(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110277082.4 (22)申请日 2021.03.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113011093 A (43)申请公布日 2021.06.22 (73)专利权人 哈尔滨工程大 学 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南 通大街145号 (72)发明人 何鸣　褚慈　王念滨　王红滨　 周连科　张毅　湛浩旻　 (74)专利代理 机构 哈尔滨市松花江专利商标事 务所 23109 专利代理师 时起磊 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 119/10(2020.01) (56)对比文件 CN 110118962 A,2019.08.13 审查员 陈鸣 (54)发明名称 基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方 法 (57)摘要 基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方 法， 本发明涉及船舶航行噪声仿真生成方法。 本 发明的目的是为了解决现有船舶航行水下辐射 噪声信号准确率低， 获得方式繁琐的问题。 过程 为： 一、 获取真实的船舶水下辐射噪声； 二、 得到 连续谱； 三、 生成时域的连续谱噪声信号； 四、 生 成仿真的船舶水下辐射噪声 连续谱的时域信号； 五、 生成仿真的连续谱时域信号； 六、 提取调制参 数； 七、 合成调制信号； 八、 提取真实的船舶水下 辐射噪声的线谱； 九、 生成连续谱； 十、 通过调制 信号和连续谱， 叠加形成静止状态下的消声水池 的目标仿真水下辐射噪声； 十一、 对水下辐射噪 声进行运动修正， 得到仿真船舶航行水下辐射噪 声。 本发明用于船舶航行 数据生成领域。 权利要求书4页 说明书9页 附图5页 CN 113011093 B 2022.09.30 CN 113011093 B 1.基于LCWaveGAN的船舶航行噪声仿真生成方法， 其特 征在于： 所述方法具体过程 为： 步骤一、 获取真实的船舶水 下辐射噪声； 步骤二、 对步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声进行时频转换， 将转换后的噪声信号 进行平滑处理， 得到连续谱； 步骤三、 对连续谱进行时频转换， 生成时域的连续谱噪声信号； 步骤四、 将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模型中， 训练LCWaveGAN中的判定器， 生成仿真的船舶水 下辐射噪声连续谱的时域信号； 步骤五、 将生成的仿真船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号进行累加， 生成仿真的连 续谱时域信号； 步骤六、 提取步骤一中获取的真实船舶水 下辐射噪声的调制参数； 步骤七、 基于调制参数， 合成调制信号； 步骤八、 通过L ofor谱模型提取步骤一中获取的真实的船舶水 下辐射噪声的线谱； 步骤九、 通过噪声发生器， 将高斯白噪声输入到基于LCW aveGAN的连续谱信号生成模型 中， 生成连续谱； 步骤十、 通过步骤七的调制信号、 步骤八生成的线谱和步骤九生成的连续谱， 叠加形成 静止状态下的消声水池的目标仿真水 下辐射噪声； 步骤十一、 根据目标运动参数， 对静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪声进 行运动修 正， 得到仿真船舶航行 水下辐射噪声； 所述步骤四中将生成的时域连续谱噪声信号输入基于LCWaveGAN的连续谱信号生成模 型中， 训练LCWaveGAN中的判定器， 生成仿真的船舶水下辐射噪声连续谱的时域信号； 具体 过程为： 基于LCWaveGAN的连续谱信号 生成模型包括 生成器和判定器； 随机噪声输入基于LCWaveGAN的连续谱信号 生成模型， 输入的随机噪声是高斯白噪声； 基于LCWaveGAN的连续谱信号 生成模型的对抗 性损失为 Ladv(G,D)； 将步骤一获取的真实船舶水下辐射噪声输入判定器进行判定， 当生成的样本判定为真 样本， 输出船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声； 当生 成的样本判定为假样本， 执行公式 (1)‑(4)； 