韓雪，樸勝春，付金山

(1.哈爾濱工程大學(xué) 水聲技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，黑龍江 哈爾濱 150001;2.海洋信息獲取與安全工信部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(哈爾濱工程大學(xué))，黑龍江 哈爾濱 150001;3.哈爾濱工程大學(xué) 水聲工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

特征提取是水下目標(biāo)被動(dòng)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù)，是探測(cè)系統(tǒng)智能化的重要標(biāo)志。為了得到有效穩(wěn)定的識(shí)別特征，一方面，艦船輻射噪聲的特征提取技術(shù)得到廣泛研究[1-8]；另一方面，聲吶員聽(tīng)音判型仍然是水下目標(biāo)識(shí)別不可或缺的環(huán)節(jié)[9]。聲吶員在聽(tīng)音判型過(guò)程中會(huì)受到外界環(huán)境、心理、生理等因素的影響[10]，導(dǎo)致識(shí)別結(jié)果存在誤差，因此，研究聲吶員聽(tīng)音判型特征提取過(guò)程具有重要意義。響度、音調(diào)、音色是人類用來(lái)描述聲音的三要素[11]。在心理聲學(xué)領(lǐng)域，建立了心理聲學(xué)參數(shù)計(jì)算模型。王娜等[12-15]驗(yàn)證了心理聲學(xué)參數(shù)可以作為識(shí)別不同艦船輻射噪聲信號(hào)的有效特征，但是所提方法沒(méi)有考慮艦船輻射噪聲自身的特點(diǎn)。陽(yáng)雄等[16-18]結(jié)合艦船輻射噪聲自身的特點(diǎn)提出艦船輻射噪聲聽(tīng)覺(jué)特征，忽略了艦船輻射噪聲在心理聲學(xué)上的特點(diǎn)。

本文結(jié)合艦船輻射噪聲在聽(tīng)覺(jué)上具有“節(jié)奏感”的特點(diǎn)，模擬聲吶員聽(tīng)音判型過(guò)程，利用目前較為典型的Zwicker和Fastl與Glasberg和Moore時(shí)變響度模型對(duì)不同調(diào)制模式下的信號(hào)進(jìn)行時(shí)變響度特征提取，在時(shí)變響度特征的基礎(chǔ)上提出節(jié)拍響度變化量特征。對(duì)仿真目標(biāo)和實(shí)測(cè)海上目標(biāo)進(jìn)行特征提取，分析說(shuō)明本文提出的節(jié)拍響度變化量特征可以較好地識(shí)別艦船輻射噪聲信號(hào)。

1 艦船輻射噪聲節(jié)拍響度變化量特征提取

1.1 艦船輻射噪聲的節(jié)奏信號(hào)建模

艦船輻射噪聲聽(tīng)上去往往具有鮮明的“節(jié)奏”。聲吶員在聽(tīng)音時(shí)先對(duì)接收到的艦船輻射噪聲進(jìn)行放大、濾波來(lái)提高目標(biāo)的信噪比再對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，聲吶員聽(tīng)音判型處理流程如圖1所示。

圖1 聲吶員聽(tīng)音判型處理流程Fig.1 The processing flow of sonar member audio judgment

聽(tīng)覺(jué)上的“節(jié)奏”表現(xiàn)為調(diào)制，本文選用陶篤純[19]的調(diào)制模式仿真方法，設(shè)調(diào)制函數(shù)為m(t)，帶有“節(jié)奏”的艦船輻射噪聲模型為:

s(t)=m(t)sx(t)

(1)

1.2 時(shí)變響度計(jì)算

時(shí)變響度模型與穩(wěn)態(tài)響度模型不同，考慮了聲音隨時(shí)間的變化[20]。目前最為典型的時(shí)變響度模型分別是Zwicker和Fastl與Glasberg和Moore提出的[21]。Zwicker和Fastl模型只使用了一個(gè)時(shí)間常量，在模型中利用時(shí)間后掩蔽效應(yīng)來(lái)描述響度動(dòng)態(tài)行為，而Glasberg和Moore則為了矯正幅值調(diào)制聲音的響度應(yīng)用了多個(gè)時(shí)間常量。

瞬時(shí)響度描述的是非常短的時(shí)間內(nèi)的聽(tīng)覺(jué)神經(jīng)測(cè)量。該值的計(jì)算與穩(wěn)態(tài)響度模型中的整體響度計(jì)算類似，不同的是與時(shí)間變量有關(guān)，而穩(wěn)態(tài)響度模型與時(shí)間變量無(wú)關(guān)。

