电话信号音的识别
CR6230电话信号音识别电路应用资料
ＣＲ 通信专用变压器
我们设计出品的 ＣＲＢ 系列通信变压器 用
于电话终端产品和中继线产品的线路接口部
分 技术指标符合邮电部入网标准 已经广泛
用于各种电话语音系统 报警系统 监控系统
和交换机调度机产品
产品分为双绕组和多绕组型 其线路阻抗
均未 ６００ 欧姆 用于交换机使用时 可以满足
ＣＲ６２３０ 电话信号音识别电路
简要说明 ＣＲ６２３０ 厚膜电路于 １９９８ 年开始批量生产 广泛用于各种通信和自动语音设备
性能稳定可靠 使用该电路设计的产品 历次顺利通过邮电部计量中心测试合格 ＣＲ６２３０ 电路使用简便 以 ＴＴＬ 电平形式直接输出信号音分析结果 可以准确判 别出 拨号音 回铃音 忙音／催挂音 外部 ＭＣＵ 只需要读取各标志引脚的状态就可 以了 不再需要做任何信号分析工作 彻底解决电话相关产品设计时的信号音识别 问题
指标 同时变压器的绕组直流阻抗也非常低 也将会影响通信线路的状态 在通常
的电话线路应用时 可以考虑加入不小于 １ｕＦ 容量 耐压不低于 １００Ｖ 的电容 如果
电路的直流极性不确认 请不要使用具有极性的电解电容器元件 如果你使用例如
ＬＭ３８６ 这样的功率放大器来驱动变压器 请考虑加入 ６００－２Ｋ 欧姆的电阻 同时加入
ｈｔｔｐ：／／ｃｈｅｒｒｙｃｈｉｐ．ｙｅａｈ．ｎｅｔ
北京海祥通信技术公司 ＴＥＬ：１３３１１１９５７８５
管脚说明 １ 脚 ＩＮ 信号输入端 接入通过变压器变换隔离后的电话信号输入线路 ２ 脚 ＧＮＤ 电源和信号地线 ３ 脚 ＡＧＮＤ：内部交流信号地 通过一只外接 ４．７ｕＦ 电解电容接 ＧＮＤ 脚 ４ 脚 ＶＣＣ 正电源 接 ５Ｖ 电源 ５ 脚 Ｃ２ 外接一只 ４．７ｕＦ 电解电容到 ＧＮＤ ６ 脚 Ｃ１ 外接一只 ４．７ｕＦ 电解电容到 ＧＮＤ ７ 脚 ＳＳ 有效中断输出 每次信号音识别有效时 输出 ５０ｍＳ 高电平 ８ 脚 ＰＳ 拨号音识别输出 当识别出拨号音后 输出高电平并保持到结束 ９ 脚 ＲＳ 回铃音识别输出 当识别出回铃音后 输出高电平并延迟 ５ 秒 １０ 脚 ＢＳ 忙音／催挂音识别输出 当识别出忙音／催挂音后 输出高电平并延 持 ５ 秒 １１ 脚 ＣＳ 清除数据 低电平有效 清除 ＳＳ ＰＳ ＲＳ ＢＳ 为低电平
语音识别的基本流程
语音识别的基本流程
语音识别的基本流程可以概括为以下几个步骤：
1.音频输入：语音识别系统的起始点是音频输入。
这可以来自麦
克风、录制的音频文件或电话系统。
2.预处理：音频输入需要进行预处理，以去除背景噪音，使音量
正常化，并过滤掉无关的声音，以提高语音识别系统的准确性。
3.特征提取：预处理后的音频输入被转换为一组代表语音信号的
特征。
这一步的目的是将语音信号从时域转换到频域，为声学模型提供合适的特征向量。
4.声学建模：特征向量被用来训练声学模型，这是一个统计模型，
将输入特征映射到语音单位，如音素或子音素单位。
声学模型是在大量标记过的语音数据上训练的，这些数据包括音频输入和其相应的转录。
5.语言建模：声学模型的输出与语言模型相结合。
语言模型代表
所讲语言的统计特性，通过提供上下文和对可能的单词序列的限制来帮助提高识别精度。
6.解码：声学模型和语言模型的综合输出被用来为输入的语音生
成一个可能的单词序列或假设的列表。
7.识别结果输出：系统根据声学模型、语言模型以及字典与解码
等环节的综合结果，为输入的语音生成一个最终的识别结果，可以是文本信息或命令执行等。
以上是语音识别的大致流程，供您参考，如需获取更多信息，建议咨询语音识别领域的专业人士。
语音信号的分析与识别
语音信号的分析与识别
语音信号分析与识别是计算机领域的一个重要分支，是计算机视觉和语言处理中的重要方面，也是智能机器人及智能系统上重要的研究内容。
