机动目标声信号分类识别技术

• 作者: 张丹 张晓灿
• 来源期刊: 电声技术
• 关键词: 声目标识别 多分类问题 识别模型
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 语音技术|Voice Technology
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: E91
• 语种: 中文
• DOI: 10.16311/j.audioe.2021.02.007

摘要

针对机动目标声信号识别问题,对比三种分类方法的性能.在固定输入特征向量的前提下,将多分类问题细化为多个二分类问题,并分别训练二分类模型,通过投票的方式决策出目标类型.试验结果显示,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的准确率受样本数量影响较为明显,在样本数量充足的情况下,基于SVM构建的识别模型对目标的分类准确率均高于95％.