[發明專利]調制信號的降噪方法、裝置、存儲介質及設備

有效

• 申請號: 202111350291.3
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114118145B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發明（設計）人: 段瑞楓;王旭;張海燕
• 申請（專利權）人: 北京林業大學
• 主分類號: G06F18/10
• 分類號: G06F18/10;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產權代理有限公司 11467
• 代理人: 王欣

1.一種調制信號的降噪方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取樣本集，所述樣本集中的樣本為訓練樣本或驗證樣本，每個樣本中包括無噪聲調制信號和帶噪聲調制信號；

將所述樣本集輸入創建的降噪模型中，所述降噪模型中包括編碼模組和解碼模組，所述編碼模組中包括依次相連的第一卷積層和編碼塊，所述解碼模組中包括依次相連的解碼塊和第二卷積層，所述編碼塊和所述解碼塊中都包括改進的壓縮激勵結構，所述降噪模型為卷積降噪自編碼器；

對于每個樣本，利用所述第一卷積層對所述帶噪聲調制信號進行特征提取；利用所述編碼塊對提取到的特征圖進行基于通道注意力機制的編碼；利用所述解碼塊對編碼后的特征圖進行基于通道注意力機制的解碼；利用所述第二卷積層對解碼后的特征圖進行卷積，得到降噪調制信號；根據所述降噪調制信號和所述無噪聲調制信號調整所述降噪模型的模型參數，得到訓練好的降噪模型；

所述編碼塊中包括依次相連的三個第三卷積層和一個改進的壓縮激勵結構，所述第三卷積層中包括卷積、批標準化和LeakyReLU激活函數，所述改進的壓縮激勵結構中包括全局池化層、第四卷積層、LeakyReLU激活函數、第五卷積層、Sigmod激活函數和Scale縮放函數，所述第四卷積層和所述第五卷積層中包括卷積；

所述解碼塊中包括依次相連的第一個第六卷積層、一個反卷積層、第二個第六卷積層和一個改進的壓縮激勵結構，所述第六卷積層中包括卷積、批標準化和LeakyReLU激活函數，所述反卷積層中包括轉置卷積、批標準化和LeakyReLU激活函數，所述改進的壓縮激勵結構中包括全局池化層、第七卷積層、LeakyReLU激活函數、第八卷積層、Sigmod激活函數和Scale縮放函數，所述第七卷積層和所述第八卷積層中包括卷積。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述編碼模組中包括依次相連的一個第一卷積層和三個編碼塊，所述第一卷積層與第三個編碼塊之間設有殘差連接，所述解碼模組中包括依次相連的三個解碼塊和一個第二卷積層，第一個解碼塊與所述第二卷積層之間設有殘差連接，所述第三個編碼塊與第一個解碼塊相連；所述第一卷積層之后設有LeakyReLU激活函數，所述第二卷積層之后設有Tanh激活函數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述編碼塊對提取到的特征圖進行基于通道注意力機制的編碼，包括：

依次利用三個所述第三卷積層對輸入所述編碼塊的特征圖進行卷積；

利用所述全局池化層對卷積后的特征圖進行壓縮；

利用所述第四卷積層對壓縮后的特征圖進行降維，利用所述第五卷積層對經過所述LeakyReLU激活函數處理后的特征圖進行升維；

利用所述Sigmod激活函數對升維后的特征圖計算每個通道的權重；

利用所述Scale縮放函數對升維后的特征圖和對應的通道的權重進行乘法加權，得到具有不同通道權重的特征圖。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述解碼塊對編碼后的特征圖進行基于通道注意力機制的解碼，包括：

利用所述第一個第六卷積層對輸入所述解碼塊的特征圖進行卷積；

利用所述反卷積層對卷積后的特征圖進行上采樣；

利用所述第二個第六卷積層對上采樣后的特征圖進行卷積；

利用所述全局池化層對卷積后的特征圖進行壓縮；

利用所述第七卷積層對壓縮后的特征圖進行降維，利用所述第八卷積層對經過所述LeakyReLU激活函數處理后的特征圖進行升維；

利用所述Sigmod激活函數對升維后的特征圖計算每個通道的權重；

利用所述Scale縮放函數對升維后的特征圖和對應的通道的權重進行乘法加權，得到具有不同通道權重的特征圖。