朱知萌，郭 育，王 冠，章佳榮

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水下蛙人呼吸聲Mel倒譜特征的實(shí)驗(yàn)研究

朱知萌，郭 育，王 冠，章佳榮

(中國(guó)船舶工業(yè)系統(tǒng)工程研究院，北京100094)

為提高水下蛙人呼吸聲識(shí)別的準(zhǔn)確度，提出一種基于Mel頻率倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstrum Coefficient，MFCC)的蛙人呼吸聲信號(hào)特征匹配方法。計(jì)算呼吸聲信號(hào)之間、信號(hào)與環(huán)境噪聲及艦船輻射噪聲的MFCC夾角和MFCC距離并進(jìn)行匹配比較，以進(jìn)行分類識(shí)別。某湖試驗(yàn)數(shù)據(jù)的處理結(jié)果表明：蛙人呼吸聲與艦船輻射噪聲及環(huán)境噪聲的MFCC參數(shù)有著明顯的差異，能夠?qū)ν苋撕粑曅盘?hào)與干擾噪聲進(jìn)行區(qū)分，證明了基于MFCC特征算法的有效性，對(duì)發(fā)展港口、碼頭等近海海域附近的水下蛙人探測(cè)聲吶和預(yù)警系統(tǒng)具有實(shí)際意義。

被動(dòng)聲吶；水下小目標(biāo)；Mel頻率倒譜系數(shù)；特征匹配

0 引言

近年來(lái)，蛙人對(duì)各國(guó)海軍及海事安全構(gòu)成的威脅逐年加劇，各國(guó)紛紛加大了針對(duì)蛙人的探測(cè)和識(shí)別研究。通常，在重要的港口、碼頭等近海海域以某種陣列布放傳感器，形成一道或多道警戒線，對(duì)入侵的目標(biāo)進(jìn)行探測(cè)和識(shí)別。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于主動(dòng)法探測(cè)蛙人已開(kāi)展了較多研究，Sarangapani[1]等人基于傅里葉映射法(Fourier Modal Method，F(xiàn)MM)構(gòu)建了蛙人目標(biāo)強(qiáng)度模型；Hollet[2]等人計(jì)算得到特定頻率的開(kāi)式和閉式呼吸器的目標(biāo)強(qiáng)度；Zampolli[3]等人利用軟殼柱狀空氣腔和硬殼柱狀空氣腔來(lái)模擬蛙人的肺部組織和呼吸器的鋼瓶，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)得到了不同頻率和散射方向的蛙人目標(biāo)強(qiáng)度；姜衛(wèi)[4]等人用動(dòng)物的肺部組織來(lái)模擬蛙人肺部組織，并用比較法測(cè)量其目標(biāo)強(qiáng)度，其平均目標(biāo)強(qiáng)度在20～40 kHz頻率范圍內(nèi)約為-25.3 dB；張波[5]等人對(duì)影響蛙人目標(biāo)強(qiáng)度的因素進(jìn)行了探究，通過(guò)理論仿真和實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)蛙人呼吸時(shí)產(chǎn)生的大量氣泡對(duì)回波信號(hào)做出了主要貢獻(xiàn)，是影響蛙人目標(biāo)強(qiáng)度的最大因素，其次是蛙人攜帶的開(kāi)式或閉式呼吸器，而蛙人的身體組織對(duì)目標(biāo)強(qiáng)度的影響則微乎其微。

國(guó)內(nèi)外基于被動(dòng)方式探測(cè)蛙人的研究工作較少。美國(guó)斯蒂文森理工學(xué)院和荷蘭防御應(yīng)用科學(xué)研究院對(duì)蛙人輻射噪聲進(jìn)行了相關(guān)研究[6-12]，并研制出了相應(yīng)的SPADES和Delphinus水下被動(dòng)探測(cè)系統(tǒng)，后者的最遠(yuǎn)探測(cè)距離可達(dá)350 m。國(guó)內(nèi)張偉豪[13]等人對(duì)蛙人呼吸聲信號(hào)的時(shí)頻域特征進(jìn)行了研究，并基于帶通濾波法和匹配濾波法，對(duì)蛙人呼吸聲信號(hào)提取了四種譜特征量，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，匹配濾波法在蛙人運(yùn)動(dòng)到距離聲吶40 m過(guò)程中的檢測(cè)概率可達(dá)90%。

