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无人机声学分析通过人工神经网络预测心理声学干扰
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文提出了一种新颖的深度学习方法，通过非水下声音训练模型分析水下声音数据。经过聚类和可视化，选择候选标签进行训练，最终模型在识别空气枪声时F1得分超过84.3%，证明了该方法在水下声学数据分析中的有效性。
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关键要点
- 提出了一种新颖的深度学习方法，通过非水下声音训练模型分析水下声音数据。
- 使用主成分分析和UMAP可视化方法对水下数据进行聚类，并选择候选标签进行训练。
- 训练的神经网络模型在识别空气枪声时F1得分超过84.3%。
- 证明了该方法在水下声学数据分析中的有效性。
- 该方法在减少水下数据分析所需的工作量方面具有重要潜力，为跨领域数据分析的进一步研究开辟了新的可能性。
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