본 논문은 수중 수동 음향 환경에서 선박 방사 소음을 분리하기 위해 기존의 음성 분리 응용 프로그램에서 유래한 딥러닝 기법의 한계를 지적하고, 수중 음향의 고유한 특성(전파 매체, 신호 주파수, 변조 특성 등)을 고려한 새로운 시간 영역 네트워크를 제안합니다. 이 네트워크는 이중 경로 모델과 특징 분리 접근 방식을 사용하여 혼합 신호의 특징을 독립성이 더 큰 공간으로 변환하고, 각 차원의 중요도를 분리합니다. 이후 분리 계층에서 지역 및 전역 어텐션 메커니즘을 결합하여 선박 방사 소음을 분리합니다. ShipsEar 및 DeepShip 데이터셋을 사용한 실험 결과를 통해 기존 네트워크 모델에 비해 제안된 방법의 효과를 보여줍니다.
