CN111079665A - 基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法 - Google Patents

基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111079665A
CN111079665A CN201911324849.3A CN201911324849A CN111079665A CN 111079665 A CN111079665 A CN 111079665A CN 201911324849 A CN201911324849 A CN 201911324849A CN 111079665 A CN111079665 A CN 111079665A
Authority
CN
China
Prior art keywords
neural network
lstm
morse code
layer
lstm neural
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911324849.3A
Other languages
English (en)
Inventor
曾英夫
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changsha Sensintel Information Technology Co ltd
Original Assignee
Changsha Sensintel Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changsha Sensintel Information Technology Co ltd filed Critical Changsha Sensintel Information Technology Co ltd
Priority to CN201911324849.3A priority Critical patent/CN111079665A/zh
Publication of CN111079665A publication Critical patent/CN111079665A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/12—Classification; Matching
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2415—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on parametric or probabilistic models, e.g. based on likelihood ratio or false acceptance rate versus a false rejection rate
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/045—Combinations of networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及通讯信号处理技术领域，具体涉及基于Bi‑LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法。包括以下步骤：S1、构建卷积神经网络和Bi‑LSTM神经网络，并结合Bi‑LSTM神经网络和卷积神经网络进行序列建模，生成多模LSTM模型；S2、采用联合训练的方式对多模LSTM模型进行训练，对Bi‑LSTM神经网络和卷积神经网络的参数进行联合优化；S3、获取摩尔斯电码音频信号，并对摩尔斯电码音频信号进行预处理，获得预处理后的音频信号；S4、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图像；S5、将频谱图像输入多模LSTM模型，输出概率向量结果；S6、利用概率向量结果判定摩尔斯电码的内容。本发明可以利用基于Bi‑LSTM的深度神经网络模型来高效、精准地完成摩尔斯电码的自动识别。

