艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)方法

李訓(xùn)誥，周利輝,2，李馨子

?

艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)方法

李訓(xùn)誥1，周利輝1,2，李馨子3

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

為改善新聲吶兵聽(tīng)音訓(xùn)練效果，強(qiáng)化噪聲樣本中與目標(biāo)屬性緊密相關(guān)的聽(tīng)覺(jué)特征，將處理后的艦船噪聲用于聽(tīng)音訓(xùn)練，提高艦船噪聲樣本利用率。提出的艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)模型及其實(shí)現(xiàn)方法主要包括四個(gè)步驟：噪聲分解、子帶分析、子帶加權(quán)、噪聲重建。首先采用多分辨分解將艦船噪聲信號(hào)劃分為若干子帶，對(duì)子帶進(jìn)行逐個(gè)地聽(tīng)音分析和各種譜分析，選擇特征信息穩(wěn)定且豐富的子帶進(jìn)行強(qiáng)化，選取并微調(diào)各子帶加權(quán)系數(shù)，采用多分辨分析理論重建艦船噪聲，并根據(jù)重建噪聲的功率譜、包絡(luò)譜分析和聽(tīng)音分析結(jié)果調(diào)整加權(quán)系數(shù)，進(jìn)而用于聽(tīng)音訓(xùn)練。仿真分析中，采用聽(tīng)音分析和譜分析比對(duì)原始噪聲和重建噪聲，驗(yàn)證了該方法的合理性和實(shí)用價(jià)值。

艦船噪聲；聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)；聽(tīng)音訓(xùn)練；分解重建

0 引言

根據(jù)目標(biāo)輻射噪聲判斷目標(biāo)性質(zhì)通常是機(jī)器自動(dòng)識(shí)別和聲吶兵人工識(shí)別、或兩者相結(jié)合的方式。自動(dòng)識(shí)別受限于數(shù)據(jù)樣本、識(shí)別準(zhǔn)確率等因素限制，而聲吶兵具有識(shí)別模式的能力，可根據(jù)目標(biāo)噪聲信號(hào)的音色、節(jié)拍、起伏等特征辨識(shí)目標(biāo)，對(duì)于未曾出現(xiàn)過(guò)的目標(biāo)也可根據(jù)聽(tīng)音經(jīng)驗(yàn)判斷目標(biāo)屬性。因此，在當(dāng)前以及未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，以聽(tīng)音分析的方式，并輔以噪聲信號(hào)頻譜等自動(dòng)識(shí)別的手段，是被動(dòng)聲吶辨識(shí)目標(biāo)的主要工作模式[1]。

聲吶兵辨識(shí)目標(biāo)準(zhǔn)確率受其經(jīng)驗(yàn)影響，培養(yǎng)一名合格或優(yōu)秀的聲吶兵需要大量的時(shí)間和經(jīng)驗(yàn)積累。本文的目的就是對(duì)艦船噪聲信號(hào)樣本進(jìn)行處理，以信號(hào)處理的手段增強(qiáng)目標(biāo)特征，抑制背景干擾，有意識(shí)地培養(yǎng)未經(jīng)專門訓(xùn)練的聲吶兵更多地了解和掌握艦船噪聲本質(zhì)特征，提高聽(tīng)音訓(xùn)練的效率。

聽(tīng)覺(jué)特征源于語(yǔ)音信號(hào)處理，部分學(xué)者在艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)特征提取方面做了一些有意義的嘗試，主要包括從生理學(xué)角度的近似人耳特性的小波分析特征與Mel頻率倒譜系數(shù)(Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC)特征，從心理聲學(xué)角度提取的音調(diào)、響度、音色等特征。其中，文獻(xiàn)[2]對(duì)矢量水聽(tīng)器獲取的聲壓和質(zhì)點(diǎn)振速信息進(jìn)行了小波包能量、MFCC特征、Moore特性響度等特征的提??；文獻(xiàn)[3]以子帶包絡(luò)變化的歸一化方差、譜下降值、音調(diào)強(qiáng)度、節(jié)拍特性等特征進(jìn)行水下聲目標(biāo)分類；文獻(xiàn)[4]采用多元線性回歸分析手段對(duì)水下噪聲音色屬性建立回歸模型，提取音色特征進(jìn)行識(shí)別。

