[发明专利]一种基于飞机音频的机型智能识别方法

说明书

一种基于飞机音频的机型智能识别方法。所述识别方法流程包括：采集不同型号飞机的音频，将音频进行预处理，提取音频的梅尔倒谱系数特征，训练残差自注意力模型；将目标飞机音频信号输入到训练好的模型中，得到目标飞机的型号。本发明的残差自注意力模型训练网络包括：嵌入层、位置编码器、残差自注意力模块、池化层和全连接层；嵌入层将特征进行降维，位置编码器对特征进行位置编码，残差自注意力模块进行特征学习，池化层主要防止网络发生过拟合现象，全连接层表示飞机型号的类别。本发明为飞机型号识别提供了一种高效准确识别方法，可以有效地提高飞机型号识别的准确性和鲁棒性。

技术领域

本发明涉及目标识别领域，特别涉及一种通过飞机音频识别机型的智能方法。

背景技术

随着航空技术的发展，飞机的种类和数量越来越多，飞行速度也越来越快。因此，情报侦察系统需要处理的信息量大大增加，信息处理的速度和精度也越来越高，从而对目标识别的精度和处理时间提出了更高的要求。飞机类型识别是现代化空战的重中之重。精确的飞机型号识别在指挥自动化系统的后期信息处理中起着至关重要的作用，有利于准确分析战场态势，从而提供更合理的战场决策。

目前机型识别主要依靠人工经验，耗费了大量的人力物力，智能识别尚处于研究阶段，现有的智能识别方法主要基于图像完成。然而图像识别机型有一定的局限性，如在拍摄过程中存在着成像分辨率、运动模糊和自然因素的影响，使得基于图像的智能机型识别不能达到战场需求。基于飞机音频特征的机型识别能够有效解决图像识别存在的问题。

申请号为CN201911264985.8的公开发明专利公开了“一种飞机机型识别方法、装置及存储介质”，通过探测设备得到飞机视频信息，提取待识别飞机样本图片，通过二分类器模型识别飞机型号，此方法使用视频识别机型，具有一定的局限性。专利号为CN201410377473.3的公开发明专利公开了“一种基于视觉图像的飞机机型识别方法”，使用帧差法提取目标轮廓信息，计算飞机各部位的长度比值，此方法使用图片识别机型，不仅具有局限性而且在飞机飞行姿势不同时，识别精度会下降。

发明内容

(一)发明目的

本发明的目的是提供通过一种基于飞机音频的机型智能识别方法。本发明飞机机型识别精确度高，并能克服飞机运动模糊、成像分辨率和自然因素带来的影响，适用于实际工程项目。

(二)技术方案

本发明的技术解决方案，一种基于飞机音频的机型智能识别方法，其特征在于，包括：采集不同型号飞机的音频，将音频进行预处理，提取音频的梅尔倒谱系数特征，训练残差自注意力模型；将目标飞机音频信号输入到训练好的模型中，得到目标飞机的型号，该方法的由如下步骤构成。

采集不同型号飞机的音频，飞机起飞降落时，通过机场噪音监测系统采集不同型号飞机的噪声；飞机空中飞行时，通过安装在飞机录音设备采集与飞机起飞降落时相同机型飞机的噪声；通过不同方法采集的飞机音频可以提高识别模型的鲁棒性；

飞机音频的预处理，飞机空中飞行时的噪声可能存在人声，剔除人声部分；同一机型的飞机记录标签，将所有音频切割为5s的音频片段；对不同类型的飞机音频进行等数量随机选取，并按照7:2:1的比例随机分为训练集，验证集和测试集；

提取音频的梅尔倒谱系数特征，将音频信号频率转化为梅尔频率：

其中f_mel是梅尔频率，f是音频信号频率；梅尔频率取对数得到对数梅尔声谱，进行离散余弦变化，保留第2个到第13个系数，得到12维的梅尔倒谱系数特征；

训练残差自注意力模型，将梅尔倒谱系数特征输入至嵌入层进行降维，位置编码器对特征进行位置编码得到特征X₁，特征X₁与三个权重矩阵相乘得到Q,K,V：