Description

基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法
技术领域
本发明涉及通讯信号处理技术领域，具体涉及基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法。
背景技术
世界范围内电报通信普遍采用摩尔斯电码方式，在抄收报文的过程中都采用人工抄报方式，尚没有一种机器或设备能够替代人工进行报文的抄收。摩尔斯电码作为国际通用的电报通信符号，它以长短不同的信号进行各种组合来代表一定的字母、数字和标点符号。在书写时，短信号一般以点“.”来代表，长信号以划“-”来代表。为了区别点与划以及分清各个字符，对点、划的长度及各类间隔都有严格的规定：1个划等于3个无间隔点的长度；一个字符中，点与点、划与划、点与划的间隔为1个点的长度；相邻字符的间隔为3个点的长度；相邻单词或相邻两个单词的间隔为5个点的长度。
报务员要想熟练地抄收摩尔斯电码，必须熟记每个电码符号。数字的电码符号比较容易掌握，字母和标点符号可按组合规律分类去记，当听到一个符号能不假思索地读出其代表的字符后，才可以开始摩尔斯电码的抄收训练。训练过程由慢到快地循序渐进，一般培训一个合格的报务员需要八个月左右的时间。由此可知，人工抄报工作方式存在三个大的缺陷：1、报务员工作时间短，一般人工报务员工作二小时就得休息，无法进行长时间持续不停的抄收工作；2、报务员劳动强度大，报务员要具备超强的脑工和手工，要十分的精准的接收和把握声音信号，并纠正机器发报过程中的极少错误，才得出一份文本文件作为报文结果；3、报务员训练周期长，不利于快速和大数量的进行复制。
近年来随着人工智能和深度学习的流行和普及，大量需要人工进行重复性劳动的工作都被人工智能和深度学习技术所替代，但是对摩尔斯电码的识别工作还是依赖于有经验的报务人员来完成，还没有一种可以利用人工智能和深度学习技术来完成摩尔斯电码自动识别的有效技术手段。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明提供了基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其应用时，可以利用基于Bi-LSTM的深度神经网络模型来高效、精准地完成摩尔斯电码的自动识别。
本发明所采用的技术方案为：
基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，包括以下步骤：
S1、构建卷积神经网络和Bi-LSTM神经网络，并结合Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络进行序列建模，生成多模LSTM模型；
S2、采用联合训练的方式对多模LSTM模型进行训练，对Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络的参数进行联合优化；
S3、获取摩尔斯电码音频信号，并对摩尔斯电码音频信号进行预处理，获得预处理后的音频信号；
S4、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图像；
S5、将频谱图像输入多模LSTM模型，输出概率向量结果；
S6、利用概率向量结果判定摩尔斯电码的内容。
作为上述技术方案的优选，在步骤S1中，所构建的Bi-LSTM神经网络为双向多层Bi-LSTM神经网络，双向多层Bi-LSTM神经网络中每一层的输出数据作为下一层的输入数据。
作为上述技术方案的优选，在步骤S1中，所述Bi-LSTM神经网络可表示为：
St＝f(UXt+WSt-1)
St’＝f(U’Xt+W’St+1’)
OT＝g(VSt+V’St’)
其中，St表示t频谱点的隐藏层状态值，St’表示t频谱点的反向隐藏层状态值，OT表示t频谱点的输出层的值，St-1表示t-1频谱点的隐藏层状态值，St+1’表示t+1频谱点的反向隐藏层状态值，g、f表示不同的激活函数，Xt表示输入向量，U表示输入层到隐藏层的权重矩阵，U’表示输入层到隐藏层的反向权重矩阵，W表示隐藏层之间的权重矩阵，就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重，W’表示隐藏层之间的反向权重矩阵，V表示隐藏层到输出层的权重矩阵，V’表示隐藏层到输出层的反向权重矩阵。
作为上述技术方案的优选，在步骤S1中，所构建的卷积神经网络包括Conv1D层、Pooling层和Dropout层。
作为上述技术方案的优选，在步骤S3中，对摩尔斯电码音频信号进行预处理的过程包括音量标准化处理、信号放大处理、高通滤波处理和信号降噪处理。
作为上述技术方案的优选，在步骤S4中，在对预处理后的音频信号进行转化时，采用傅里叶变换将预处理后的音频信号转化成频谱图像。
作为上述技术方案的优选，在进行傅里叶变换过程前，先增强音频信号内关键频率信号的强度。
作为上述技术方案的优选，在步骤S5中，频谱图像输入多模LSTM模型后，卷积神经网络先对频谱图像进行特征提取，提取后的特征再输入Bi-LSTM神经网络进行处理。
作为上述技术方案的优选，在多模LSTM模型中，Bi-LSTM神经网络的输出端还对接有Dense全连接层，Dense全连接层采用sigmoid函数作为activation，Dense全连接层对Bi-LSTM神经网络的输出数据进行维度转换处理，输出所需维度的概率向量结果。
作为上述技术方案的优选，在步骤S6中，利用概率向量结果判定摩尔斯电码内容的具体步骤包括：
S61、建立数据库，获取已有的包括图像卷积神经网络特征与对应描述单词的数据集，将已有的图像卷积神经网络特征与对应描述单词关联存储在数据库内；
S62、通过卷积神经网络先对摩尔斯电码对应频谱图像进行特征提取，多模LSTM模型根据卷积神经网络提取的特征，从数据库中提取所有可能的对应描述单词；