艦船輻射噪聲的“節(jié)奏感”是噪聲強(qiáng)度隨時(shí)間有規(guī)律起伏引起的，因此艦船輻射噪聲實(shí)際上是非穩(wěn)態(tài)信號(hào)，利用時(shí)變響度模型提取艦船輻射噪聲更為準(zhǔn)確。為了敘述方便，將Zwicker和Fastl時(shí)變模型響度簡(jiǎn)稱為Zwicker時(shí)變響度，將Glasberg和Moore時(shí)變模型簡(jiǎn)稱為Moore時(shí)變響度。

圖2～4給出了不同調(diào)制頻帶、四葉不同調(diào)制模式下的仿真信號(hào)功率譜、Zwicker響度、Moore響度時(shí)頻圖。為了能較好地與響度時(shí)頻圖相比較，功率譜時(shí)頻圖的分析幀長(zhǎng)設(shè)為1 ms。圖中仿真3秒的數(shù)據(jù)信號(hào)的第1 s與第3 s為背景環(huán)境噪聲，第2 s為艦船地震波調(diào)制信號(hào)，信噪比為30 dB，這里用高斯白噪聲來(lái)模擬海洋環(huán)境噪聲。圖2中信號(hào)的調(diào)制模式為四葉非均勻模式Ⅰ，載頻為400～800 Hz。為了說(shuō)明響度時(shí)頻圖對(duì)低頻信號(hào)有更好地提取效果，圖3中信號(hào)的載頻設(shè)為1～100 Hz，調(diào)制模式不變。圖4中信號(hào)為“節(jié)奏”更加密集的信號(hào)，調(diào)制模式設(shè)為均勻模式，載頻為400～800 Hz。為敘述簡(jiǎn)便，將以上信號(hào)分別稱為信號(hào)1、信號(hào)2和信號(hào)3。

圖2 信號(hào)1的時(shí)頻圖Fig.2 The time-frequency diagram of signal 1

圖3 信號(hào)2的時(shí)頻圖Fig.3 The time-frequency diagram of signal 2

圖4 信號(hào)3的時(shí)頻圖Fig.4 The time-frequency diagram of signal 3

從圖2(a)可知，功率譜時(shí)頻圖中功率譜分布較分散，很難檢測(cè)噪聲和信號(hào)所在的時(shí)段。從圖2(b)、(c)中可以看到，Zwicker時(shí)變響度和Moore時(shí)變響度能反映艦船輻射噪聲的節(jié)奏特征，與功率譜時(shí)頻圖相比能量分布較集中，可看到噪聲和信號(hào)所在的時(shí)段，及信號(hào)的能量強(qiáng)弱分布。這是因?yàn)轫懚饶Ｐ涂紤]了人耳的頻域掩蔽效應(yīng)，峰值大的特征響度將峰值小的特征響度“淹沒(méi)”，而Moore響度時(shí)頻圖的頻率分辨率比Zwiker響度時(shí)頻圖的頻率分辨率更高。

從圖3(a)可以看到，功率譜時(shí)頻圖很難檢測(cè)到艦船輻射噪聲信號(hào)。而從圖3(b)、(c)中可以看到，當(dāng)信號(hào)的頻帶在低頻段時(shí)，仍然可以清晰地看到被調(diào)制的艦船輻射噪聲信號(hào)及能量分布，同時(shí)，Zwiker時(shí)變特征響度在低頻處特征性的峰值較大，這與人耳的真實(shí)濾波特性存在差異。Moore響度時(shí)頻圖雖然在低頻峰值不大，但是也可以檢測(cè)到艦船輻射噪聲信號(hào)，并且比Zwiker響度時(shí)頻圖能夠更好地抑制噪聲。

通過(guò)圖4的仿真信號(hào)發(fā)現(xiàn)，環(huán)境噪聲和被調(diào)制的艦船輻射噪聲信號(hào)聽(tīng)起來(lái)較為相似，均勻模式的強(qiáng)脈沖分布較密集，而經(jīng)過(guò)濾波后的噪聲在幅度上也有起伏，因此給聽(tīng)音信號(hào)檢測(cè)帶來(lái)干擾。從圖4(a)可知功率譜時(shí)頻圖頻率分辨率較低，很難檢測(cè)到調(diào)制噪聲信號(hào)。從圖4(b)和(c)中可知，響度時(shí)頻圖中仍然清晰地看到艦船輻射噪聲信號(hào)所在的時(shí)段以及噪聲時(shí)段，并且艦船輻射噪聲節(jié)奏信號(hào)類型也較明顯，而Moore響度時(shí)頻圖相比Zwiker頻率分辨率更高，能更好地檢測(cè)信號(hào)。

