无人机飞行声特征与提取方法比较

• 作者: 张一闻 王耀杰 金恒康
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 无人机声信号 声信号特征提取 机型分类 算法分析 特征识别 实验分析
• 年，卷（期）: 2019,（22）
• 所属期刊栏目: 航空航天航海技术
• 页码范围: 103-107,112
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.22.022

摘要

目前,对无人机飞行声信号的分析主要是基于传统语音信号处理的手段,并未进行深入分析.文中针对无人机飞行声信号,结合无人机的气动特点深入研究分析得出无人机声信号的特征,分析比较傅里叶变换(FFT)、梅尔倒谱系数(MFCC)和基因周期3种特征提取算法并提取特征,应用支持向量机(SVM)分类算法,进行机型识别分类.实测与实验结果表明,FFT与MCC识别率相近,FFT运算复杂度低,基因周期不太适合单独进行特征识别,因此得出FFT适合作为无人机声特征提取方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张一闻	武警工程大学信息工程学院	16	82	5.0	8.0
2	王耀杰	武警工程大学密码工程学院	3	0	0.0	0.0
3	金恒康	武警工程大学信息工程学院	3	2	1.0	1.0