S63、通过Bi-LSTM神经网络对提取的所有描述单词的概率进行判断，并输出其中概率最大的概率向量结果；
S64、根据概率向量结果从数据库中提取所对应的描述单词输出，输出的描述单词即判定为摩尔斯电码的内容。
本发明的有益效果为：
本发明通过将摩尔斯电码音频信号转换为频谱图像，再将频谱图像导入多模LSTM模型中，通过卷积神经网络进行特征提取，根据提取的特征再通过Bi-LSTM神经网络进行深度学习判断处理，输出相应的结果，通过Dense全连接层对Bi-LSTM神经网络的输出数据进行维度转换处理，输出所需维度的概率向量结果，就可以根据概率向量结果自动识别判断相应的摩尔斯电码内容，实现摩尔斯电报声音到文字自动转换的突破，同时多层Bi-LSTM有效地增加了模型的深度，使处理结果精准无误，采用卷积神经网络与双向Bi-LSTM神经网络的结合，对输入的图像数据先进行部分特征的提取，有效提高了多模LSTM神经网络模型的处理效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的步骤示意框图；
图2为多模LSTM模型的信号处理过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步阐述。在此需要说明的是，对于这些实施例方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。本文公开的特定结构和功能细节仅用于描述本发明的示例实施例。然而，可用很多备选的形式来体现本发明，并且不应当理解为本发明限制在本文阐述的实施例中。
应当理解，术语第一、第二等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。尽管本文可以使用术语第一、第二等等来描述各种单元，这些单元不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个单元和另一个单元。例如可以将第一单元称作第二单元,并且类似地可以将第二单元称作第一单元，同时不脱离本发明的示例实施例的范围。
应当理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，单独存在B，同时存在A和B三种情况，本文中术语“/和”是描述另一种关联对象关系，表示可以存在两种关系，例如，A/和B，可以表示：单独存在A，单独存在A和B两种情况，另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”关系。
应当理解，在本发明的描述中，术语“上”、“竖直”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系，是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
应当理解，当将单元称作与另一个单元“连接”、“相连”或“耦合”时，它可以与另一个单元直相连接或耦合，或中间单元可以存在。相対地，当将单元称作与另一个单元“直接相连”或“直接耦合”时，不存在中间单元。应当以类似方式来解释用于描述单元之间的关系的其他单词(例如，“在……之间”对“直接在……之间”,“相邻”对“直接相邻”等等)。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本文使用的术语仅用于描述特定实施例，并且不意在限制本发明的示例实施例。如本文所使用的，单数形式“一”、“一个”以及“该”意在包括复数形式，除非上下文明确指示相反意思。还应当理解术语“包括”、“包括了”、“包含”、和/或“包含了”当在本文中使用时,指定所声明的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在性,并且不排除一个或多个其他特征、数量、步骤、操作、单元、组件和/或他们的组合存在性或增加。
还应当注意到在一些备选实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如,取决于于所涉及的功能/动作,实际上可以实质上并发地执行,或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。
在下面的描述中提供了特定的细节,以便于对示例实施例的完全理解。然而,本领域普通技术人员应当理解可以在没有这些特定细节的情况下实现示例实施例。例如可以在框图中示出系统，以避免用不必要的细节来使得示例不清楚。在其他实施例中，可以不以非必要的细节来示出众所周知的过程、结构和技术，以避免使得示例实施例不清楚。
实施例1：
本实施例提供了基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，如图1至图2所示，包括以下步骤：
S1、构建卷积神经网络和Bi-LSTM神经网络，并结合Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络进行序列建模，生成多模LSTM模型；
S2、采用联合训练的方式对多模LSTM模型进行训练，对Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络的参数进行联合优化；
S3、获取摩尔斯电码音频信号，并对摩尔斯电码音频信号进行预处理，获得预处理后的音频信号；
S4、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图像；
S5、将频谱图像输入多模LSTM模型，输出概率向量结果；
S6、利用概率向量结果判定摩尔斯电码的内容。
