基于智能语音技术的闪电哨声波自动识别

闪电哨声波是一种重要的电磁波动,了解其传播特征及传播过程有助于揭开圈层电磁耦合机理.从卫星观测资料识别闪电哨声波通常需要将原始电磁波形进行滤波处理再转化为时频图像,最后采用目视方法识别图像中的色散状形态,整个过程消耗大量人机时间和内存资源,不能满足张衡一号(ZH-1)卫星观测的海量电磁场数据处理的需求.针对该问题,鉴于闪电哨声波原始波形数据能够通过播放器产生降调的声音,本文打破以视觉分析为主的闪电哨声波研究惯例,首次采用语音智能技术研究其自动识别算法.首先,以张衡一号卫星感应磁力仪(SCM)的VLF波段的波形数据为研究对象,截取时间窗口为0.16 s的波形数据作为音频片段;然后对该片段进行去趋势处理;基于梅尔频率倒谱系数(MFCCs)能够刻画人耳的听觉机理,提取闪电哨声波的MFCCs特征;其次,构建长短期记忆(LSTM)神经网络并输入波形数据的MFCCs特征训练分类模型;最后利用MFCCs特征和训练得到的LSTM分类模型实现闪电哨声波自动识别.通过对10200数据集(5100段包含闪电哨声波,5100段无闪电哨声波)上开展实验发现：该方法的准确率为96.7%,召回率为84.2%,调和平均得分(F1-score)为90.0%,AUC(Area under Curve)评分为90.
1%,而且消耗的时间成本是2.28 s,消耗内存资源是82.89 MB;当前最优的基于时频图的闪电哨声波识别算法在本数据集上的准确率为97.3%,内存消耗为233 MB,在CPU上处理0.16 s的片段数据所消耗的时间是6.71 s,内存消耗和时间消耗比较严重.相比而言,基于智能语音的闪电哨声波识别算法准确率略低0.6%,但能够节约66%的时间成本以及65%的内存资源.这表明该算法不仅仅适合从卫星观测的海量数据中快速准确识别出闪电哨声波,且更适合应用于星载识别.