艦船噪聲聽覺特征增強方法

李訓誥，周利輝,2，李馨子

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艦船噪聲聽覺特征增強方法

李訓誥1，周利輝1,2，李馨子3

(1. 海軍潛艇學院，山東青島266041；2. 海軍裝備研究院，北京100171；3. 國家海洋局第一海洋研究所，山東青島266041)

為改善新聲吶兵聽音訓練效果，強化噪聲樣本中與目標屬性緊密相關的聽覺特征，將處理后的艦船噪聲用于聽音訓練，提高艦船噪聲樣本利用率。提出的艦船噪聲聽覺特征增強模型及其實現方法主要包括四個步驟：噪聲分解、子帶分析、子帶加權、噪聲重建。首先采用多分辨分解將艦船噪聲信號劃分為若干子帶，對子帶進行逐個地聽音分析和各種譜分析，選擇特征信息穩定且豐富的子帶進行強化，選取并微調各子帶加權系數，采用多分辨分析理論重建艦船噪聲，并根據重建噪聲的功率譜、包絡譜分析和聽音分析結果調整加權系數，進而用于聽音訓練。仿真分析中，采用聽音分析和譜分析比對原始噪聲和重建噪聲，驗證了該方法的合理性和實用價值。

艦船噪聲；聽覺特征增強；聽音訓練；分解重建

0 引言

根據目標輻射噪聲判斷目標性質通常是機器自動識別和聲吶兵人工識別、或兩者相結合的方式。自動識別受限于數據樣本、識別準確率等因素限制，而聲吶兵具有識別模式的能力，可根據目標噪聲信號的音色、節拍、起伏等特征辨識目標，對于未曾出現過的目標也可根據聽音經驗判斷目標屬性。因此，在當前以及未來很長一段時間內，以聽音分析的方式，并輔以噪聲信號頻譜等自動識別的手段，是被動聲吶辨識目標的主要工作模式[1]。

聲吶兵辨識目標準確率受其經驗影響，培養一名合格或優秀的聲吶兵需要大量的時間和經驗積累。本文的目的就是對艦船噪聲信號樣本進行處理，以信號處理的手段增強目標特征，抑制背景干擾，有意識地培養未經專門訓練的聲吶兵更多地了解和掌握艦船噪聲本質特征，提高聽音訓練的效率。

聽覺特征源于語音信號處理，部分學者在艦船噪聲聽覺特征提取方面做了一些有意義的嘗試，主要包括從生理學角度的近似人耳特性的小波分析特征與Mel頻率倒譜系數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC)特征，從心理聲學角度提取的音調、響度、音色等特征。其中，文獻[2]對矢量水聽器獲取的聲壓和質點振速信息進行了小波包能量、MFCC特征、Moore特性響度等特征的提取；文獻[3]以子帶包絡變化的歸一化方差、譜下降值、音調強度、節拍特性等特征進行水下聲目標分類；文獻[4]采用多元線性回歸分析手段對水下噪聲音色屬性建立回歸模型，提取音色特征進行識別。

1 聽覺特征增強原理與方法

艦船輻射噪聲包括機械噪聲、螺旋槳噪聲和水動力噪聲等，通過功率譜、連續譜、線譜分析等方法可反映艦船噪聲頻譜特性。對于聲吶兵來說，一方面可根據艦船噪聲的音調、響度、音色等判斷目標基本類型；另一方面，可根據噪聲的某些線譜、頻段所包含的有用信息，判斷與各線譜或頻段相對應的各種發聲源，例如齒輪摩擦、機械振動、柴油機氣缸中氣體的爆炸、螺旋槳軸頻等，進而判斷艦船的屬性和類型。

通常，用于聽音訓練的噪聲信號是聲吶錄制的原始噪聲樣本。噪聲樣本不同程度上含有各種干擾，對于新的聲吶兵來說，難以抓住符合目標本質特征的特征信息。艦船噪聲的聽覺特征信息大量分布在不同的頻率上或者窄頻段內。本文的聽覺特征增強方法，就是將噪聲頻域分解成若干不同的子帶，對每個子帶進行處理，加強應關注的特征信息所對應的子帶，然后重建艦船噪聲，使聲吶兵將注意力集中到目標本質的特征信息上。