在步骤S5中，频谱图像输入多模LSTM模型后，卷积神经网络先对频谱图像进行特征提取，提取后的特征再输入Bi-LSTM神经网络进行处理。在多模LSTM模型中，Bi-LSTM神经网络的输出端还对接有Dense全连接层，Dense全连接层采用sigmoid函数作为activation，Dense全连接层对Bi-LSTM神经网络的输出数据进行维度转换处理，输出所需维度的概率向量结果。
Sigmoid函数是一个在生物学中常见的S型函数，也称为S型生长曲线。在信息科学中，由于其单增以及反函数单增等性质，Sigmoid函数常被用作神经网络的激活函数，将变量映射到0-1之间。sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可以将一个实数映射到(0,1)的区间，可以用来做二分类。在特征相差比较复杂或是相差不是特别大时效果比较好。Sigmoid作为激活函数有以下优点：平滑、易于求导。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deeplearning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariantclassification)，因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift-Invariant ArtificialNeural Networks,SIANN)。卷积神经网络仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化(grid-like topology)特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程(feature engineering)要求。卷积神经网络长期以来是图像识别领域的核心算法之一，并在学习数据充足时有稳定的表现。对于一般的大规模图像分类问题，卷积神经网络可用于构建阶层分类器(hierarchicalclassifier)，也可以在精细分类识别(fine-grained recognition)中用于提取图像的判别特征以供其它分类器进行学习。对于后者，特征提取可以人为地将图像的不同部分分别输入卷积神经网络，也可以由卷积神经网络通过非监督学习自行提取。
在步骤S6中，利用概率向量结果判定摩尔斯电码内容的具体步骤包括：
S61、建立数据库，获取已有的包括图像卷积神经网络特征与对应描述单词的数据集，将已有的图像卷积神经网络特征与对应描述单词关联存储在数据库内；
S62、通过卷积神经网络先对摩尔斯电码对应频谱图像进行特征提取，多模LSTM模型根据卷积神经网络提取的特征，从数据库中提取所有可能的对应描述单词；
S63、通过Bi-LSTM神经网络对提取的所有描述单词的概率进行判断，并输出其中概率最大的概率向量结果；
S64、根据概率向量结果从数据库中提取所对应的描述单词输出，输出的描述单词即判定为摩尔斯电码的内容。
具体实施时，通过将摩尔斯电码音频信号转换为频谱图像，再将频谱图像导入多模LSTM模型中，通过卷积神经网络进行特征提取，根据提取的特征再通过Bi-LSTM神经网络进行深度学习判断处理，输出相应的结果，通过Dense全连接层对Bi-LSTM神经网络的输出数据进行维度转换处理，输出所需维度的概率向量结果，就可以根据概率向量结果自动识别判断相应的摩尔斯电码内容，实现摩尔斯电报声音到文字自动转换的突破，同时多层Bi-LSTM有效地增加了模型的深度，使处理结果精准无误，采用卷积神经网络与双向Bi-LSTM神经网络的结合，对输入的图像数据先进行部分特征的提取，有效提高了多模LSTM神经网络模型的处理效率。
实施例2：
作为对上述实施例的优化，在步骤S1中，所构建的Bi-LSTM神经网络为双向多层Bi-LSTM神经网络，双向多层Bi-LSTM神经网络中每一层的输出数据作为下一层的输入数据。
所述Bi-LSTM神经网络可表示为：
St＝f(UXt+WSt-1)
St’＝f(U’Xt+W’St+1’)
OT＝g(VSt+V’St’)
其中，St表示t频谱点的隐藏层状态值，St’表示t频谱点的反向隐藏层状态值，OT表示t频谱点的输出层的值，St-1表示t-1频谱点的隐藏层状态值，St+1’表示t+1频谱点的反向隐藏层状态值，g、f表示不同的激活函数，Xt表示输入向量，U表示输入层到隐藏层的权重矩阵，U’表示输入层到隐藏层的反向权重矩阵，W表示隐藏层之间的权重矩阵，就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重，W’表示隐藏层之间的反向权重矩阵，V表示隐藏层到输出层的权重矩阵，V’表示隐藏层到输出层的反向权重矩阵。
所构建的卷积神经网络包括Conv1D层、Pooling层和Dropout层。为防止神经网络模型层数过多而导致模型过拟合，在卷积神经网络中加入dropout层，减少了过拟合现象。
实施例3：
作为对上述实施例的优化，在步骤S3中，对摩尔斯电码音频信号进行预处理的过程包括音量标准化处理、信号放大处理、高通滤波处理和信号降噪处理，音量标准化处理让音频片段的音量区域平均，高通滤波处理过滤掉频率低于300Hz的低频环境噪音。
在步骤S4中，在对预处理后的音频信号进行转化时，采用傅里叶变换将预处理后的音频信号转化成频谱图像，采样频率8000Hz。在进行傅里叶变换过程前，先增强音频信号内关键频率信号的强度(线性增强，系数1.2)，关键频率范围为1000Hz±100Hz。
本发明不局限于上述可选的实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品。上述具体实施方式不应理解成对本发明的保护范围的限制，本发明的保护范围应当以权利要求书中界定的为准，并且说明书可以用于解释权利要求书。