1 聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)原理與方法

艦船輻射噪聲包括機(jī)械噪聲、螺旋槳噪聲和水動(dòng)力噪聲等，通過(guò)功率譜、連續(xù)譜、線譜分析等方法可反映艦船噪聲頻譜特性。對(duì)于聲吶兵來(lái)說(shuō)，一方面可根據(jù)艦船噪聲的音調(diào)、響度、音色等判斷目標(biāo)基本類型；另一方面，可根據(jù)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(duì)應(yīng)的各種發(fā)聲源，例如齒輪摩擦、機(jī)械振動(dòng)、柴油機(jī)氣缸中氣體的爆炸、螺旋槳軸頻等，進(jìn)而判斷艦船的屬性和類型。

通常，用于聽(tīng)音訓(xùn)練的噪聲信號(hào)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(duì)于新的聲吶兵來(lái)說(shuō)，難以抓住符合目標(biāo)本質(zhì)特征的特征信息。艦船噪聲的聽(tīng)覺(jué)特征信息大量分布在不同的頻率上或者窄頻段內(nèi)。本文的聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)方法，就是將噪聲頻域分解成若干不同的子帶，對(duì)每個(gè)子帶進(jìn)行處理，加強(qiáng)應(yīng)關(guān)注的特征信息所對(duì)應(yīng)的子帶，然后重建艦船噪聲，使聲吶兵將注意力集中到目標(biāo)本質(zhì)的特征信息上。

艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)模型如圖1所示。

圖1 艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)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(guī)則、子帶加權(quán)系數(shù)的選擇等方面。由于多分辨分析(正交小波)能實(shí)現(xiàn)信號(hào)的完全重建[5]，且無(wú)冗余，因此采用多分辨分析理論進(jìn)行艦船噪聲的分解和重建。多分辨分析，在信號(hào)低頻部分的頻率分辨率高，在高頻部分的時(shí)間分辨率高，信號(hào)實(shí)際上是經(jīng)過(guò)一恒Q特性的濾波器組，即子帶按照中心頻率/帶寬為常數(shù)(比例帶寬濾波器組)的規(guī)則進(jìn)行劃分，這在一定程度上符合人耳耳蝸對(duì)聲音的頻率響應(yīng)特性。因此，在多分辨分析的框架下，依據(jù)噪聲樣本的實(shí)際特性劃分子帶；以單個(gè)子帶的聽(tīng)音分析為主，結(jié)合單位頻段內(nèi)的噪聲功率、線譜數(shù)及線譜強(qiáng)度等參數(shù)，選擇各子帶的加權(quán)系數(shù)，并進(jìn)行子帶加權(quán)重構(gòu)。

值得注意的是，聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)方法對(duì)每個(gè)頻域子帶進(jìn)行加權(quán)后重建的艦船噪聲，必將導(dǎo)致噪聲信號(hào)的音調(diào)、音色發(fā)生變化。本方法的目的是為了突出某些頻點(diǎn)或窄頻段上的特征信息。

2 聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)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(jìn)行。多分辨分析，就是以不同分辨率顯示信號(hào)的特征，其實(shí)質(zhì)是把信號(hào)在一系列不同層次的空間進(jìn)行分解。在大尺度空間中，對(duì)應(yīng)于信號(hào)大致的概貌；在小尺度空間中，對(duì)應(yīng)于信號(hào)的細(xì)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(hào)。這就是多分辨分析的思想。

