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2020第四届IEEE机器人计算国际会议(IRC)

基于叠加双向LSTM的多标签无人机声音分类

Dana Utebayeva Manal Alduraibi Lyazzat Ilipbayeva

电气工程系， 计算机和信息技术 无线电工程系，

电信和空间技术 普渡大学

电子和电信

国际信息技术大学

哈萨克斯坦阿拉木图ilipbaevalazzat@gmail.com



萨特巴耶夫大学

哈萨克斯坦阿拉木图dana.utebaieva@gmail.com

maldurai@purdue.edu西拉斐特





阿克汗·阿尔马甘别托夫

电气工程系

航空航天大学

美国almagama@erau.edu普雷斯科特

Yelmurat Temirgaliyev

计算机科学系

苏某某·德米雷某某大学

哈萨克斯坦卡斯克伦

***1@stu.sdu.edu.kz

Sungat Marxuly

EET和圣

萨特巴耶夫大学

哈萨克斯坦阿拉木图sungat50@gmail.com



摘要——如今，无人机对公园、学校、医院和官方建筑等公共区域构成越来越大的威胁。处理无人机探测的不同方法正在越来越积极地发展。本文主要关注两个关键目标:第一个目标是执行多标签分类系统，第二个目标是开发具有两个隐藏层的堆叠双向长短期记忆(LSTM)来分类多个无人机声音。框架式谱域特征被用作所提出系统的输入。总的来说，研究结果表明，无人机的声音可以分为多个标签。这项研究是第一次尝试彻底检查堆叠双向LSTM无人机声音分类任务。

爱达荷（Idaho的缩写）。导言及相关作品

无人机的娱乐用途简单易用，如今已开.经始流行起来。这些无人驾驶飞行器在开阔的区域内可能会将危险扩大到个人的福祉。例如，在航站楼附近或人口密集的开阔区域，例如开放的公园、竞技场或学校，驾驶无人机会对个人或财产造成伤害[1]。虽然无人驾驶飞行器的最新进展已经在许多领域受益，例如军事、农业和航空摄影，但它们还与根本的危险有关，例如由虚假控制或人为失误造成的坠机事故。此外，有人担心小型无人机可能参与恐怖活动[2]。此外，有人担心小型无人机可能与心理战有关。因此，在不同的环境中，区分和限制非法使用无人机的需求正在发展。无人机的速度和波动条件使得探测飞行中的小型无人机成为一项复杂的任务[3]。解决这一复杂任务需要开发无人机监控设备。监控设备可以是被动的(仅用于观察或监听)或主动的(用于发送信号并进行分析)

978-1-7281-5237-0/20/$ 31.00 2020年IEEE

DOI 10.1109/IRC.2020.00086

什么回来了)并可以执行以下功能，如检测；分类和识别；定位和跟踪；警报。探测意味着可以探测无人机的系统。然而，仅仅检测通常是不够的。例如，识别无人机的雷达同样可以识别有羽毛的生物。这就是为什么需要分类。对无人机进行分类的系统通常可以选择将无人机与不同种类的物品隔离开来，比如飞机和鸟类。下一步是识别。一些硬件可以识别无人机的特定型号，甚至可以区分无人机或控制器的计算机化唯一标记。一些系统可以实时确定无人机的位置。无人机监控设备主要有四种类型:射频分析仪；声学传感器(麦克风)；光学传感器(照相机)和雷达[4]。在这项工作中，我们考虑了可以利用声学传感器(麦克风)识别无人机的框架。声信号无人机探测方法的重要意义在于其设备结构成本低。本文考虑使用声学传感器收集的声学数据在分类方向上研究无人机探测任务。

如今，由于机器学习，尤其是深度学习算法的优势，无人机声音分类成为一个迷人的领域。诸如卷积神经网络( 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 娥，戴某某，王某某，萧某某，基于堆叠双向LSTM的中国微博情感分析，Acces，2019

迪维延舒·塔库尔，LSTM及其方程，谷歌代码之夏，2019

D. 乌特巴耶娃，m。Alduraibi。Ilipbayeva。Temirgaliyev堆叠

多标签无人机声音分类，未出版

单位。Seidaliyeva。Alduraibi。基于深度残差神经网络的加载和卸载无人机图像分类，未公开。

米（meter的缩写））。Z. 安瓦尔，z。卡勒姆和a。用于公共安全应用的机器学习启发的基于声音的业余无人机检测

2。 单位。Seidaliyeva。Alduraibi。《利用深度神经网络检测有载和无载无人机》，未发表。

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