基于深度学习的无人机空中声学识别技术

简介：
本研究致力于开发基于深度学习算法的无人机空中声学识别技术，旨在提升复杂环境下的声音目标检测与分类精度。通过优化模型架构和训练策略，实现对多种噪声背景中特定音频信号的有效提取和分析，为智能监控、野生动物监测等领域提供先进解决方案。 研究背景与意义：随着无人机技术的快速发展，对无人机探测的需求日益增加。本段落聚焦于利用深度学习方法识别无人机飞行过程中产生的辐射噪声。 在论文中，无人机声学识别被细分为两个部分：首先是检测是否存在无人机活动；其次是精确地辨别出具体类型的无人机。为此，我们提出了一种基于自动编码器和门限理论的算法来判断是否有无人机存在，并采用卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的方法来进行类型分类。 论文深入探讨了无人机飞行过程中产生的噪声及其产生机理，并通过短时傅里叶变换（STFT）及小波变换技术提取出具有代表性的声信号特征，即时频特性。此外，还详细介绍了深度学习的基本原理和应用方法，包括人工神经网络、激活函数的选择以及如何优化损失函数来改进模型的训练过程。 在无人机存在与否的检测方面，论文通过利用自动编码器重建无人机声音信号中的梅尔倒谱系数（MFCC）特征，并以重构误差作为门限值来进行有效的识别。而对于不同类型无人机的区分，则采用了CNN和RNN两种不同的深度学习架构：前者侧重于时频特性的提取以及数据增强技术的应用来提高准确率；后者则依赖于对梅尔倒谱系数特征的学习能力。 实验结果显示，基于深度学习的方法在高信噪比环境下能够实现较高的识别精度。