Page 10 - 《应用声学》2025年第3期

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包括未起飞时转子旋转、不同高度下的垂直移动、 这些数据集为无人机识别算法的开发与验证提供
水平移动以及悬停。DREGON 数据集同样涵盖了 了重要的基础。然而，这些数据集在无人机场景下
无人机在不同飞行状态下的噪声。该数据集中的无 增强任务中尚未被充分利用。
人机飞行模式包括悬停、向上或向下飞行、沿长方 目前，与无人机噪声相关的开源数据集数量较
形轨迹飞行、顺时针或逆时针盘旋以及自由飞行。 少且时长有限。一些方法在生成合成训练集时，不
此外，DREGON 数据集还包含了无人机在不同的 得不使用规模较大的语声数据集和规模较小的噪
转子转速下的噪声。图 4 展示了上述数据集的录制 声数据集。这种数据不均衡的构建方式可能导致
环境与设备。 模型的过拟合。此外，由于部分研究依赖自制数据

Drone-detection-dataset [41] 、 DronePrint [42] 、 集，而这些数据集在采集方式和内容上存在显著
DroneNoiseDataset [43] 为针对无人机识别任务的 差异，不同方法之间的性能比较变得困难和不够
开源数据集，涵盖了多种型号无人机的噪声信息。 客观。

表 4 开源无人机噪声数据集
Table 4 Open-source drone noise datasets

数据集 时长 通道数 阵型 阵列位置 阵列尺寸 采样率 无人机类型 录制环境
AVQ [39] 50 min 8 环形 无人机上方 直径 20 cm 44.1 kHz 3DR IRIS 室外
DJI Matrice 100；
AIRA-UAS [40] 9 min 8 环形 无人机上方 — 48 kHz 3DR Solo； 室外
Parrot Bebop 2
DREGON [3] 15 min 8 立方体 无人机下方 — 44.1 kHz MK-Quadro 室内
Hubsan H107D+；
Drone-Detection-
5 min 1 — 地面 — 44.1 kHz DJI Phantom 4 Pro； 室外
Dataset [41]
DJI Flame Wheel
Parrot Bebop 2；DJI Spark；
DronePrint [42] 4 min 1 — 地面 — 44.1 kHz DJI Mavic Pro；DJI Matrice 100； 室外
DJI Phantom 4 Pro
DroneNoiseDataset [43] 11 min 1 — — — 44.1 kHz Bebop；Mambo 室内

æ ç è
2 m
2 m
é ê ë
ì í î
2 m
Quadcopter

-45° 45°
(a) DREGONै҄ဗܒ [3] Noiseless
sector

Quadcopter

(b) AIRA-UASै҄᝺ܬ [40] (c) AVQै҄ဗܒ [39]

图 4 无人机噪声数据录制环境与设备
Fig. 4 Drone noise data recording environment and devices