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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所申请的专利一种基于样本扩充网络的水声目标识别模型优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115293214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210988928.X，技术领域涉及：G10L25/24；该发明授权一种基于样本扩充网络的水声目标识别模型优化方法是由王大宇;张博轩;王少博;陈卫东;罗恒光;李晋;赵天白设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样本扩充网络的水声目标识别模型优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于样本扩充网络的水声目标识别模型优化方法，属于水声目标识别模型优化领域。本发明针对目标数据不足导致的分类准确率不高的问题，利用基于掩模的样本生成思想，在保证模型实时效果的前提下，搭建了两对结构完全对称的生成器和判别器，将源域样本映射到目标域。实验结果表明，本发明通过掩模提示思想搭建循环对抗生成网络，在保证模型结构明了的同时，生成了目标域的可靠真实样本，并加入训练集来优化识别模型，提高了识别准确率。

本发明授权一种基于样本扩充网络的水声目标识别模型优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本扩充网络的水声目标识别模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用Mel滤波器组提取目标舰船声信号的Mel频率，计算得到倒谱；具体方式为： 101对源域样本X和目标域样本Y的音频信号求取Mel频率倒谱系数谱图特征； 102对Mel频率倒谱系数谱图特征进行归一化和批处理，得到倒谱； 2搭建2个在源域样本和目标域样本之间进行转换的生成器和对应的4个判别器，用已知标签的源域样本和目标域样本进行训练；2个生成器为X-Y生成器和Y-X生成器；具体方式为： 201生成与源域样本X维度相同的掩膜X以及与目标域样本Y维度相同的掩膜Y，将源域样本X和掩模X通过X-Y生成器生成目标域生成样本Y1，再将Y1通过Y-X生成器生成循环样本X2；将目标域样本Y和掩模Y通过Y-X生成器生成源域生成样本X1，再将X1通过X-Y生成器生成循环样本Y2；将源域样本X通过Y-X生成器生成身份样本X3，将目标域样本Y通过X-Y生成器生成身份样本Y3； 202通过四个判别器，分别对X1、Y1、X2、Y2进行判别，得到相应的损失函数；再分别对X和X3，Y和Y3计算距离； 203固定判别器的参数，利用步骤202得到的损失函数和距离，通过Adam优化器来更新生成器的参数； 204重新生成X1、Y1、X2、Y2，然后再次对X、Y以及重新生成的X1、Y1、X2、Y2用相应的判别器进行判别，得到相应的损失函数； 205固定生成器的参数，利用步骤204得到的损失函数，通过Adam优化器来更新判别器的参数； 3模型训练完成后，利用现有目标域样本的Mel频率倒谱系数谱图特征，生成新样本的Mel频率倒谱系数谱图特征，并通过Mel频率倒谱系数谱图特征解码器进行解码，得到新的时域样本和对应的音频文件；具体方式为： 301将样本X输入训练好的生成器X-Y，生成对应的假Y； 302通过Mel频率倒谱系数谱图特征解码器，得到假Y的音频文件； 4将步骤3得到的新的时域样本加入到目标域的样本集中，用于优化识别模型训练，从而提升识别模型的准确率和鲁棒性；具体方式为： 1用事先训练好的分类器测试步骤302得到的音频文件的样本生成效果； 2将步骤302得到的音频文件加入目标域的样本集中，用于训练分类器，提升分类器的准确率。

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