[논문]선형 예측 분석 기반의 딱총 새우 잡음 검출 기법

박진욱; 홍정표

doi:10.7776/ask.2023.42.3.262

[국내논문] 선형 예측 분석 기반의 딱총 새우 잡음 검출 기법
Linear prediction analysis-based method for detecting snapping shrimp noise 원문보기

한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea, v.42 no.3, 2023년, pp.262 - 269

박진욱 (창원대학교 산업기술연구원) , 홍정표 (창원대학교 정보통신공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we propose a Linear Prediction (LP) analysis-based feature for detecting Snapping Shrimp (SS) Noise (SSN) in underwater acoustic data. SS is a species that creates high amplitude signals in shallow, warm waters, and its frequent and loud sound is a major source of noise. The proposed feature takes advantage of the characteristic of SSN, which is sudden and rapidly disappearing, by using LP analysis to detect the exact noise interval and reduce the effects of SSN. The error between the predicted and measured value is large and results in effective SSN detection. To further improve performance, a constant false alarm rate detector is incorporated into the proposed feature. Our evaluation shows that the proposed methods outperform the state-of-the-art MultiLayer-Wavelet Packet Decomposition (ML-WPD) in terms of receiver operating characteristic curve and Area Under the Curve (AUC), with the LP analysis-based feature achieving a higher AUC by 0.12 on average and lower computational complexity.

Keyword

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. WPD feature samples for sym7 base: (a) j = 1, i = 0, (b) j = 1, i = 1, (c) j = 2, i = 0, (d) j = 2, i = 1. Dashed lines indicate SSN intervals. Among the lower subspaces (c) and (d), (d) showed peaks in all SSN intervals, but the upper subspaces (a), (b) did not. Therefore, in this case, a sub-space advantageous for SSN detection was obtained through decomposition.
그림 Fig. 2. A comparison of the proposed LP-based feature contour: (a) raw hydrophone input, (b) RES.
그림 Fig. 3. Entire block diagram of the proposed RESCFAR method.
그림 Fig. 4. (Color available online) Graphic depiction of the sea environment used to collect SAVEX 15.
그림 Fig. 5. (Color available online) A 100 ms hydrophone input sample: (a) time series, (b) spectrogram. The maximum value in (a) or the high energy regions (the red regions) in the vertical direction in (b) all correspond to SSNs. SSN intervals are indicated by dotted lines and colored parts. And high energy in the low-frequency range indicates ship noise.
그림 Fig. 6. (Color available online) ROC curve with fixed threshold (unprocessed : solid ilne, RES : dotted line).
그림 Fig. 7. (Color available online) ROC curve with the CA-CFAR for the detection ratio 0.1 (unprocessed : solid ilne, BSF : dash line, ML-WPD : dotted line, RES : solid line).
표 Table 1. AUC results with fixed threshold (TH) and adaptive thresholds. Optimal AUC results are highlighted in bold.

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