樊新海，石文雷，張傳清

(陸軍裝甲兵學(xué)院 車輛工程系， 北京 100072)

在現(xiàn)代戰(zhàn)爭中，戰(zhàn)場目標(biāo)聲識別技術(shù)發(fā)揮著越來越重要的作用，對坦克、裝甲車等典型戰(zhàn)場目標(biāo)的發(fā)聲機理進(jìn)行分析并進(jìn)行聲識別具有重要意義[1-2]。聲識別和語音識別具有一定相似性，因此，語音識別模型的構(gòu)建方法對戰(zhàn)場聲識別具有一定的借鑒意義[3]?；诼暤滥Ｐ偷木€性預(yù)測倒譜系數(shù)(Linear Prediction Cepstral Coefficients，LPCC)是線性預(yù)測系數(shù)(Linear Prediction Coefficients，LPC)在倒譜域的表示，是一種語音信號處理中常用的特征參數(shù)[4]。傳統(tǒng)的LPCC只能反映聲信號的靜態(tài)特征，動態(tài)線性預(yù)測倒譜系數(shù)(Dynamic Linear Prediction Cepstral Coefficients，DLPCC)能夠同時反映信號的靜態(tài)和動態(tài)特征。極限學(xué)習(xí)機[5-6](Extreme Learning Machine，ELM)是2004年GuangBin Huang等提出的一種新型學(xué)習(xí)算法，具有訓(xùn)練速度快、泛化能力強、分類性能好等特點。LPCC與ELM在工程器械聲識別中均取得了較好的識別效果[7-8]。

本文中將LPCC以及能夠反映聲信號動態(tài)特性的DLPCC作為裝甲車輛噪聲的特征參數(shù)，分別輸入到ELM分類器中，證明DLPCC能更好地反映信號特性。運用單變量分析法對ELM的核心參數(shù)進(jìn)行分析，得到最優(yōu)值，進(jìn)而得到基于DLPCC與ELM的最優(yōu)聲識別模型。將DLPCC分別輸入到ELM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、PNN 3種分類器中，證明ELM分類器具有更高的準(zhǔn)確率，驗證了模型的有效性。

1 目標(biāo)信號的獲取與特性分析

本文中選取典型的4種履帶式裝甲車及3種坦克為識別對象，主要采集車輛原地發(fā)動以及在正常路況下行駛產(chǎn)生的噪聲，采集距離為3～5 m。采集噪聲以發(fā)動機排氣噪聲為主，夾雜履帶與地面的沖擊噪聲。根據(jù)裝甲裝備特點可知，坦克以及履帶式裝甲車的動力裝置均為四沖程內(nèi)燃機，發(fā)動機排氣噪聲爆發(fā)頻率與發(fā)動機轉(zhuǎn)速具有如下關(guān)系[9]：

(1)

式中：n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速(r/min)；z為發(fā)動機氣缸數(shù)。

在信號采集過程中，坦克及裝甲車的最高轉(zhuǎn)速均不超過3 000 r/min，由式(1)可知其排氣噪聲理論爆發(fā)頻率在幾百赫茲。裝甲車輛在行駛時產(chǎn)生的履帶沖擊噪聲經(jīng)理論分析頻帶較寬，一般小于4 kHz。結(jié)合以上因素，將噪聲信號的采集參數(shù)設(shè)置為：采樣頻率8 kHz，采樣點數(shù)32 768，采樣時間4.096 s。

根據(jù)車輛的具體行駛狀況，采集每種車型如表1所示多種工況下的噪聲信號。其中，A、B、C、D分別代表I、II、III、IV型裝甲車，E、F、G分別代表I、II、III型坦克；高轉(zhuǎn)速范圍1 300～1 600 r/min，中轉(zhuǎn)速范圍1 000～1 300 r/min，低轉(zhuǎn)速范圍800～1 000 r/min。

