10.11857/j.issn.1674-5124.2021040122
基于VMD分解的MFCC+GFCC无人机噪音混合特征提取方法
为解决传统声信号特征在环境中对含有大风、街道常见人造声音干扰的无人机噪声信号识别率较低的问题,该文提出一种基于VMD分解的MFCC+GFCC无人机噪音混合特征提取方法.首先,对目标的声音信号进行VMD分解,获得各IMF信号和原始信号的能量之比;然后,利用已获得的信号进行MFCC/GFCC系数提取,并获得二者的一阶差分系数;最后,使用随机森林分类算法对信号进行分类,从而实现对无人机噪声信号的正确识别.结果表明:识别准确率比单MFCC/GFCC等传统特征提取方法在含噪或纯净无人机噪声条件下识别率提升4%以上.
特征提取;无人机;变分模态分解;梅尔倒谱系数;GammaTone倒谱系数;随机森林
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TH763(仪器、仪表)
2021-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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