《表1 训练数据中的五个声簇》

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《基于改进MFCC的无人机监测方法》

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本课题主要目的是基于无人机螺旋桨的声音对无人机进行识别，并对干扰声源对系统的影响进行分析评估，所以本文使用无人机声信号与四种可能在实际应用中形成干扰的声信号一共五种声音进行实验，它们分别是无人机，客机声，汽车声，鸟叫声，雨声，分别对应声簇1到声簇5，针对不用的系统应用场景，可以针对性的对干扰源进行模型的训练，并不局限于上述四种声源，这也是该方案灵活性的一种体现。对于识别要求极高的场景，可以从澳大利亚反无人机公司Drone Shield获取其声音库服务，Drone Shield声称该库中已经囊括了95%的商用无人机的声响，以及可能形成干扰的多种声源样本，并且会不断与时俱进更新内容。在本文中，对于声簇1到声簇5，每一个声簇中包含若干个声信号样本，如表1所示。