蛙人不同于水下安靜目標(biāo)，其具有較為規(guī)律的聲輻射特性。蛙人吸氣時(shí)，壓縮空氣在高壓調(diào)節(jié)器及其管道中擴(kuò)散，閥套產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)振動(dòng)以及呼氣氣泡在上升過(guò)程中的破裂，都會(huì)向周圍環(huán)境產(chǎn)生聲輻射，其輻射的過(guò)程即為蛙人呼吸聲信號(hào)向外傳播的過(guò)程，利用被動(dòng)聲吶接收呼吸聲信號(hào)，可對(duì)蛙人進(jìn)行被動(dòng)探測(cè)。蛙人的活動(dòng)范圍為近海海域，通常有較多艦船?？炕蚧顒?dòng)，被動(dòng)聲吶接收到的信號(hào)常?；煊信灤椛湓肼暫铜h(huán)境噪聲，這些噪聲則成為主要的背景干擾。對(duì)蛙人呼吸聲信號(hào)和噪聲信號(hào)進(jìn)行特征提取，并對(duì)提取結(jié)果做進(jìn)一步處理進(jìn)而區(qū)分它們的類型，是蛙人被動(dòng)探測(cè)的主要內(nèi)容。

人耳的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)具有較高的靈敏度和動(dòng)態(tài)范圍，能夠在嘈雜環(huán)境中辨別出各種不同的聲音信號(hào)。將人耳的這種優(yōu)勢(shì)應(yīng)用到蛙人的探測(cè)中，能夠較好地區(qū)分蛙人呼吸聲信號(hào)與干擾噪聲。在語(yǔ)音信號(hào)處理中，Mel頻率倒譜系數(shù)結(jié)合了非線性信號(hào)中的倒譜分析技術(shù)與人耳的高分辨率特性而被廣泛應(yīng)用。本文通過(guò)提取信號(hào)的MFCC特征參量，利用呼吸聲信號(hào)與噪聲信號(hào)之間的MFCC夾角和MFCC距離進(jìn)行匹配，找出蛙人呼吸聲信號(hào)與噪聲信號(hào)的差異，為水下蛙人的被動(dòng)探測(cè)提供一種有效的方法。

1 信號(hào)倒譜分析理論

信號(hào)的倒譜是在對(duì)非線性信號(hào)進(jìn)行同態(tài)處理過(guò)程中產(chǎn)生的物理量，旨在將非線性信號(hào)轉(zhuǎn)換為線性信號(hào)進(jìn)行處理。

設(shè)()為水聲信道響應(yīng)，則被動(dòng)聲吶接收到的信號(hào)()是由信號(hào)()和信道響應(yīng)()卷積而成的卷積信號(hào)：

信號(hào)()將通過(guò)同態(tài)處理系統(tǒng)[]變換后可得到一個(gè)經(jīng)過(guò)處理的卷積信號(hào)()：

圖1 同態(tài)系統(tǒng)分解

Fig.1 Decomposition of the homomorphic system

對(duì)式(6)取對(duì)數(shù)：

()即為信號(hào)()的倒譜(Cepstrum)，稱之為倒頻率(Quefrency)。

2 基于人耳聽(tīng)覺(jué)特性的MFCC特征提取

Mel頻率倒譜系數(shù)(MFCC)是一種基于人耳聽(tīng)覺(jué)感知機(jī)理所提取的特征參量。耳蝸是人耳辨別語(yǔ)音信號(hào)最關(guān)鍵的部位，具有多分辨率特性，理論上可等效為一個(gè)濾波器組，能對(duì)不同頻率的信號(hào)產(chǎn)生不同的響應(yīng)。根據(jù)Stevens和Volkman早年的研究[15]，耳蝸的感知頻率與信號(hào)的頻率有如下關(guān)系：