艦船噪聲聽覺特征增強模型如圖1所示。

圖1 艦船噪聲聽覺特征增強模型

該方法涉及艦船噪聲分解與重建的方法、子帶劃分的規則、子帶加權系數的選擇等方面。由于多分辨分析(正交小波)能實現信號的完全重建[5]，且無冗余，因此采用多分辨分析理論進行艦船噪聲的分解和重建。多分辨分析，在信號低頻部分的頻率分辨率高，在高頻部分的時間分辨率高，信號實際上是經過一恒Q特性的濾波器組，即子帶按照中心頻率/帶寬為常數(比例帶寬濾波器組)的規則進行劃分，這在一定程度上符合人耳耳蝸對聲音的頻率響應特性。因此，在多分辨分析的框架下，依據噪聲樣本的實際特性劃分子帶；以單個子帶的聽音分析為主，結合單位頻段內的噪聲功率、線譜數及線譜強度等參數，選擇各子帶的加權系數，并進行子帶加權重構。

值得注意的是，聽覺特征增強方法對每個頻域子帶進行加權后重建的艦船噪聲，必將導致噪聲信號的音調、音色發生變化。本方法的目的是為了突出某些頻點或窄頻段上的特征信息。

2 聽覺特征增強建模

2.1 艦船噪聲分解與重建

艦船噪聲分解與重建采用多分辨分析，即正交小波變換進行。多分辨分析，就是以不同分辨率顯示信號的特征，其實質是把信號在一系列不同層次的空間進行分解。在大尺度空間中，對應于信號大致的概貌；在小尺度空間中，對應于信號的細微部分。隨著尺度由大到小的變化，在各尺度上可以由粗及精地觀察信號。這就是多分辨分析的思想。

對于艦船噪聲數字信號，即離散時間序列()，采用Mallat快速算法，采用式(1)進行分解[6]：

其中：式(1)的Mallat算法為迭代算法，為尺度系數序號，，為最大分解層數；與分別為分辨率下的尺度系數和小波系數；時，即為信號()；、為展開系數，分別對應低通和高通濾波器，由選用的小波基決定。

C, k可通過式(2)由與完全重建。

進而()也可由最低一層(最大)的尺度系數和各層小波系數重建。

艦船噪聲與分解示意圖如圖2所示，Level 1表示第1層分解，分解時從第1層分解直到第層；重建為分解的逆過程。值得注意的是，對于有限長時間序列，進行分解得到的每一層小波系數與尺度系數長度不同，由上一層尺度系數長度與分解時采用的濾波器長度決定。

Level 0C0,n Level 1C1,nD1,n Level 2C2,nD2,n Level 3C3,nD3,n Level……

2.2 艦船噪聲子帶分析方法

采用式(1)對信號進行層分解，每運算一次，將低頻部分的子帶分解為兩個子帶，得到+1個相互獨立的子帶。為了確定子帶在重建噪聲時的權系數，首先將子帶以外的子帶置零，利用子帶的尺度/小波系數，以式(3)進行迭代，重建僅含該子帶的噪聲，式(3)表達式為

2.3 艦船噪聲子帶加權重建建模

將艦船噪聲分解為若干子帶后，對每個子帶的子帶系數加權，根據子帶特征信息的多少賦予權系數，然后利用多分辨分析Mallat算法進行噪聲重建。

設對信號進行層分解，在重建時，

3 仿真與實驗結果分析

3.1 艦船噪聲分解仿真

在聽音時發現，艦船噪聲A輕快，突突聲節奏明顯，機械噪聲基本可辨；艦船噪聲B中柴油機噪聲可辨，螺旋槳劃水的沙沙聲輕快；艦船噪聲C節奏清脆，但背景干擾嘈雜。

經大量仿真檢驗，結合人耳聽覺敏感頻段，選用coif5小波對艦船噪聲進行8級分解，獲取到9個子帶。艦船A、B、C噪聲波形及多分辨分解后的尺度/小波系數如圖3～5所示，其中圖3(a)、4(a)、5(a)為原始噪聲信號，圖3(b)、4(b)、5(b)為分解后得到的尺度系數和小波系數，尺度系數和小波系數按照的順序排列。

(a) 艦船噪聲A的原始波形

(b) 艦船噪聲A分解

圖3 艦船噪聲A波形及分解

Fig.3 Ship noise A and its decomposition

(a) 艦船噪聲B的原始波形

(b) 艦船噪聲B分解

圖4 艦船噪聲B波形及分解

Fig.4 Ship noise B and its decomposition

3.2 艦船噪聲子帶加權重建仿真分析

對于艦船噪聲A、B、C，分別采用式(3)對子帶1～9進行單子帶噪聲信號重建，對重建信號進行聽音分析和線譜分析，結合各子帶能量密度分析[7]，給出三種型艦船噪聲子帶加權重建時的權系數，如表1所示。

