一种基于条件嵌入扩散模型的小规模噪声数据集扩充方法

本申请适用于水声信号处理技术领域，提供了一种基于条件嵌入扩散模型的小规模噪声数据集扩充方法，包括：首先对预训练和微调用的舰船辐射噪声数据集进行预处理与谱图变换，构建特征嵌入网络并提取时频特征，然后结合特征嵌入网络建立条件嵌入扩散模型，先利用预训练噪声谱图数据集进行预训练，再结合微调噪声谱图数据集微调以适应特定分布，最后在类别标签约束下生成指定噪声谱图并恢复为时域信号，实现舰船辐射噪声数据的扩充。由此，通过标签与特征嵌入控制生成过程，能够定向生成高质量舰船辐射噪声样本，有效缓解小样本和类别不平衡问题，提升噪声识别与分类的准确性和鲁棒性。