文章标题：基于目标MFCC特征的监督学习方法在被动声呐目标识别中的应用研究

文章作者：程锦盛, 杜选民, 周胜增, 曾赛
关 键 字：MFCC特征;机器学习;监督学习;被动声呐;目标识别
文章摘要：以机器学习为代表的智能技术迅猛发展，也为被动声呐目标识别提供了新的思路。利用机器学习算法挖掘水声目标信号深层特征，实现目标自动识别、辅助识别，成为被动声呐目标识别的新发展方向。本文针对水下噪声目标的信号特性，结合人耳在低信噪比、多目标环境下的优异识别性能，提取被动声呐目标经典听觉感知特征——梅尔倒谱（MFCC），并引入KNN、SVM、CNN和DBN四种机器学习算法对两类水声目标进行监督学习和识别分析。试验结果表明，监督学习方法应用于被动声呐目标识别具有可行性，且其中DBN方法对目标MFCC特征的识别性能最佳。