(a) 艦船噪聲C的原始波形

(b) 艦船噪聲C分解

圖5 艦船噪聲C波形及分解

Fig.5 Ship noise C and its decomposition

表1 三例艦船噪聲子帶加權系數

三例艦船噪聲重建后的功率譜與包絡譜如圖6～8所示。

對三例艦船重建噪聲功率譜和包絡譜分析后發現，經過聽覺特征增強后，艦船噪聲A的重建功率譜結構基本不變，而軸頻更加突出，且原始噪聲信號中并不明顯的2倍、4倍頻均明顯展現出來，原先較為明顯的7、8、9倍頻也基本保留。艦船噪聲B的重建功率譜中，低頻段的若干線譜凸顯出來，包絡譜中軸頻及其2倍頻得以保留，在轉速600～1 000 r/min之間出現若干原始噪聲包絡譜沒有的譜線。

(a) 艦船噪聲A的功率譜??(b) 艦船噪聲A的包絡譜

(c) 艦船噪聲A的重建功率譜??(d) 艦船噪聲A的重建包絡譜

圖6 艦船噪聲A及其重建噪聲的功率譜、包絡譜

Fig.6 Power spectrums and DEMON spectrums of ship A noise and its reconstruction

(a) 艦船噪聲B的功率譜??(b) 艦船噪聲B的包絡譜

(c) 艦船噪聲B的重建功率譜??(d) 艦船噪聲B的重建包絡譜

圖7 艦船噪聲B及其重建噪聲的功率譜、包絡譜

Fig.7 Power spectrums and DEMON spectrums of ship noise B and its reconstruction

(a) 艦船噪聲C的功率譜??(b) 艦船噪聲C的包絡譜

(c) 艦船噪聲C的重建功率譜??(d) 艦船噪聲C的重建包絡譜

圖8 艦船噪聲C及其重建噪聲的功率譜、包絡譜

Fig.8 Power spectrums and DEMON spectrums of ship noise C and its reconstruction

艦船C經過多次權系數的調整后，其節奏清晰度有所提高，部分低頻段的機械噪聲比原始噪聲更加明顯，但背景干擾仍然沒有得到有效抑制，重建噪聲相比原始噪聲有一定程度的變調。以上功率譜和包絡譜分析的結論，結合了聽音分析結構，兩者相互印證。

4 結論

(1) 采用聽覺特征增強模型，對含有豐富噪聲特征信息或者比較感興趣的子帶進行增強，即可重建出特征信息明顯、且與原始噪聲具有很高相似度的噪聲樣本，用于指導新聲吶兵的聽音訓練，使其更多專注于穩定、可靠的艦船噪聲特征，減少聽音訓練過程中的不確定性。但該方法需要對艦船噪聲進行逐個子帶的分析和評估，進行大量聽測和譜分析才可確定加權系數

(2) 若噪聲的某些子帶特征信息不明顯或者無法判明艦船噪聲類型時，該方法僅能在有限程度內改善聽音效果。

(3) 下一步將根據人耳蝸特點，更深層次引入人耳聽覺生理學和心理學知識，進一步細化子帶劃分。同時，建立子帶特征量、特征明顯程度定量描述規章，規范加權系數的選擇，以減輕逐個子帶聽音分析帶來的工作量。

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Listening feature enhancing algorithm for ship noise

LI Xun-gao1, ZHOU Li-hui1,2, LI Xin-zi3

(1.Navy Submarine Academy, Shandong Qingdao266041, Shandong, China;2.Naval Academy of Armament , Beijing 100171, China;3. First Institute of Oceanography, State Ocean Administration, Qingdao266041, Shandong, China)

In order to improve ship noise listening training for new sonar men, the listening features of the ship noise are enhanced, which are closely related to the properties of the targets. The processed signals are applied to listening training and the operation rate of ship noise samples is increased. The presented listening feature enhancement and its implementation method included 4 steps that are ship noise decomposition, sub-band analyzing, sub-band weighting and ship noise reconstruction. Firstly, multi-resolution is introduced to decompose ship noise into several sub-bands and every sub-band is analyzed through listening and various spectrum analyses. The sub-bands with stable and abundant information are selected and enhanced with power spectrum, DEMON (detection of envelope modulation on noise) spectrum and listening analysis. By fine turning the weighted coefficient of each sub-band, the ship noise is reconstructed with multi-resolution and applied to listening training. The comparison between original ship noise and reconstructed noise is done with listening analysis and spectrum analysis. It illustrates the rationality and application value.

ship noise;listening feature enhancing; listening training;decomposition and reconstruction

TB556

A

1000-3630(2017)-03-0233-05

10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.03.007

2016-06-19;

2016-10-17

李訓誥(1960－), 男, 山東青島人, 教授, 研究方向為聲納裝備戰斗使用研究。

周利輝, E-mail: zhoulihui8341@aliyun.com