成，能够很好地保
ҫቔѬࣝ
留信号中的倍频关系。
对于理想的 DEMON 谱，其对数频域上基频及
ᤰ
᥋ 倍频的分布可以表示为
... ...
...
K
∑
Y (q) = b k δ(q − log k − log f 0 ) + N(q), (1)
௑ᫎ k=1
ᖍ४ᄊܳᤰ᥋ηՂ
其中，b 为线谱幅度，k 表示第 k 个谐频，f 0 为基频，
图 1 基频检测算法流程图 N(q)为加性噪声。
Fig. 1 Flowchart of the proposed F0 detection 理想状态下，各次谐波线谱之间遵守严格的倍
algorithm 数关系。当梳状滤波器h(q)的第一个通带移动至某

本文采用分类网络来估计基频。把基频取值范 个线谱频率处时，其余各通带会落在该频率对应的
围分成几个频段，每个频段当作一个类别，将基频估 各次谐波上，对各个谐频进行累积。在第一个通带
计问题转化为分类问题。需要说明的是，也可以采 位于基频f 0 处时达到峰值。相应的理想滤波器h(q)
可以用式(2)描述：
用回归网络进行基频估计。但是，在很多研究领域
K
中，回归网络或者分类网络在性能上并不存在本质 ∑
h(q) = δ(q − log k). (2)
的区别 [23−24] 。下面将详细介绍算法各个步骤的具
k=1