Claims (10)

1.基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、构建卷积神经网络和Bi-LSTM神经网络，并结合Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络进行序列建模，生成多模LSTM模型；
S2、采用联合训练的方式对多模LSTM模型进行训练，对Bi-LSTM神经网络和卷积神经网络的参数进行联合优化；
S3、获取摩尔斯电码音频信号，并对摩尔斯电码音频信号进行预处理，获得预处理后的音频信号；
S4、对预处理后的音频信号进行解析和转化，生成音频信号的频谱图像；
S5、将频谱图像输入多模LSTM模型，输出概率向量结果；
S6、利用概率向量结果判定摩尔斯电码的内容。
2.根据权利要求1所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S1中，所构建的Bi-LSTM神经网络为双向多层Bi-LSTM神经网络，双向多层Bi-LSTM神经网络中每一层的输出数据作为下一层的输入数据。
3.根据权利要求1所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S1中，所述Bi-LSTM神经网络可表示为：
St＝f(UXt+WSt-1)
St’＝f(U’Xt+W’St+1’)
OT＝g(VSt+V’St’)
其中，St表示t频谱点的隐藏层状态值，St’表示t频谱点的反向隐藏层状态值，OT表示t频谱点的输出层的值，St-1表示t-1频谱点的隐藏层状态值，St+1’表示t+1频谱点的反向隐藏层状态值，g、f表示不同的激活函数，Xt表示输入向量，U表示输入层到隐藏层的权重矩阵，U’表示输入层到隐藏层的反向权重矩阵，W表示隐藏层之间的权重矩阵，就是隐藏层上一次的值作为这一次的输入的权重，W’表示隐藏层之间的反向权重矩阵，V表示隐藏层到输出层的权重矩阵，V’表示隐藏层到输出层的反向权重矩阵。
4.根据权利要求1所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S1中，所构建的卷积神经网络包括Conv1D层、Pooling层和Dropout层。
5.根据权利要求1所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S3中，对摩尔斯电码音频信号进行预处理的过程包括音量标准化处理、信号放大处理、高通滤波处理和信号降噪处理。
6.根据权利要求1所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S4中，在对预处理后的音频信号进行转化时，采用傅里叶变换将预处理后的音频信号转化成频谱图像。
7.根据权利要求6所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在进行傅里叶变换过程前，先增强音频信号内关键频率信号的强度。
8.根据权利要求1所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S5中，频谱图像输入多模LSTM模型后，卷积神经网络先对频谱图像进行特征提取，提取后的特征再输入Bi-LSTM神经网络进行处理。
9.根据权利要求8所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在多模LSTM模型中，Bi-LSTM神经网络的输出端还对接有Dense全连接层，Dense全连接层采用sigmoid函数作为activation，Dense全连接层对Bi-LSTM神经网络的输出数据进行维度转换处理，输出所需维度的概率向量结果。
10.根据权利要求9所述的基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法，其特征在于：在步骤S6中，利用概率向量结果判定摩尔斯电码内容的具体步骤包括：
S61、建立数据库，获取已有的包括图像卷积神经网络特征与对应描述单词的数据集，将已有的图像卷积神经网络特征与对应描述单词关联存储在数据库内；
S62、通过卷积神经网络先对摩尔斯电码对应频谱图像进行特征提取，多模LSTM模型根据卷积神经网络提取的特征，从数据库中提取所有可能的对应描述单词；
S63、通过Bi-LSTM神经网络对提取的所有描述单词的概率进行判断，并输出其中概率最大的概率向量结果；
S64、根据概率向量结果从数据库中提取所对应的描述单词输出，输出的描述单词即判定为摩尔斯电码的内容。
CN201911324849.3A 2019-12-20 2019-12-20 基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法 Pending CN111079665A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911324849.3A CN111079665A (zh) 2019-12-20 2019-12-20 基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911324849.3A CN111079665A (zh) 2019-12-20 2019-12-20 基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111079665A true CN111079665A (zh) 2020-04-28

Family

ID=70316194

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911324849.3A Pending CN111079665A (zh) 2019-12-20 2019-12-20 基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111079665A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112235214A (zh) * 2020-12-17 2021-01-15 浙江凯池电子科技有限公司 一种摩尔斯电码传输方法及其装置
CN113066509A (zh) * 2021-03-18 2021-07-02 芝麻云信（武汉）科技有限公司 点划信号识别方法、系统、电子设备及计算机存储介质
CN114358096A (zh) * 2022-03-21 2022-04-15 北京邮电大学 一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法及装置
CN115600084A (zh) * 2022-10-18 2023-01-13 浙江大学（Cn） 声非视距信号识别方法及装置、电子设备、存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109146066A (zh) * 2018-11-01 2019-01-04 重庆邮电大学 一种基于语音情感识别的虚拟学习环境自然交互方法
CN109344772A (zh) * 2018-09-30 2019-02-15 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于谱图和深度卷积网络的超短波特定信号侦察方法
US20190138595A1 (en) * 2017-05-10 2019-05-09 Oracle International Corporation Enabling chatbots by detecting and supporting affective argumentation
CN109861932A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法
CN110011942A (zh) * 2019-02-15 2019-07-12 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于深度学习的莫尔斯报文智能检测识别方法
CN110189749A (zh) * 2019-06-06 2019-08-30 四川大学 语音关键词自动识别方法
CN110493150A (zh) * 2019-09-19 2019-11-22 湖南君沣信息科技有限公司 基于摩尔斯电码的报文抄收和发送智能终端

