【摘 要】
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为了提高无人机的探测识别率,对无人机飞行声音进行时频域分析,针对无人机声音特性,将梅尔倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔倒谱系数(IMFCC)组合来更好地表征无人机声音信号,新的特征参数通过Fisher准则进行特征降维,构建无人机“声纹库”,通过灰狼优化算法(GWO)对支持向量机(SVM)中的参数进行优化,建立无人机音频分类模型.实验结果表明,新特征参数可弥补单一特征在整个声音频域分辨率低的缺陷,GWO-SVM音频分类模型可实现在50 m距离内无人机探测,识别率达到92.9％,较传统检测方法有显著优势.
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心 南京210044;南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 南京210044
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为了提高无人机的探测识别率,对无人机飞行声音进行时频域分析,针对无人机声音特性,将梅尔倒谱系数(MFCC)与翻转梅尔倒谱系数(IMFCC)组合来更好地表征无人机声音信号,新的特征参数通过Fisher准则进行特征降维,构建无人机“声纹库”,通过灰狼优化算法(GWO)对支持向量机(SVM)中的参数进行优化,建立无人机音频分类模型.实验结果表明,新特征参数可弥补单一特征在整个声音频域分辨率低的缺陷,GWO-SVM音频分类模型可实现在50 m距离内无人机探测,识别率达到92.9％,较传统检测方法有显著优势.
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