摘要：針對人工監(jiān)聽識別飛機類型難度大的問題,提出了根據(jù)不同飛機發(fā)動機產(chǎn)生的不同噪聲,通過特征提取,進(jìn)而分類識別出飛機類型的一種方法。在梅爾倒譜系數(shù)(MFCC)算法特征提取的基礎(chǔ)上,對提取的24維特征向量通過自編碼器進(jìn)行分類,對分類的準(zhǔn)確率進(jìn)行了仿真。實驗結(jié)果表明,每一類聲信號準(zhǔn)確率均高于85%,且平均識別準(zhǔn)確率為95.98%。針對單類別實際飛機聲信號的分類準(zhǔn)確率較其他類別準(zhǔn)確率差的問題,提出了通過小波包分解-MFCC聯(lián)合特征提取對自編碼器進(jìn)行優(yōu)化。實驗結(jié)果表明,每一類聲信號準(zhǔn)確率均高于90%,且平均準(zhǔn)確率為97.74%。