對(duì)于艦船噪聲數(shù)字信號(hào)，即離散時(shí)間序列()，采用Mallat快速算法，采用式(1)進(jìn)行分解[6]：

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

C, k可通過(guò)式(2)由與完全重建。

進(jìn)而()也可由最低一層(最大)的尺度系數(shù)和各層小波系數(shù)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(shí)從第1層分解直到第層；重建為分解的逆過(guò)程。值得注意的是，對(duì)于有限長(zhǎng)時(shí)間序列，進(jìn)行分解得到的每一層小波系數(shù)與尺度系數(shù)長(zhǎng)度不同，由上一層尺度系數(shù)長(zhǎng)度與分解時(shí)采用的濾波器長(zhǎng)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(duì)信號(hào)進(jìn)行層分解，每運(yùn)算一次，將低頻部分的子帶分解為兩個(gè)子帶，得到+1個(gè)相互獨(dú)立的子帶。為了確定子帶在重建噪聲時(shí)的權(quán)系數(shù)，首先將子帶以外的子帶置零，利用子帶的尺度/小波系數(shù)，以式(3)進(jìn)行迭代，重建僅含該子帶的噪聲，式(3)表達(dá)式為

2.3 艦船噪聲子帶加權(quán)重建建模

將艦船噪聲分解為若干子帶后，對(duì)每個(gè)子帶的子帶系數(shù)加權(quán)，根據(jù)子帶特征信息的多少賦予權(quán)系數(shù)，然后利用多分辨分析Mallat算法進(jìn)行噪聲重建。

設(shè)對(duì)信號(hào)進(jìn)行層分解，在重建時(shí)，

3 仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1 艦船噪聲分解仿真

在聽(tīng)音時(shí)發(fā)現(xiàn)，艦船噪聲A輕快，突突聲節(jié)奏明顯，機(jī)械噪聲基本可辨；艦船噪聲B中柴油機(jī)噪聲可辨，螺旋槳?jiǎng)澦纳成陈曒p快；艦船噪聲C節(jié)奏清脆，但背景干擾嘈雜。

經(jīng)大量仿真檢驗(yàn)，結(jié)合人耳聽(tīng)覺(jué)敏感頻段，選用coif5小波對(duì)艦船噪聲進(jìn)行8級(jí)分解，獲取到9個(gè)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(shù)如圖3～5所示，其中圖3(a)、4(a)、5(a)為原始噪聲信號(hào)，圖3(b)、4(b)、5(b)為分解后得到的尺度系數(shù)和小波系數(shù)，尺度系數(shù)和小波系數(shù)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(quán)重建仿真分析

對(duì)于艦船噪聲A、B、C，分別采用式(3)對(duì)子帶1～9進(jìn)行單子帶噪聲信號(hào)重建，對(duì)重建信號(hào)進(jìn)行聽(tīng)音分析和線譜分析，結(jié)合各子帶能量密度分析[7]，給出三種型艦船噪聲子帶加權(quán)重建時(shí)的權(quán)系數(shù)，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(quán)系數(shù)

三例艦船噪聲重建后的功率譜與包絡(luò)譜如圖6～8所示。

對(duì)三例艦船重建噪聲功率譜和包絡(luò)譜分析后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過(guò)聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)后，艦船噪聲A的重建功率譜結(jié)構(gòu)基本不變，而軸頻更加突出，且原始噪聲信號(hào)中并不明顯的2倍、4倍頻均明顯展現(xiàn)出來(lái)，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(lái)，包絡(luò)譜中軸頻及其2倍頻得以保留，在轉(zhuǎn)速600～1 000 r/min之間出現(xiàn)若干原始噪聲包絡(luò)譜沒(méi)有的譜線。

(a) 艦船噪聲A的功率譜??(b) 艦船噪聲A的包絡(luò)譜

(c) 艦船噪聲A的重建功率譜??(d) 艦船噪聲A的重建包絡(luò)譜

圖6 艦船噪聲A及其重建噪聲的功率譜、包絡(luò)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(luò)譜

(c) 艦船噪聲B的重建功率譜??(d) 艦船噪聲B的重建包絡(luò)譜

圖7 艦船噪聲B及其重建噪聲的功率譜、包絡(luò)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(luò)譜

(c) 艦船噪聲C的重建功率譜??(d) 艦船噪聲C的重建包絡(luò)譜

圖8 艦船噪聲C及其重建噪聲的功率譜、包絡(luò)譜

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

艦船C經(jīng)過(guò)多次權(quán)系數(shù)的調(diào)整后，其節(jié)奏清晰度有所提高，部分低頻段的機(jī)械噪聲比原始噪聲更加明顯，但背景干擾仍然沒(méi)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(diào)。以上功率譜和包絡(luò)譜分析的結(jié)論，結(jié)合了聽(tīng)音分析結(jié)構(gòu)，兩者相互印證。

