针对深度学习中水声目标细粒度特征提取效果不佳的情况，文章在ResNet网络的基础上，引入注意力机制，构建了ATT-ResNet网络模型。模型强化对物理谱频率方向的注意力，以进一步提升网络提取特征的能力。为验证该模型的有效性，对货船、客船、拖船、油船四类船舶音频数据进行网络训练和模型验证。实验表明，以Mel谱和MFCC作为输入，ATT-ResNet较ResNet模型，精度分别提升0.2%和1.8%，证明注意力机制对水声目标分类识别网络模型具有性能增益。
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