基于深度学习的无人机声音识别算法

徐浩; 刘岳镭

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深度学习在图像识别和声音处理方面已经展现了它优越的性能和广阔的发展前景,对于在禁飞区设立的无人机侦测系统,使用深度学习的方法判断无人机的声音信号具有一定的意义.为了获得更优的侦测效果,首先列举了目前具有代表性的特征提取和分类方法,并分析其优缺点;然后提出了一种扩大可用样本数量的数据处理方式,同时在实验中使用不同组合的深度学习网络训练样本;最后通过混淆矩阵法,针对不同信噪比模型、滤波下限、拟合程度、神经网络组合和跨型号识别的实验效果进行评价.实验结果表明,适当地降低训练样本中的无人机声强可以增大系统的识别距离;使用MFCC提取声音特征,通过全连神经网络进行分类的样本识别的半径更远,误判率更低.

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来源
《计算机科学》 |2021年第7期|225-232|共8页
作者
徐浩; 刘岳镭;
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作者单位

长安大学电子与控制工程学院西安 710016;

长安大学电子与控制工程学院西安 710016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
声音识别; 深度学习; 无人机; 混淆矩阵;

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