4 結(jié)論

(1) 采用聽(tīng)覺(jué)特征增強(qiáng)模型，對(duì)含有豐富噪聲特征信息或者比較感興趣的子帶進(jìn)行增強(qiáng)，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(dǎo)新聲吶兵的聽(tīng)音訓(xùn)練，使其更多專注于穩(wěn)定、可靠的艦船噪聲特征，減少聽(tīng)音訓(xùn)練過(guò)程中的不確定性。但該方法需要對(duì)艦船噪聲進(jìn)行逐個(gè)子帶的分析和評(píng)估，進(jìn)行大量聽(tīng)測(cè)和譜分析才可確定加權(quán)系數(shù)

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

(3) 下一步將根據(jù)人耳蝸特點(diǎn)，更深層次引入人耳聽(tīng)覺(jué)生理學(xué)和心理學(xué)知識(shí)，進(jìn)一步細(xì)化子帶劃分。同時(shí)，建立子帶特征量、特征明顯程度定量描述規(guī)章，規(guī)范加權(quán)系數(shù)的選擇，以減輕逐個(gè)子帶聽(tīng)音分析帶來(lái)的工作量。

[1] 謝俊, 胡均川. 艦船噪聲聽(tīng)覺(jué)節(jié)奏特征[J]. 應(yīng)用聲學(xué), 2008, 27(6): 444-448. XIE Jun, HU Junchuan. Audition rhythm feature of vessel’s noise[J]. Applied Acoustics, 2008, 27(6): 444-448.

[2] 韓雪. 基于聽(tīng)覺(jué)特征的水中目標(biāo)輻射噪聲特征提取[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2013.HAN Xue. Feature extraction of underwater target based on auditory feature[D]. Harbin: Haerbin Engineering University, 2013.

[3] 楊立學(xué), 陳克安, 張冰瑞, 等. 基于不相似度評(píng)價(jià)的水下聲目標(biāo)分類與聽(tīng)覺(jué)特征辨識(shí)[J]. 物理學(xué)報(bào), 2014, 63(13): 236-245．YANG Lixue, CHEN Kean, ZHANG Bingrui, et al. Underwater acoustic target classification and auditory feature identification based on dissimilarity evaluation[J]. Acta Phys. Sin., 2014, 63(13): 236-245.

[4] 王娜, 陳克安. 水下噪聲音色屬性回歸模型及其在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用[J]. 物理學(xué)報(bào), 2010, 59(4): 2873-2881.WANG Na, CHEN Kean. Regression model of timbre attribute for underwater noise and its application to target recognition[J]. Acta Phys. Sin., 2010, 59(4): 2873-2881.

[5] Daubechies I. Ten lectures on wavelets[M]. Philadelphia, PA: SIAM, 1992: 107-166.

[6] 裴善報(bào), 劉榮忠, 郭銳. 基于小波變換的水下連續(xù)爆炸聲信號(hào)特征分析[J]. 爆炸與沖擊, 2015, 35(4): 520-526.PEI Shanbao，LIU Rongzhong, GUO Rui. Analysis of characteristics of sequential underwater explosion sound signal based on wavelet transform[J]. Explosion and Shock Waves, 2015, 35(4): 520-526．

[7] 李訓(xùn)誥, 周利輝. 基于多分辨分析的艦船噪聲能量特征提取方法[J]. 火力與指揮控制, 2009, 34(S1): 23-25． LI Xungao, ZHOU Lihui. Ship radiated noise energy feature extraction based on multi-resolution[J]. Fire Control and Command Control, 2009, 34(S1): 23-25.

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(xùn)誥(1960－), 男, 山東青島人, 教授, 研究方向?yàn)槁暭{裝備戰(zhàn)斗使用研究。

周利輝, E-mail: zhoulihui8341@aliyun.com