摘要：針對(duì)人工監(jiān)聽識(shí)別飛機(jī)類型難度大的問(wèn)題,提出了根據(jù)不同飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的不同噪聲,通過(guò)特征提取,進(jìn)而分類識(shí)別出飛機(jī)類型的一種方法。在梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)算法特征提取的基礎(chǔ)上,對(duì)提取的24維特征向量通過(guò)自編碼器進(jìn)行分類,對(duì)分類的準(zhǔn)確率進(jìn)行了仿真。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,每一類聲信號(hào)準(zhǔn)確率均高于85%,且平均識(shí)別準(zhǔn)確率為95.98%。針對(duì)單類別實(shí)際飛機(jī)聲信號(hào)的分類準(zhǔn)確率較其他類別準(zhǔn)確率差的問(wèn)題,提出了通過(guò)小波包分解-MFCC聯(lián)合特征提取對(duì)自編碼器進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,每一類聲信號(hào)準(zhǔn)確率均高于90%,且平均準(zhǔn)確率為97.74%。