A New Depth Classification Method based on Underwater Acoustics for Naval Defense Applications

Authors : Orhan YAMAN, Emrah AYDEMİR

Pages : 1-7

Doi:10.31590/ejosat.1001051

View : 23 | Download : 10

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu araştırmanın temel amacı, yüksek performanslı otomatik bir sualtı akustik sınıflandırma modeli sunmaktır. Böylece yeni bir ses veri seti toplanmıştır. Bu veri seti kullanılarak, bu çalışmada yeni bir sualtı derinlik sınıflandırma yöntemi önerilmiştir. Sualtı seslerinin ön işlemesi için ortalama havuzlama kullanılmıştır. Kullanılan ortalama havuzlama modeli hem gürültüleri hem de sıkıştırılmış sinyali ortadan kaldırmıştır. Özellik çıkarımı için S-dönüşüm ve AlexNet kullanılmıştır. S-dönüşümünün su altı seslerine yerleştirilmesiyle kontur görüntüleri elde edilmiştir. Bu görüntüler AlexNet'in girdisi olarak kullanılmıştır. Burada, transfer öğrenme kullanılarak öznitelikleri çıkarmak için AlexNet kullanılmıştır. Çıkarılan özellikler Destek Vektör Makinesi (SVM) ile sınıflandırılmıştır. Bizim yöntemimizde %99,05 doğruluk hesaplanmıştır. Hesaplanan sonuçlar ve bulgular, su altı ses sınıflandırmasında önerilen S-dönüşüm ve AlexNet tabanlı modelimizin başarısını açıkça göstermektedir.
Keywords : Sualtı ses sınıflandırması, S dönüşümü, Derin Öğrenme, AlexNet, SVM