Построение модели глубокого обучения на основе Wavelet Scattering разложения для анализа сейсмических сигналов

Построение модели глубокого обучения на основе Wavelet Scattering разложения для анализа сейсмических сигналов

Автор: Абзалилов И.А., Барышников Н.А., Турунтаев С.Б.
Издательство: Процессы в геосредах

Недавние успехи в применении сверточных нейронных сетей (CNN) и моделей на основе механизма внимания (Transformer) для решения задачи выделения первых вступлений сейсмических сигналов породили существенный интерес к теме создания и развития моделей глубокого обучения для анализа данных сейсмических наблюдений. Одно из перспективных направлений развития в данной области заключается в применении новых подходов к выделению признаков из анализируемого сигнала, позволяющих сохранить его информативность и при этом упростить процесс обучения модели. В данной работе проведено сопоставление трёх способов выделения признаков из сигнала на основе его частотно-временного представления (кратковременное преобразование Фурье (STFT) в линейном и мел масштабе, а также реже используемое вейвлет-расщепление (Wavelet Scattering)) и оценено их влияние на качество классификации участков сейсмических сигналов на примере Калифорнийского набора сейсмических данных. Для этого было создано и обучено три сходных модели глубокого обучения с использованием энкодера из архитектуры Transformer. Показано что Wavelet Scattering по метрике Accuracy несколько превосходит STFT в обычном и мел масштабе. Это делает данное разложение более перспективным с точки зрения качества выделения признаков сейсмического сигнала.

Абзалилов, И. А. Построение модели глубокого обучения на основе Wavelet Scattering разложения для анализа сейсмических сигналов / И. А. Абзалилов, Н. А. Барышников, С. Б. Турунтаев // Процессы в геосредах. – 2023. – № 4(38). – С. 2227-2232. – EDN LOVSKG.