2.1 Mel濾波器組的設(shè)計(jì)

2.2 MFCC特征參數(shù)提取

MFCC特征參數(shù)的提取步驟如圖2所示，包括預(yù)處理、快速傅里葉變換、計(jì)算譜線能量、計(jì)算Mel濾波器能量和計(jì)算離散余弦變換(Discrete Cosine Transform, DCT)倒譜。

圖2 MFCC參數(shù)特征提取流程

2.2.1 預(yù)處理

預(yù)處理是計(jì)算信號(hào)MFCC參數(shù)的基礎(chǔ)，其主要包括信號(hào)分幀和加窗函數(shù)兩個(gè)步驟。

2.2.2 快速傅里葉變

2.2.3 計(jì)算譜線能量

計(jì)算經(jīng)過(guò)FFT變換后每一幀信號(hào)的譜線能量：

式中：表示第幀信號(hào)；表示頻域上的第條譜線。

2.2.4 Mel濾波

2.2.5 求DCT倒譜

與傳統(tǒng)傅里葉變換相比，DCT具有功率譜分量更加豐富、能量更加集中且不需要對(duì)信號(hào)的相位進(jìn)行估算，減少了計(jì)算量和計(jì)算誤差等優(yōu)點(diǎn)，信號(hào)()的DCT如下[16]：

式中，()為正交因子，它為保證矩陣變換的規(guī)范性而存在，具體表示如下：

將式(15)計(jì)算出的Mel濾波器組的能量取對(duì)數(shù)后計(jì)算其DCT，即得到了信號(hào)的MFCC參量：

3 實(shí)驗(yàn)分析

3.1 實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)介

2014年9月在某湖進(jìn)行湖上實(shí)驗(yàn)，用標(biāo)準(zhǔn)水聽(tīng)器采集了蛙人呼吸聲信號(hào)、環(huán)境噪聲和艦船輻射噪聲，實(shí)驗(yàn)布放見(jiàn)圖3。標(biāo)準(zhǔn)水聽(tīng)器位于水下6 m深處，蛙人位于水下3 m深處，在水中處于相對(duì)靜止?fàn)顟B(tài)并保持均勻節(jié)奏呼吸，蛙人與標(biāo)準(zhǔn)水聽(tīng)器的水平距離為10 m；實(shí)驗(yàn)當(dāng)天晴朗無(wú)風(fēng)，氣象條件良好。

實(shí)驗(yàn)所用的標(biāo)準(zhǔn)水聽(tīng)器型號(hào)為8104，靈敏度為-207 dB；測(cè)量放大器采用B&K2610型，放大倍數(shù)為-60 dB，實(shí)驗(yàn)設(shè)備如圖4和圖5所示。

圖3 實(shí)驗(yàn)布放示意圖

圖4 標(biāo)準(zhǔn)水聽(tīng)器8104

圖5 測(cè)量放大器B&K2610

蛙人由一名身體素質(zhì)良好、具有多年潛水經(jīng)驗(yàn)的潛水教練員擔(dān)任，并攜帶開(kāi)式呼吸器進(jìn)行水下任務(wù)，在湖面上用紅色救生圈標(biāo)記其水下的相對(duì)位置。如圖6和圖7所示。

圖6 蛙人下潛

圖7 潛水設(shè)備

3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

對(duì)湖試數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分別對(duì)蛙人呼吸聲信號(hào)、艦船輻射噪聲和環(huán)境噪聲提取MFCC特征，并對(duì)相鄰周期呼吸聲信號(hào)之間、相隔周期呼吸聲信號(hào)之間、呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲之間及呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲之間的MFCC參量進(jìn)行特征匹配，計(jì)算其MFCC夾角和MFCC距離。

