无人机飞行声特征与提取方法比较

作者：金恒康; 张一闻; 王耀杰

来源：现代电子技术, 2019, 42(22): 103-112.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2019.22.022

• 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

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。

• 单位
  中国人民武装警察部队工程大学