判定器将生成的样本判定为 假样本时， 使用由下式表示的优化 准则； LD(G,D)＝Ex～Pdata[(1‑D(x))2]+Ez～N(0,I)[D(G(z))2]    (1) 其中， Ex～Pdata表示步骤 三生成时域的连续谱噪声信号x的波形分布， LD(G,D)为判定器损 失函数， D(x)表示判定器判断x产生的数据， x表示步骤三生成时域的连续谱噪声信号； z为 输入的高斯白噪声， EZ～N(0,I)代表z在服从0～I区间分布时的期望， N(0,I)为0～I区间， I表 示高斯白噪声产生区间， G(z)表 示高斯白噪声通过生 成器产生的仿真数据， D(G(z))表 示判 定器判断G(z)产生的数据； G为 生成器， D为判定器； 单一的短时傅里叶变换STFT的损失函数为 Ls(G)， Ls(G)由下式所示： Ls(G)＝EZ～N(0,I),x～Pdata[Lsc(x,G(z))+Lmag(x,G(z))]    (2) 其中， G(z)表示高斯白噪声通过生成器产生的仿真数据， Lsc和Lmag分别表示谱线收敛和 对数STFT幅度损失； 设M为短时傅里叶变换STFT的损失， 关于 M用下式表示：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 113011093 B 2其中 为第m个短时傅里叶变换STFT的损失函数， Laux(G)为多分辨 率STFT辅助损耗； 生成器的损失函数定义为多分辨率STFT辅助损失函数， 多分辨率STFT辅助损失函数为 LG(G,D)， LG(G,D)如下式所示： LG(G,D)＝Laux(G)+λadvLadv(G,D)    (4) 式中， λadv表示平衡G和D中损失函数的超参数， LG(G,D)为多分辨 率STFT辅助损失函数； 生成器生成在船舶水 下航行噪声的连续谱分量的噪声； 将生成器生成的在船舶水下航行 噪声的连续谱分量的噪声输入判定器进行判定， 当生 成的样本判定为真样本， 输出生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声； 当 生成的样 本判定为假样 本， 执行公 式(1)‑(4)， 生成器生成在船舶水下航行噪声的连续谱分 量的噪声， 继续将生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分量的噪声输入判定器进 行 判定； 直至生成的样本判定为真样本， 输出生成器生成的在船舶水下航行噪声的连续谱分 量的噪声； 将生成器生成的连续谱分量的噪声随机抽取N段， N为输入高斯白噪声长度的倍数； 将N 段噪声送入判别器判别， 全部为真， 则输出真； 若 有大于等于一个为 假， 则输出假； 生成仿真的船舶水 下辐射噪声连续谱的时域信号； 所述基于LCWaveGAN的连续谱信号 生成模型的对抗 性损失Ladv(G,D)由下式表示： Ladv(G,D)＝EZ～N(0,I)[(1‑D(G(z)))2]    (5) 其中， Ladv(G,D)为对抗 性损失； 所述步骤十一中根据目标运动 参数， 对静止状态下的消声水池的目标仿真水下辐射噪 声进行运动修 正， 得到仿真船舶航行 水下辐射噪声； 具体过程 为： 确定船舶水 下辐射噪声从发出到水听器的时延Δt； Δt用下式表示： 其中， c代 表仿真水域的声速， d代 表船舶水 下辐射噪声从发出到水听器的距离； 令时延Δt用下式表示： Δt＝(cei l(n)+n‑ceil(n))/Fs    (11) 其中， ceil(n)代表Δt*Fs的整数部分， *代表乘号， n ‑ceil(n)代表Δt*Fs的小数部分， Fs代表采样频率， n代 表Δt时间内有n个采样周期； Δt*Fs代 表时延周期； 时延周期Δt*Fs的整数部分为Sw1(t)， Sw1(t)代表缓存的船舶发出噪声的时域信号； 时延周期Δt *Fs的小数部分为Sw2(t)， Sw2(t)是未计算传播损失的船舶发出噪声的时域 信号； 使用仿真目标航行1米所需要的时长分片， 具体由下式表示： Sw(n:(Δt+n) )＝ifft(ΔSL(f ft(Sw2(n:(Δt+n) ))))    (12) 其中， Sw(n:(Δt+n))代表从n到Δt+n时刻的计算过传播损失的船舶发出噪声的时域信 号， ifft(  )代表快速傅里叶变换的逆变换， fft(  )代表快速傅里叶变换， Sw2(n:(Δt+n))   代表从n到Δt+n时刻的未计算过传播损失的船舶发出噪声的时域信号； ΔSL代表关于传播权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 113011093 B 3