本文截取接收到的蛙人呼吸聲信號(hào)前7個(gè)周期進(jìn)行處理，將每個(gè)周期的呼吸聲信號(hào)與噪聲信號(hào)都分為20幀，對(duì)140幀信號(hào)的MFCC參量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)平均。將兩類信號(hào)的MFCC數(shù)值分別作為橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)，坐標(biāo)點(diǎn)為特征符號(hào)，特征符號(hào)的分布即為匹配結(jié)果：

對(duì)相鄰周期呼吸聲信號(hào)、相隔周期呼吸聲信號(hào)、呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲、呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲的MFCC參量進(jìn)行匹配，如圖8～11所示。

在圖8～11中，斜線為45°線，是MFCC參數(shù)匹配的準(zhǔn)線，信號(hào)的MFCC特征越接近，則匹配情況越佳，特征符號(hào)應(yīng)越靠近準(zhǔn)線分布。從圖中的結(jié)果可以看出，圖8中蛙人相鄰周期呼吸聲信號(hào)之間和圖9中相隔周期呼吸聲信號(hào)之間的特征符號(hào)主要沿準(zhǔn)線附近分布，呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲及艦船輻射噪聲之間的特征符號(hào)在圖中分布得較為分散。匹配結(jié)果表明：(1) 蛙人呼吸聲信號(hào)彼此間的特性相近，周期不會(huì)改變蛙人呼吸聲之間的相似性；(2) 蛙人呼吸聲與噪聲的特性存在巨大差異，MFCC是一種能夠區(qū)分蛙人呼吸聲與噪聲的有效特征。值得注意的是，呼吸聲信號(hào)與噪聲之間的匹配結(jié)果雖然不在準(zhǔn)線沿線分布，但其分布仍有一定規(guī)律性，為量化分析其中的差異，本文計(jì)算了其MFCC夾角與MFCC距離。

圖8 相鄰周期呼吸聲信號(hào)MFCC參數(shù)匹配結(jié)果

圖9 相隔周期呼吸聲信號(hào)MFCC參數(shù)匹配結(jié)果

圖10 呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲MFCC參數(shù)匹配結(jié)果

3.2.1 MFCC夾角

圖11 呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲MFCC參數(shù)匹配結(jié)果

圖12 MFCC特征擬合直線

表1 MFCC夾角

3.2.2 MFCC距離

從表2～4的計(jì)算結(jié)果可得出如下結(jié)論：(1) 相鄰周期呼吸聲信號(hào)之間的MFCC距離最小，其平均距離較為穩(wěn)定，都在10上下浮動(dòng)；而相隔周期呼吸聲信號(hào)之間的MFCC距離與相鄰周期呼吸聲信號(hào)的MFCC距離沒(méi)有明顯差別，這個(gè)結(jié)果充分說(shuō)明蛙人呼吸聲信號(hào)的特性比較穩(wěn)定，無(wú)論是否相鄰，呼吸聲信號(hào)都能夠較好地進(jìn)行MFCC參數(shù)匹配；(2) 呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲的MFCC距離最大，其平均距離較穩(wěn)定地分布在30左右，這說(shuō)明呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲信號(hào)之間的差異較為明顯，通過(guò)這個(gè)數(shù)值可以有效地區(qū)分呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲；(3) 呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲的MFCC距離的平均值分布在16～18左右，該值域大于呼吸聲信號(hào)之間的平均距離?，F(xiàn)繪制各信號(hào)之間的MFCC參數(shù)平均距離曲線，如圖13所示。

