【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、隨著科技的不斷發(fā)展，無人機(jī)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，如安防、環(huán)境檢測(cè)、遙感、救援、基礎(chǔ)設(shè)施檢查等領(lǐng)域。隨著科技的不斷進(jìn)步，無人機(jī)的使用門檻不斷降低，這在為人們帶來便利的同時(shí)，也引發(fā)了黑飛現(xiàn)象、安全威脅、噪聲污染、侵犯隱私等問題，給社會(huì)帶來了負(fù)面影響。
2、為了應(yīng)對(duì)這些問題，需要研究有效的無人機(jī)反制手段。這不僅有助于減少使用無人機(jī)帶來的負(fù)面影響，還能保障無人機(jī)的規(guī)范使用，促進(jìn)無人機(jī)行業(yè)的有序發(fā)展。在無人機(jī)反制系統(tǒng)中，識(shí)別是至關(guān)重要的一環(huán)。只有準(zhǔn)確識(shí)別出具有威脅性的無人機(jī)，才能采取有效的反制措施。
3、無人機(jī)的檢測(cè)與識(shí)別包含視覺、聲學(xué)、雷達(dá)、射頻等不太領(lǐng)域的識(shí)別技術(shù)。基于視覺的識(shí)別技術(shù)容易受到障礙物遮擋、光線照明、物體模糊等因素影響；基于雷達(dá)的識(shí)別技術(shù)因無人機(jī)的體積較小，雷達(dá)截面積較小而無法輕易的檢測(cè)出無人機(jī)；基于射頻信號(hào)的識(shí)別技術(shù)在入侵無人機(jī)沿著預(yù)先設(shè)定的路線飛行時(shí)(不對(duì)外發(fā)射射頻信號(hào))無法檢測(cè)出無人機(jī)。
4、基于聲學(xué)的無人機(jī)識(shí)別技術(shù)可實(shí)現(xiàn)全天候運(yùn)行(如霧霾、雨天或低光環(huán)境)，具有較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性。而且聲波可繞過障礙物傳播，在一定程度上克服地形遮擋或建筑物阻擋的問題，檢測(cè)到視覺或雷達(dá)系統(tǒng)難以捕捉的無人機(jī)。與雷達(dá)或激光雷達(dá)等復(fù)雜系統(tǒng)相比，聲學(xué)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)備成本通常較低，適合大范圍部署或資源受限的應(yīng)用場(chǎng)景。
5、無人機(jī)聲音通常分為氣動(dòng)聲音和機(jī)械聲音，前者源于旋翼切割空氣和機(jī)體與空氣摩擦，其通常分布在聲
6、傳統(tǒng)的諧波分析是在經(jīng)過傅里葉變換的頻域上直接劃分不同的頻帶，每一個(gè)頻帶直接對(duì)應(yīng)一個(gè)高次諧波，然后在每個(gè)頻帶上確定幅值最大所對(duì)應(yīng)的頻率數(shù)值。面臨下列幾個(gè)問題：1、實(shí)際環(huán)境中各高次諧波中心頻率附近會(huì)有其它頻率的譜線，這些旁瓣會(huì)對(duì)影響諧波中心頻率的選擇。2、劃分的頻帶范圍有限，如果無人機(jī)相鄰高次諧波的中心頻率相差400hz，那么頻帶范圍就不能超過800hz。高頻的頻帶輸出無論是無人機(jī)的還是噪聲的數(shù)值相差有限。3、劃分的頻帶受諧波頻率數(shù)值的影響，不同型號(hào)的無人機(jī)諧波頻率數(shù)值不一樣，導(dǎo)致劃分好的頻帶只能針對(duì)一種型號(hào)的無人機(jī)，對(duì)另外型號(hào)的無人機(jī)識(shí)別不起作用。由此可知，通過現(xiàn)有的無人機(jī)的檢測(cè)與識(shí)別方法無法對(duì)無人音頻信號(hào)進(jìn)行有效識(shí)別，會(huì)降低無人機(jī)升學(xué)識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、有鑒于此，本專利技術(shù)的目的在于提供一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別方法及裝置，以對(duì)無人機(jī)音頻信號(hào)進(jìn)行有效識(shí)別，提高無人機(jī)升學(xué)識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。
2、第一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別方法，所述方法包括：
3、采集無人機(jī)音頻信號(hào)，對(duì)所述無人機(jī)音頻信號(hào)進(jìn)行分幀得到若干信號(hào)幀；
4、計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)；
5、對(duì)各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)的峰值進(jìn)行檢測(cè)過濾，確定出各信號(hào)幀過濾后保留的突出峰值的頻率；
6、根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量；
7、基于所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；
8、利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待識(shí)別音頻信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。
9、可選地，所述計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，包括：
10、利用窗函數(shù)對(duì)各信號(hào)幀進(jìn)行加窗處理；
11、對(duì)加窗處理后的各信號(hào)幀進(jìn)行快速傅里葉變換得到各信號(hào)幀的頻域信號(hào)：
12、基于快速傅里葉變換點(diǎn)數(shù)，根據(jù)各信號(hào)幀的頻域信號(hào)確定出各信號(hào)幀的功率譜密度。
13、可選地，所述根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)，包括：
14、對(duì)各信號(hào)幀的功率譜密度進(jìn)行平滑處理得到各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)。
15、可選地，所述根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
16、對(duì)于各無人機(jī)，依次判斷各信號(hào)幀的突出峰值的頻率是否在該無人機(jī)的各標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)；
