本研究提出了AquaSignal，一个模块化的水下声学信号处理框架，结合深度学习技术，显著提高了噪声处理和分类的准确性。

本研究提出了一种多任务平衡通道注意力卷积神经网络（MT-BCA-CNN），旨在解决水下声学目标识别中的样本匮乏和环境干扰问题。该模型结合了通道注意力机制和多任务学习，优化了目标分类与特征重建。实验结果表明，MT-BCA-CNN在27类少样本场景下实现了97%的分类准确率和95%的F1分数，优于传统方法。

本研究提出了一种新方法，针对水下声学目标识别中的不稳定性问题，通过设计辅助任务建模环境影响因素，并整合到对抗性多任务框架中，以提升模型的鲁棒性。研究结果显示，该方法在12类目标识别任务中表现优异。

本研究提出了一种名为M3的框架，利用多任务学习和多门混合专家方法，解决水下声学目标识别中真实信号录音不足的问题，显著提升了模型在复杂声学信号处理中的泛化能力和性能。