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(河南師范大學計算機與信息工程學院,河南新鄉453007)

【摘　要】本文采用FFT和戈澤爾算法對計算機模擬產生雙音多頻信號進行檢測；并基于短時能量和過零率,分割一串語音信號；考慮到錄制信號含有噪聲,提出將雙聲道合并成單聲道,進而增強了語音,同時,設計出高低群雙邊帶帶通濾波器,得到了就很好的檢測效果,使得兩種算法也更好的適應于含噪信號的檢測.

【關鍵詞】DTMF；FFT單聲道；戈澤爾算法；高低群雙邊帶帶通濾波器

作者簡介：劉曉芳(1991.02—),女,河南周口人,本科,河南師范大學,信號處理專業.

馮克遷(1992.06—),男,河南濟源人,本科,河南師范大學,信號處理專業.

0　引言

DTMF信號系統是一個典型的小型信號處理系統,它要用數字方法產生模擬信號并進行傳輸,其中還用到了D/A變換器,在接收端用A/D變換器將其轉換成數字信號,并進行數字信號處理與識別.對DTMF信號進行檢測是DTMF技術應用的關鍵,一般的文獻中也只給出了計算機模擬的DTMF信號的檢測[1].本文用FFT算法和戈澤爾算法分別分析了計算機模擬下的DTMF信號的檢測；并設計雙邊帶的帶通濾波器,對實際通信中帶有噪聲的音頻信號進行分析,能清晰的分出來語音信號.

1.　FFT算法的單音信號的識別

1..1　電話按鍵語音信號

電話號碼鍵的信號是由低頻、高頻兩個信號的余弦表達式合成的：yi等于sin2πfLt+sin2πfHt,其中fL、fH分別代表合成電話信號鍵i的高低頻率,如表1所示.

1..2　FFT算法識別電話按鍵

用Windows自帶的聲卡采集錄制語音信號.yi為連續的語音信號,而計算機處理的卻是離散的信號,針對于這種問題采用奈奎斯特采樣定理對信號進行采樣,fs為抽樣頻率,Ts為采樣間隔,得到信號的離散表示：

對yn進行N點的FFT變換得到yn的頻域表達式Yn.由傅氏變換的性質可知,Yn在理想的條件下,在頻域的內有四個單位沖激響應,幅值相等,可以找到幅值最大的四個點所對應的k值.在得到的四個k值中,最小的兩個分別對應著高低頻.

由(3)式,可以根據輸入信號的音頻,完成單個信號音的識別,理想狀態下用FFT算法檢測,得到實驗誤差如表2所示.

以上用FFT算法識別按鍵只是針對單個語音信號,而且信號的噪聲比較小.同樣,要想識別出一串電話號碼的按鍵音,需將一串電話號碼的按鍵音分割成單個信號音,再按照上述方法進行按鍵的識別.

1..3　基于短時能量及過零率的一串語音信號的識別

錄制聲音過程中需對聲音進行量化處理,最理想的量化是最大電平對應最高量化比特,但實際很難得到,常有音輕問題.利用雙聲道合并可硬實現音量標準化,即最大電平對應最高量化比特,實現語音增強的效果.基于短視能量和過零率可以將一串信號分成多個信號.

用Windows產生的語音含有左右兩個聲道,利用MATLAB程序將雙聲道的語音信號變成單聲道,將會增強語音的效果.得到雙聲道、單聲道的單個語音信號的短時能量和過零率[2],如圖1所示.

經過聲道合并之后語音信號的短時能量增大了,因此信號更容易分析,如果含有噪聲的情況下,也容易去噪.

上述的方法都是利用Windows錄制的語音進行分析的,其特點是噪聲小,能夠較準確的分析出撥號鍵.但是運用同樣的方法,對實際錄制的電話語音進行分析時,不管是對于單個語音信號還是一串語音信號分析都會有很大的誤差.通過比較發現,人為錄制的語音信號與Windows錄制的語音相比有較大的噪聲,在頻域內噪聲的幅度甚至超過了有用語音信號的幅度,使得按照頻域幅度分析噪聲的方法不再適用.對此,采用Goertzel算法,并設計高低群帶通濾波器,對含有噪聲的語音信號進行分析,使得分析更為準確.

2.　基于戈澤爾和高低群帶通濾波器的號碼分析

2..1　戈澤爾算法

戈澤爾(Goertzel)算法原理[3]：

語音信號處理:海巡01輪發現疑似MH370黑匣子信號：一個記錄語音 一個記錄飛行數據[新聞夜線]

可見,通過FFT可以得到信號所有譜線,了解信號整個頻域信息,而對于DTMF信號的8個行頻／列頻,戈澤爾算法能更快速的在輸入信號中提取頻譜信息.當使用錄制的DTMF信號,用FFT算法或戈澤爾算法總會有誤差,所以在分析之前應該先將信號通過濾波器.

2..2　高低群帶通濾波器的設計

根據電話號碼按鍵音在高低頻率的分布,設計出高低頻率通帶濾波器,通頻帶分別是690~950Hz和1200~1640Hz,分別是DTMF的低頻群和高頻群的頻率范圍.得到雙通帶帶通濾波器如圖4所示.

3.　實驗結果以及數據分析

對于含噪聲的一串語音信號的分析：

含噪聲的一串語音信號的分析結果如圖5所示.

從圖5中可以看出,測試語音中含有噪聲,并且聲音幅度較小的語音,幾乎同噪聲一樣.分析短時能量和過零率,并無規律可循；所以當噪聲較大時,單純用FFT或戈澤爾算法都不可行,而且從短時能量和過零率這兩個方面都不可分析語音是哪個按鍵.經過濾波器之后,語音信號的短時能量和過零率基本上無噪聲,可以很容易區分信號,經過濾波器后,運用戈澤爾算法可以得到的比較清晰的十一個語音信號的DFT圖形,如圖6所示,得到正確的號碼：13639637115.

4.　總結

本文針對DTMF信號,運用FFT算法和戈澤爾算法對單個信號進行分析,同時基于短時能量和過零率對一串語音信號進行分割得到單個信號,并在信號進行量化的過程中將雙聲道合并成單聲道,增強了語音.考慮到兩種算法對含有噪聲信號的處理不高的缺點,通過考慮DTMF信號頻率特點,運用窗函數設計出高低頻群的雙通帶通濾波器對信號進行濾波,能較為準確的分析出按鍵號碼.

【參考文獻】

［１］徐阿勇,李方洲,羅蔚華.基于MATLAB的DTMF技術計算機模擬[J].溫州師范學院學報：自然科學版,2005,26(5)：40-44.

［２］趙力.語音信號處理[M].北京：機械工業出版社,2005：31-37.

［３］DTMF信號系統的Matlab仿真[OL]．[2013－6－25]．http://www.docin.com/p-423598010.html．

［４］程佩青.數字信號處理教程[M].北京：清華大學出版社,2007：333-340.

［責任編輯：丁艷］

信號語音范文

語音信號處理參考文獻總結:

關于信號語音方面的論文題目、論文提綱、信號語音論文開題報告、文獻綜述、參考文獻的相關大學碩士和本科畢業論文。

總結

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