17、基于在該無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)的各信號(hào)幀的突出峰值的頻率構(gòu)建該無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量；
18、基于各無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量生成所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量。
19、可選地，所述基于各無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量生成所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
20、對(duì)于各信號(hào)幀，將各無人機(jī)在該信號(hào)幀的第二特征向量進(jìn)行整合得到各信號(hào)幀的第三特征向量；
21、將各信號(hào)幀的第三特征向量進(jìn)行整合得到所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量。
22、第二方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別裝置，所述裝置包括：
23、信號(hào)采集模塊，用于采集無人機(jī)音頻信號(hào)，對(duì)所述無人機(jī)音頻信號(hào)進(jìn)行分幀得到若干信號(hào)幀；
24、信號(hào)處理模塊，用于計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)；
25、信號(hào)過濾模塊，用于對(duì)各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)的峰值進(jìn)行檢測(cè)過濾，確定出各信號(hào)幀過濾后保留的突出峰值的頻率；
26、特征向量確定模塊，用于根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量；
27、模型訓(xùn)練模塊，用于基于所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行模型訓(xùn)練；
28、信號(hào)識(shí)別模塊，用于利用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)待識(shí)別音頻信號(hào)進(jìn)行識(shí)別。
29、可選地，所述計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，包括：
30、利用窗函數(shù)對(duì)各信號(hào)幀進(jìn)行加窗處理；
31、對(duì)加窗處理后的各信號(hào)幀進(jìn)行快速傅里葉變換得到各信號(hào)幀的頻域信號(hào)：
32、基于快速傅里葉變換點(diǎn)數(shù)，根據(jù)各信號(hào)幀的頻域信號(hào)確定出各信號(hào)幀的功率譜密度。
33、可選地，所述根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)，包括：
34、對(duì)各信號(hào)幀的功率譜密度進(jìn)行平滑處理得到各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)。
35、可選地，所述根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
36、對(duì)于各無人機(jī)，依次判斷各信號(hào)幀的突出峰值的頻率是否在該無人機(jī)的各標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)；
37、基于在該無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍內(nèi)的各信號(hào)幀的突出峰值的頻率構(gòu)建該無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量；
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【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量生成所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
6.一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別裝置，其特征在于，所述裝置包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置，其特征在于，所述根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述基于各無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量生成所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種無人機(jī)聲學(xué)識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算各信號(hào)幀的功率譜密度，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各信號(hào)幀的功率譜密度確定出各信號(hào)幀的功率譜密度的包絡(luò)，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)各無人機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)預(yù)設(shè)頻率范圍，基于各信號(hào)幀的突出峰值的頻率確定出所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于各無人機(jī)在各信號(hào)幀的第二特征向量生成所述無人機(jī)音頻信號(hào)的第一特征向量，包括：
...【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：樊寬剛，潘文杰，鐘繼龍，曾之域，黃嘉俊，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：江西理工大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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