表1 噪聲采集車型及其采集工況

將采集的噪聲信號進(jìn)行時域和頻譜分析，由以I型裝甲車和II型坦克為代表的目標(biāo)噪聲信號波形和功率譜可知(見圖1)，在時域上，噪聲波形具有一定的差異性，但不夠明顯，可能由于裝甲車輛底盤構(gòu)造的相似性；在頻域上，不同車輛噪聲信號各個頻段的能量不同，能量集中分布的頻率段有明顯的區(qū)別，且影響較大的共振峰個數(shù)在8～10個不等?？梢钥闯觯煌b甲裝備噪聲信號共振峰分布頻率不同，由于線性預(yù)測倒譜系數(shù)能夠反映發(fā)聲模型并且與共振峰相關(guān)，因此，LPCC以及DLPCC可以作為典型裝甲裝備噪聲信號的特征參數(shù)。

圖1 I型裝甲車和II型坦克噪聲信號及其功率譜

2 噪聲信號的DLPCC提取

2.1 DLPCC

在語音識別中，把人的語音聲道視為由多個不同截面積的管子串聯(lián)而成的系統(tǒng)加以研究[10]。在裝甲車輛噪聲識別中，發(fā)動機罩至車身底部之間的空間，相當(dāng)于一個諧振腔或濾波器，傳播路徑也可以近似看成聲道模型?；谧曰貧w模型(AR)的LPCC采用與聲道濾波器定相符合的全極點模型的濾波器[11]，可以較好地體現(xiàn)噪聲信號特性。

傳統(tǒng)的LPCC只提取出了聲信號的靜態(tài)特性，聲信號具有短時非平穩(wěn)的特點，需要動態(tài)特征體現(xiàn)。在LPCC基礎(chǔ)上增加一階、二階差分系數(shù) ΔLPCC和ΔΔLPCC，可以得到LPCC+ΔLPCC和LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC等兩種DLPCC，它們能夠同時提取出信號的靜態(tài)與動態(tài)特征。噪聲信號動態(tài)信息可以反映裝甲裝備噪聲信號隨時間的變化規(guī)律，動靜結(jié)合能夠提高噪聲的識別率。

2.2 DLPCC提取

差分系數(shù)提取過程如圖2所示。

圖2 LPCC差分系數(shù)提取流程

DLPCC提取步驟如下：

1) 預(yù)加重。聲音信號的能量會隨著頻率的增加呈指數(shù)級衰減，預(yù)加重可以提升高頻能量水平，增強信號頻譜的平滑性。預(yù)加重由數(shù)字濾波器H實現(xiàn)：

H(z)=1-αz-1

(2)

式中，α為預(yù)加重因子，取值范圍0.93～0.97，本文取0.931 5。

2) 分幀。利用聲信號的短時平穩(wěn)性，對信號進(jìn)行分割。設(shè)置10～40 ms時間長度的數(shù)據(jù)點作為幀長，選取幀長的20%～60%作為幀移。

3) 加窗。為了減小吉布斯效應(yīng)引起的端點處信號的不連續(xù)性，用Hamming窗與每一幀長度為N的信號相乘，窗函數(shù)公式：

(3)

4) 線性預(yù)測分析(LPC)。線性預(yù)測分析假定聲音的性質(zhì)取決于聲道的形狀。根據(jù)參數(shù)模型功率譜的思想，可以將聲信號看作是由一個輸入序列激勵一個全極點的系統(tǒng)而產(chǎn)生的輸出。將預(yù)處理后的信號x(m)輸入到如式下式所示基于聲道的全極點濾波器H(z)中。

(4)

其中，G是濾波器的增益系數(shù)，αk是自回歸系數(shù)的線性預(yù)測系數(shù)(LPC)系數(shù)，p是濾波器的階數(shù)，本文取為12。

5) 求解增益系數(shù)G和線性預(yù)測系數(shù)αk。利用自相關(guān)的方法可以有效地估計出增益系數(shù)G和線性預(yù)測系數(shù)αk。根據(jù)每一幀信號得出的自相關(guān)方程，可以得到矩陣：

(5)

其中，R為加窗語音幀的自相關(guān)函數(shù)。

全極點濾波器的增益G可以由下式得出

(6)

式(3)中的矩陣方程是一個Toeplitz矩陣，采用Levinson-Durbin遞歸算法來求解[10]，求解過程如下：

(7)

(8)

當(dāng)上述方程完成p次迭代時，可以得到如下所示的αk和G的解集：

(9)

(10)