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190138595A1 (en) * 2017-05-10 2019-05-09 Oracle International Corporation Enabling chatbots by detecting and supporting affective argumentation
CN109344772A (zh) * 2018-09-30 2019-02-15 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于谱图和深度卷积网络的超短波特定信号侦察方法
CN109146066A (zh) * 2018-11-01 2019-01-04 重庆邮电大学 一种基于语音情感识别的虚拟学习环境自然交互方法
CN109861932A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法
CN110011942A (zh) * 2019-02-15 2019-07-12 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于深度学习的莫尔斯报文智能检测识别方法
CN110189749A (zh) * 2019-06-06 2019-08-30 四川大学 语音关键词自动识别方法
CN110493150A (zh) * 2019-09-19 2019-11-22 湖南君沣信息科技有限公司 基于摩尔斯电码的报文抄收和发送智能终端

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112235214A (zh) * 2020-12-17 2021-01-15 浙江凯池电子科技有限公司 一种摩尔斯电码传输方法及其装置
CN113066509A (zh) * 2021-03-18 2021-07-02 芝麻云信（武汉）科技有限公司 点划信号识别方法、系统、电子设备及计算机存储介质
CN114358096A (zh) * 2022-03-21 2022-04-15 北京邮电大学 一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法及装置
CN115600084A (zh) * 2022-10-18 2023-01-13 浙江大学（Cn） 声非视距信号识别方法及装置、电子设备、存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111079665A (zh) 基于Bi-LSTM神经网络的摩尔斯电码自动识别方法
CN111126386B (zh) 场景文本识别中基于对抗学习的序列领域适应方法
CN107609572B (zh) 基于神经网络和迁移学习的多模态情感识别方法、系统
CN112085012B (zh) 项目名称和类别识别方法及装置
CN109948692B (zh) 基于多颜色空间卷积神经网络及随机森林的计算机生成图片检测方法
CN111540367B (zh) 语音特征提取方法、装置、电子设备和存储介质
CN111103976B (zh) 手势识别方法、装置及电子设备
CN111461025B (zh) 一种自主进化的零样本学习的信号识别方法
CN107491729B (zh) 基于余弦相似度激活的卷积神经网络的手写数字识别方法
CN110175248B (zh) 一种基于深度学习和哈希编码的人脸图像检索方法和装置
CN111126481A (zh) 一种神经网络模型的训练方法及装置
CN111738169A (zh) 一种基于端对端网络模型的手写公式识别方法
Chen et al. Automated design of neural network architectures with reinforcement learning for detection of global manipulations
CN108376257B (zh) 一种燃气表不完整码字识别方法
CN115129884A (zh) 基于语义交互匹配网络的知识图谱补全方法及系统
CN110111365B (zh) 基于深度学习的训练方法和装置以及目标跟踪方法和装置
CN115952408A (zh) 多通道跨域少样本的冲压生产线轴承故障诊断方法
CN115424288A (zh) 一种基于多维度关系建模的视觉Transformer自监督学习方法及系统
CN116954113B (zh) 智能机器人驱动传感智能控制系统及其方法
CN111695570A (zh) 一种基于变分原型推理的小样本下语义分割方法
CN114358096B (zh) 一种基于逐级门限判决的深度学习摩尔斯码识别方法及装置
CN115758245A (zh) 一种多模态数据分类方法、装置、设备和存储介质
CN114926691A (zh) 基于卷积神经网络的虫害智能化识别方法及系统
CN110688986B (zh) 注意力分支引导的3d卷积行为识别网络方法
Ramesh Babu et al. A Novel Framework design for Semantic based Image retrieval as a Cyber Forensic Tool

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination