【摘 要】
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本文提出采用人耳听觉特征和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)相结合的方式对低空飞行目标进行分类.首先,以不同目标的梅尔频率谱(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)和伽玛通功率谱(Gammatone Filterbank spectra,GF)为静态特征,并以它们的差分谱作为动态特征;其次,利用谐波处理技术获得具有谐波保护的上述静态特征和动态特征;最后,将上述特征进行组合,作为深度神经网络的输入参数进行网络训练,来进行不同低空声目标的
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三研究所,北京 100015
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本文提出采用人耳听觉特征和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)相结合的方式对低空飞行目标进行分类.首先,以不同目标的梅尔频率谱(Mel-Frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)和伽玛通功率谱(Gammatone Filterbank spectra,GF)为静态特征,并以它们的差分谱作为动态特征;其次,利用谐波处理技术获得具有谐波保护的上述静态特征和动态特征;最后,将上述特征进行组合,作为深度神经网络的输入参数进行网络训练,来进行不同低空声目标的鉴别.试验结果表明,基于深度学习的方法在低空飞行目标识别方面可以取得较好的识别效果.
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