6) 倒譜分析。將式(6)中得到的αk和G按照式(11)所示的遞推關(guān)系進(jìn)行計算，將n取為12，即可得12維的LPCC。

(11)

7) 獲取差分系數(shù)。為了獲取信號動態(tài)信息，取LPCC的一階差分ΔLPCC作為一組新的特征分量，維數(shù)為12。ΔLPCC計算公式為：

(12)

式中：C(n+i)為一幀信號的LPCC；D(n)為ΔLPCC，由LPCC中當(dāng)前兩幀和后兩幀系數(shù)的線性組合實現(xiàn)；K為常數(shù)，取值為2。

根據(jù)ΔLPCC計算方法，將公式中C(n+i)換為D(n+i)，可得到12維的二階差分系數(shù)D2(n)，即ΔΔLPCC。將得到的兩種差分系數(shù)與LPCC進(jìn)行組合，可得到LPCC+ΔLPCC和LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC兩種DLPCC。

3 極限學(xué)習(xí)機

3.1 ELM算法

極限學(xué)習(xí)機[5]是一種基于單隱層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Single Hidden Layer Feedforward Neural Networks，SLNFs)的學(xué)習(xí)算法，學(xué)習(xí)方式為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。ELM只需對隱含層節(jié)點數(shù)和激勵函數(shù)進(jìn)行設(shè)置，可以實現(xiàn)對輸入權(quán)值和隱含層偏差進(jìn)行隨機賦值[12]，直接利用Moore-Penrose廣義逆，即利用求得的最小范數(shù)最小二乘解作為網(wǎng)絡(luò)輸出權(quán)值。

ELM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層，其神經(jīng)元數(shù)分別為n，l，m。

圖3 ELM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

設(shè)有N個訓(xùn)練樣本(xi,ti)，其中輸入樣本為xi=[xi1,xi2,…,xin]∈Rn，輸出樣本為ti=[ti1,ti2,…,tim]∈Rm。具有l(wèi)個隱含層節(jié)點和激勵函數(shù)為g(x)的SLFNs輸出為：

j=1,2,…,N

(13)

式中：wi=[wi1,wi2,…,win]T是連接第i個隱含層神經(jīng)元和輸入神經(jīng)元的權(quán)向量；βi=[βi1,βi2,…,βim]T是連接第i個隱含層神經(jīng)元和輸入神經(jīng)元的權(quán)向量；bi是第i個隱含層神經(jīng)元的偏差。

(14)

方程可以簡寫為：

Hβ=T

(15)

式中：

H(w1,w2,…,wL,b1,b2,…,bL,x1,x2,…,xL)=

(16)

(17)

H稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層輸出矩陣，H的第i列表示第i個隱含層節(jié)點關(guān)于x1,x1,…,xn的輸出矩陣。

激勵函數(shù)g(x)無限可微時，輸入連接權(quán)值wi和隱含層節(jié)點偏置bi在訓(xùn)練開始時可隨機設(shè)置，且在訓(xùn)練過程中固定不變，輸出連接權(quán)值β可通過求解式(18)的線性方程組的最小二乘解來獲得。

min||Hβ-T||

(18)

解得β為方程(16)的最小范數(shù)最小二乘解：

β=H+T

(19)

式中，H+是H的Moore-Penrose廣義矩陣。

3.2 ELM算法步驟

1) 給定一個訓(xùn)練集(xi,ti)(i=1,2,…,N)，激勵函數(shù)為g(x)，隱含層節(jié)點數(shù)目為l，隨機產(chǎn)生輸入權(quán)值wi和隱層偏差bi；

2) 計算隱層輸出矩陣H；

3) 由式(19)計算出輸出權(quán)值β。

ELM在對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時，不需要迭代調(diào)整輸入權(quán)值和偏置，降低了訓(xùn)練的復(fù)雜程度，可以明顯提升訓(xùn)練速度。

4 實驗及分析

4.1 特征提取實驗

從每種車型采集的原始噪聲信號中截取長度為1.024 s的信號，作為特征提取的樣本信號。在特征提取過程中，根據(jù)信號的短時平穩(wěn)性，幀長取為32 ms(256點)，幀移取為16 ms(128點)。每種車型共提取出LPCC、LPCC+ΔLPCC、LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC 3種特征參數(shù)各800組。

其中，400組作為訓(xùn)練集，從另外的400組特征參數(shù)中隨機選取200組作為訓(xùn)練集。7種車型的每種特征參數(shù)各自組成一個數(shù)據(jù)集，因此，共得到如表2所示的3種特征數(shù)據(jù)集。

表2 3種數(shù)據(jù)集

4.2 噪聲分類實驗

由ELM算法原理可知，隱含層神經(jīng)元個數(shù)和激勵函數(shù)的選取會影響ELM的分類性能。運用單變量分析法確定每種數(shù)據(jù)集對應(yīng)ELM中的隱含層神經(jīng)元個數(shù)和以及最優(yōu)激勵函數(shù)，通過對比識別效果，得到最優(yōu)聲識別模型。

雖然理論上神經(jīng)元個數(shù)應(yīng)該等于訓(xùn)練樣本數(shù)，但是多數(shù)實際操作中，神經(jīng)元個數(shù)遠(yuǎn)小于樣本數(shù)。令l=300,310,320,…,1 000(每次增加10)，激勵函數(shù)依次選為Sig函數(shù)、Sin函數(shù)、Hardlim函數(shù)。由于ELM每一次的分類結(jié)果具有較小的浮動，因此，在選擇不同激勵函數(shù)的基礎(chǔ)上，分別進(jìn)行5次試驗，將識別結(jié)果取平均值。將3種數(shù)據(jù)集的特征向量輸入到ELM中，得到訓(xùn)練和測試平均準(zhǔn)確率如圖4所示。

從3種數(shù)據(jù)集的分類結(jié)果可以得出，當(dāng)隱含層神經(jīng)元數(shù)小于600時，ELM的識別率隨著神經(jīng)元個數(shù)的增加而總體呈上升趨勢。其中，以Hanrlim為激勵函數(shù)ELM的識別率上升趨勢較為明顯，但總體識別率較低；以Sig和Sin為激勵函數(shù)ELM的識別率上升幅度小，但總體識別率較高。當(dāng)隱含層神經(jīng)元數(shù)大于600時，3種激勵函數(shù)的識別率總體較為平穩(wěn)。其中，Sig和Sin總體識別率相似，均高于Hardlim，且隨著特征參數(shù)維數(shù)的增加，這種差異也會擴大。但同時也可以看出，當(dāng)輸入特征參數(shù)維數(shù)較低，神經(jīng)元數(shù)量足夠多時，識別過程中Hardlim函數(shù)具有一定的優(yōu)勢。

圖4 3種數(shù)據(jù)集的分類結(jié)果

總體上看，以LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC為特征參數(shù)，隱含層神經(jīng)元數(shù)取為870，以為Sig為激勵函數(shù)的ELM識別率最高，達(dá)到了91.93%，為最優(yōu)的噪聲識別模型。3種特征參數(shù)對應(yīng)的最優(yōu)參數(shù)以及識別率如表3所示。在采用ELM作為分類器的基礎(chǔ)上，作為對比，將數(shù)據(jù)集分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PNN中進(jìn)行訓(xùn)練和識別，3種方法的分類結(jié)果如表4所示。由表可知，ELM相比于另外兩種分類器，不僅用時短，而且識別率高，對其中6種車型的識別率均達(dá)到91%以上。

表3 每個數(shù)據(jù)集對應(yīng)的ELM最優(yōu)參數(shù)及識別率

表4 3種方法分類結(jié)果

5 結(jié)論

1) 本文建立了一種以動態(tài)線性預(yù)測倒譜系數(shù)DLPCC為特征值，以ELM為分類器的裝甲車輛聲識別模型，實驗結(jié)果表明，識別準(zhǔn)確率達(dá)到91.93%。

2) 噪聲特征選擇方面，以DLPCC中的LPCC+ΔLPCC+ΔΔLPCC為特征值的ELM識別率高，說明動靜結(jié)合更能體現(xiàn)噪聲信號的特征。

3) 噪聲識別方面，ELM能有效地實現(xiàn)典型裝甲車輛噪聲識別。ELM參數(shù)選擇上，運用變量分析法得到了最優(yōu)神經(jīng)元個數(shù)和激勵函數(shù)類型，有效提高了識別率。