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，通过设计辅助任务来建模水下声学目标识别中的环境影响，从而提升模型的鲁棒性，并在12类目标识别中取得了先进性能。

本研究提出M3框架，以解决水下声学目标识别中真实信号不足的问题，增强模型的鲁棒性。M3在复杂声学信号处理方面超越了单任务模型，显著提升了性能。