无人机飞行声特征与提取方法比较

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.

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

所属期刊栏目：42

分类号：TN912.3-34

资助基金：国家自然基金青年科学基金项目61101238;全军军事类研究生资助课题

在线出版日期：2019-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：103-107,112