由以上對(duì)比可知，響度時(shí)頻圖相比功率譜時(shí)頻圖可以更好地檢測(cè)被調(diào)制的艦船輻射噪聲信號(hào)，而Moore響度時(shí)頻圖比Zwiker響度時(shí)頻圖能更準(zhǔn)確地反映人的主觀感受，并且Moore響度時(shí)頻圖比Zwiker響度時(shí)頻圖的頻率分辨率更高能量更加集中。

1.3 節(jié)拍響度變化量特征提取算法

由于艦船輻射噪聲信號(hào)是時(shí)變的，節(jié)拍聲能量最強(qiáng)處和能量最弱處不僅存在能量大小的差異，而且其功率譜結(jié)構(gòu)也有所變化，節(jié)拍從強(qiáng)到弱過(guò)程中某些頻率功率增大，某些頻率功率減小，這也是造成人耳感知音色不同的重要原因[17]，而時(shí)變響度可以反映節(jié)拍強(qiáng)弱處的主觀感受。從本文分析可知，Moore時(shí)變響度比Zwiker時(shí)變響度能更好地描述艦船輻射噪聲的時(shí)變特征，利用Moore時(shí)變響度對(duì)節(jié)拍響度變化量特征進(jìn)行提取，提出節(jié)拍響度變化量特征提取算法。

將時(shí)變響度的凸點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻稱為H時(shí)刻，將響度的凹點(diǎn)對(duì)應(yīng)的時(shí)刻稱為L(zhǎng)時(shí)刻。H時(shí)刻和L時(shí)刻由瞬時(shí)響度的響度的局部極大值和瞬時(shí)響度的局部極小值確定，確定方式為：

(2)

(3)

利用H時(shí)刻和L時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的Moore瞬時(shí)特征響度的局部極大值LIS,max(ti,fc)和Moore瞬時(shí)特征響度的局部極小值LIS,min(tj,fc)表征艦船輻射噪聲節(jié)奏強(qiáng)弱的特征。為了特征穩(wěn)定和減小估計(jì)方差，累計(jì)后H時(shí)刻和L時(shí)刻的瞬時(shí)響度為：

(4)

(5)

式中N和M分別為ti和tj對(duì)應(yīng)的時(shí)刻個(gè)數(shù)。

定義節(jié)拍響度變化量為：

(6)

式中max[·]為取最大值運(yùn)算。

從式(6)可以看到，所提出的特征不僅考慮了信號(hào)的頻率信息的，而且考慮了信號(hào)的時(shí)間信息，同時(shí)考慮了信號(hào)的整體響度信息。

2 節(jié)拍響度變化量特征提取算法仿真分析

本文仿真2類目標(biāo)，假設(shè)2類信號(hào)均為四葉調(diào)制，第1類信號(hào)為非均勻調(diào)制模式Ⅰ，第2類為均勻調(diào)制模式，載頻在355～891 Hz。對(duì)2類信號(hào)進(jìn)行節(jié)拍響度變化量特征提取。經(jīng)研究，事件請(qǐng)求代理(event repuest broker，ERB)間隔的選取對(duì)特征提取影響不大，為了減小運(yùn)算量，本文選取的ERB間隔為2，得到20維節(jié)拍響度變化量特征參數(shù)，如圖5、6所示。圖5(a)和圖6(a)為2類信號(hào)響度局部極大值時(shí)刻和響度局部極小值時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)特征響度分布圖。圖5(b)和圖6(b)為提取出的節(jié)拍響度變化量特征。

圖5 第1類目標(biāo)Fig.5 The first kind target

圖6 第2類目標(biāo)Fig.6 The second kind target

從圖6(a)可以看到，響度局部極大值時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)特征響度分布與響度局部極小值時(shí)刻所對(duì)應(yīng)的瞬時(shí)特征響度分布大體上是一致的，但在第12～15個(gè)特征頻帶內(nèi)響度值變化趨勢(shì)差別較大，這是因?yàn)榕灤椛湓肼暤墓?jié)拍能量不同導(dǎo)致瞬時(shí)特征響度不同的原因，這一點(diǎn)從圖7(a)中也可以看出。2類信號(hào)雖然在同一頻帶上，在聽(tīng)音上具有相似的音色，瞬時(shí)特征響度分布類似，但是瞬時(shí)響度特征差值是不同的。

從圖6(b)和圖7(b)對(duì)比可知，2類信號(hào)第7維和第8維特征值較接近，其他維度的特征值都有明顯的區(qū)別。可見(jiàn)，提取出的節(jié)拍響度變化量特征可以作為區(qū)分艦船輻射噪聲的有效特征。

為了更客觀地對(duì)比不同特征的識(shí)別效果，利用支持向量機(jī)對(duì)上述2類目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，為了說(shuō)明所提出的節(jié)拍響度變化量特征的有效性，對(duì)信號(hào)提取了Moore穩(wěn)態(tài)特征響度作為對(duì)比。