表2 不同周期的呼吸聲信號(hào)之間的MFCC距離

表3 呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲之間的MFCC距離

表4 呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲之間的MFCC距離

圖13 各類信號(hào)間MFCC參數(shù)平均距離

從圖13中可以看出，呼吸聲信號(hào)之間、呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲及呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲的MFCC平均距離曲線分布于不重疊的區(qū)域，能夠較好地將蛙人呼吸聲信號(hào)、艦船輻射噪聲及環(huán)境噪聲進(jìn)行區(qū)分。圖中根據(jù)平均距離的分布值，可設(shè)置30和15兩個(gè)檢測(cè)閾值，當(dāng)平均距離大于30時(shí)，可將接收信號(hào)判定為艦船輻射噪聲；當(dāng)平均距離介于15和20之間時(shí)，可將接收信號(hào)判定為環(huán)境噪聲；當(dāng)平均距離小于15時(shí)，則可判定接收信號(hào)為蛙人呼吸聲信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水下蛙人的探測(cè)和識(shí)別。

4 結(jié)論

本文介紹了信號(hào)的倒譜分析模型和MFCC特征提取方法。結(jié)合湖試數(shù)據(jù)，提取了蛙人呼吸聲、艦船輻射噪聲和環(huán)境噪聲的MFCC參量，得到了匹配蛙人不同周期呼吸聲之間、呼吸聲與艦船輻射噪聲之間和呼吸聲與環(huán)境噪聲之間的MFCC參數(shù)的分布圖。從參數(shù)分布線性擬合的MFCC輻射角和MFCC距離中得到的MFCC參量匹配結(jié)果能夠反映不同信號(hào)的特征，可以作為辨別蛙人呼吸聲與噪聲的依據(jù)，并有如下結(jié)論：

(1) 匹配不同時(shí)段蛙人呼吸聲的MFCC參數(shù)，分布有序，擬合直線輻射角接近45°，對(duì)于蛙人呼吸聲與艦船噪聲、蛙人呼吸聲和環(huán)境噪聲的MFCC參數(shù)，則分布散亂，擬合直線輻射角接近0°，體現(xiàn)了蛙人呼吸聲信號(hào)與船艦干擾信號(hào)及環(huán)境噪聲的顯著差異；

(2) 從不同聲信號(hào)的MFCC參數(shù)之間的距離計(jì)算得到，不同時(shí)段蛙人呼吸聲信號(hào)MFCC距離為10左右，不具有顯著差異；而呼吸聲信號(hào)與艦船輻射噪聲之間，以及呼吸聲信號(hào)與環(huán)境噪聲之間的MFCC距離分別為30左右和16～18左右，都具有顯著差異。實(shí)驗(yàn)結(jié)果為有效改進(jìn)蛙人的探測(cè)性能提供了重要依據(jù)。

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Experimental research on Mel cepstrum feature of the underwater diver breathing-signal

ZHU Zhi-meng, GUO Yu, WANG Guan, ZHANG Jia-rong

(System Engineering Research Institute, Beijing 100094, China)

In order to improve the accuracy of the diver breathing-signal recognition, this paper presents a method of matching underwater diver breathing-signal based on MFCC. Breathing-signal of the underwater diver is obtained during the trial in Songhua River, Jilin province, and the MFCC angle and MFCC distance between breathing-signal, ship-radiated noise and ambient noise are calculated and matched. The results show that there is an obvious difference of the MFCC parameter between diver breathing-signal and noise, the validity of the MFCC based feature algorithm is verified, which has a reference value for the development of underwater diver sonar and early warning system in offshore areas.

passive sonar; underwater small target; Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC); feature matching

TB556

A

1000-3630(2017)-03-0286-07

10.16300/j.cnki.1000-3630.2017.03.016

2016-09-21;

2016-12-09

朱知萌(1990－), 男, 黑龍江哈爾濱人, 碩士, 工程師, 研究方向?yàn)樗滦∧繕?biāo)探測(cè)與識(shí)別、水聲信號(hào)處理。

朱知萌, E-mail: zhuzhimeng@hrbeu.edu.cn。