宁波噪音检测上门 CMA机构出具法律效力报告

机器学习中的船舶噪声分类过程通常涉及将原始音频信号转换为声谱图，以提取相关特征进行识别。然而，此转换过程可能会导致原始信号中的信息丢失。另外，用于创建频谱图的滤波器可以基于信号的频率选择性地保留某些信号特征。

为了解决这些问题，提出了一种新方法，该方法包括在频谱图转换之前向原始音频信号引入随机噪声。假设添加的噪声将增强滤波后保留的特征，而不影响特征提取过程，因为滤波器将有效地去除任何无关的噪声。这个假设将通过一个简单的实验得到验证。

为了有效扩展数据集并提高特征提取，我们在所有 2087 个原始切片中添加了随机噪声，并由所有音频形成一个新的数据集，而没有添加噪声，从而得到的数据集大小是原始数据的两倍。