節(jié)拍響度變化量特征所用的樣本長(zhǎng)度為1 s信號(hào)，而對(duì)于穩(wěn)態(tài)特征響度考慮其適用特點(diǎn)，樣本長(zhǎng)度取0.05 s。每種特征，2類目標(biāo)各有100個(gè)樣本。隨機(jī)抽取兩類信號(hào)的全部樣本的1/2作為訓(xùn)練集，其余1/2作為測(cè)試集，輸入支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別結(jié)果如表1所示。

表1 目標(biāo)分類結(jié)果Table 1 The results of simulation targets classification

從表1可以看到，2類目標(biāo)的節(jié)拍響度變化量特征的識(shí)別率均達(dá)到90%以上，而穩(wěn)態(tài)響度特征的識(shí)別率較節(jié)拍響度變化量特征的識(shí)別率低，這是因?yàn)樾盘?hào)的載頻較窄，提取的2類目標(biāo)穩(wěn)態(tài)響度特征區(qū)別不大，而節(jié)拍響度變化量利用了不同時(shí)刻特征響度不同的特點(diǎn)很好地區(qū)分出了兩類目標(biāo)。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

對(duì)海上實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，目標(biāo)A和目標(biāo)B的濾波頻帶為355～891 Hz，目標(biāo)C的濾波頻帶為562～1 120 Hz。分別提取3類目標(biāo)的節(jié)拍響度變化量特征和Moore穩(wěn)態(tài)特征響度輸入支持向量機(jī)進(jìn)行識(shí)別。每1 s求取信號(hào)節(jié)拍響度變化量特征，每0.05 s求取穩(wěn)態(tài)特征響度。樣本個(gè)數(shù)如表2所示。3類目標(biāo)特征的均值分布如圖7所示。

表2 提取出3類目標(biāo)用于訓(xùn)練和識(shí)別的樣本數(shù)Table 2 The number of samples for training and recognition of three kinds of targets

從圖7(a)可以看到，3類目標(biāo)節(jié)拍響度變化量特征差別較大。目標(biāo)A的節(jié)拍響度變化量特征均值的最大值在第6維，在高頻帶即從第12維特征值起節(jié)拍響度變化量均值較大，而目標(biāo)B的節(jié)拍響度變化量特征均值在第5維最大，在高頻帶節(jié)拍響度變化量均值是3類目標(biāo)中最大的，而目標(biāo)C的節(jié)拍響度變化量均值在第7維最大，并且在高頻帶節(jié)拍響度變化量是3類目標(biāo)最小的。

圖7 3類目標(biāo)特征的均值分布Fig.7 The distribution map of the average values of the three different targets

從圖7(b)可以看到，目標(biāo)C的穩(wěn)態(tài)特征響度與目標(biāo)A和目標(biāo)B的穩(wěn)態(tài)特征響度差別較大，這是因?yàn)槟繕?biāo)C所在的頻帶與前2類目標(biāo)不同的原因，而對(duì)于具有相同調(diào)制頻帶的目標(biāo)A和目標(biāo)B，2類目標(biāo)信號(hào)的穩(wěn)態(tài)特征響度較接近。

從識(shí)別率結(jié)果來(lái)看，利用節(jié)拍響度變化量進(jìn)行識(shí)別，3類目標(biāo)的識(shí)別率均達(dá)到了100%，而利用穩(wěn)態(tài)特征響度進(jìn)行識(shí)別目標(biāo)A的識(shí)別率為96%，其他2類目標(biāo)的識(shí)別率為100%，可見(jiàn)穩(wěn)態(tài)響度特征會(huì)對(duì)相同頻帶信號(hào)的識(shí)別帶來(lái)干擾，而所提出的節(jié)拍響度變化量特征可以很好地區(qū)分此類目標(biāo)。從平均識(shí)別率來(lái)看，時(shí)變響度變化量的識(shí)別率高出穩(wěn)態(tài)特征響度識(shí)別率約2%。

4 結(jié)論

1)利用時(shí)變響度模型提取信號(hào)相比功率譜提取信號(hào)結(jié)果能量分布更集中，檢測(cè)效果更好。

2)Moore響度時(shí)頻圖比Zwicker圖能更準(zhǔn)確地反映人的主觀感受，頻率分辨率更高能量更加集中。

3)所提出的節(jié)拍響度變化量特征可以作為識(shí)別艦船輻射噪聲的有效特征。

4)當(dāng)信號(hào)的載頻相似而調(diào)制模式不同時(shí)，利用節(jié)拍響度變化量特征可以很好地區(qū)分不同目標(biāo)。