文档名：基于深度学习和多通道融合的低空目标声识别方法
摘要：低空目标声识别主要指被动接收低空飞行目标辐射声信号,依据声纹信息对目标类型进行判别的技术方法.基于单个传声器通道的目标识别性能往往会受到传声器周边环境和传声器本身特性异常的影响,因此需要研究基于多通道融合的低空目标声识别方法.对此,采用卷积神经网络处理各通道声信号的Mel频率倒谱系数特征,获取目标识别概率,并利用基于证据距离的信息融合方法,计算最终的目标识别结果.实测数据验证结果表明,基于多通道融合的低空目标声识别方法相较于单通道具有更高的稳健性,对单通道异常情况不敏感,仍然具有较高的识别准确率.
作者：李悦 赵春雨 王强Author：LIYue ZHAOChunyu WANGQiang
作者单位：中国电子科技集团公司第三研究所,北京100015
刊名：电声技术 ISTIC
Journal：AudioEngineering
年，卷(期)：2023, 47(1)
分类号：TN912.2
关键词：低空目标声识别 深度学习 融合识别
机标分类号：TP391.41TN912.34TP183
在线出版日期：2023年5月17日
基金项目：基于深度学习和多通道融合的低空目标声识别方法[
期刊论文] 电声技术--2023, 47(1)李悦 赵春雨 王强低空目标声识别主要指被动接收低空飞行目标辐射声信号,依据声纹信息对目标类型进行判别的技术方法.基于单个传声器通道的目标识别性能往往会受到传声器周边环境和传声器本身特性异常的影响,因此需要研究基于多通道融合...参考文献和引证文献
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