江西理工大学樊宽刚获国家专利权
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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种无人机声学识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119541506B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411665295.4，技术领域涉及：G10L17/26；该发明授权一种无人机声学识别方法及装置是由樊宽刚;潘文杰;钟继龙;曾之域;黄嘉俊设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种无人机声学识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种无人机声学识别方法及装置，其中，采集无人机音频信号，进行分帧得到若干信号帧；计算各信号帧的功率谱密度，根据各信号帧的功率谱密度确定出各信号帧的功率谱密度的包络；对各信号帧的功率谱密度的包络的峰值进行过滤确定出保留的突出峰值的频率；根据各无人机的标准预设频率范围基于各信号帧的突出峰值的频率确定出无人机音频信号的第一特征向量；基于无人机音频信号的第一特征向量对卷积神经网络模型进行模型训练；利用训练好的卷积神经网络模型对待识别音频信号进行识别。采用上述方法，以获取电池的性能参数。采用上述方法，以对无人机音频信号进行有效识别，提高无人机升学识别结果的准确性和有效性。
本发明授权一种无人机声学识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无人机声学识别方法，其特征在于，所述方法包括： 采集无人机音频信号，对所述无人机音频信号进行分帧得到若干信号帧； 计算各信号帧的功率谱密度，根据各信号帧的功率谱密度确定出各信号帧的功率谱密度的包络； 对各信号帧的功率谱密度的包络的峰值进行检测过滤，确定出各信号帧过滤后保留的突出峰值的频率； 根据各无人机的标准预设频率范围，基于各信号帧的突出峰值的频率确定出所述无人机音频信号的第一特征向量； 基于所述无人机音频信号的第一特征向量对卷积神经网络模型进行模型训练； 利用训练好的卷积神经网络模型对待识别音频信号进行识别。
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