它是一种以数字方式处理语音信号的一种技术，目的是提取语音信号的特征以及更高级的语音识别。
语音信号分析与识别是语音处理技术的重要组成部分，是今天通信领域和机器识别领域最重要的一种技术。
语音信号分析是以数字信号（数字码）表示语音信号，以了解和分析语音信号的特征，称为语音分析。
语音信号分析通常是由语音分析过程组成，其组成过程包括：（1）声学性能分析；（2）声学表征；（3）声学模型建立；（4）特征提取；（5）语音参数分析。
语音信号识别是以数字码表示的语音信号和已知的语音库之间的一种匹配，通常称为语音识别。
与语音分析不同，语音识别关注的是语音信号的有意义的表示，而不是信号的特征提取。
一般来说，语音识别的基本方法有基于模式的语音识别，也称为模板匹配，基于规则的语音识别，也称为规则匹配，和基于语音识别的机器学习。
当前，人工智能技术发展迅速，技术的发展更是在推动语音信号分析与识别取得新的发展。
自动语音识别技术在智能电话中的应用教程
自动语音识别技术在智能电话中的应用教程在智能电话领域，自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）技术已经成为一种不可或缺的技术。
自动语音识别技术允许计算机通过语音输入来识别和理解人类语言，实现语音转文字的功能。
本文将介绍自动语音识别技术在智能电话中的应用教程，包括其原理、优势以及相关应用案例。
一、自动语音识别技术的原理和工作原理自动语音识别技术是一种利用计算机和声学模型进行语音识别的技术。
其基本的工作原理是将输入的语音信号转换为对应的文字信息。
1.语音信号的采集和预处理：首先需要采集用户的语音信号。
智能电话会通过麦克风等音频设备采集用户的语音，然后对采集到的语音信号进行预处理，如去除噪声和音频增益控制等。
2.特征提取：在语音信号的预处理后，需要对语音信号进行特征提取。
一般采用的特征提取方法是梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC），它可以提取语音信号的频谱特征。
3.声学模型训练：声学模型是自动语音识别技术中的重要组成部分，它主要用于建立语音特征与语音单位（如音素）之间的映射关系。
在训练阶段，需要使用大量的标注语音数据来训练声学模型。
4.声学模型的应用：一旦完成声学模型的训练，就可以将其应用于自动语音识别。
在智能电话中，当用户说话时，输入的语音信号将被送入声学模型进行识别。
声学模型会将语音信号映射为对应的文字。
5.语言模型和后处理：为了提高语音识别的准确性，通常会使用语言模型来进一步优化识别结果。
语言模型是基于文本数据建立的，用于根据上下文信息来指导语音识别系统的输出。
同时，后处理技术也可以用于进一步优化语音识别的结果，如错误纠正和语义解析等。
二、自动语音识别技术在智能电话中的优势自动语音识别技术在智能电话领域有着诸多优势，使其成为一种不可或缺的技术。
1.提高用户体验：使用自动语音识别技术可以大大提高用户与智能电话之间的交互体验。
双音多频( DTMF)信号的识别
Fig. 2. 按时间抽取的 FFT 蝶形图，本图中三层计算单元中分别有 4, 2, 1 个块。
基 2 FFT 实现代码如下。函数的输入为将进行 FFT 的序列 x 及要进行的点数 Np，这里 Np 应 为2^R。若 x 长度不到 Np，在之后补零。
vector<complex<double>> b2fft(vector<complex<double>> x, int Np) {
实现 FFT 后，将输入的元素做 FFT，得到频谱。对频谱中元素去绝对值，得幅度谱。由幅度 谱可以找到两个幅度最大的峰，即为 DTMF 的两个频率。考虑到本问题的特殊性，可以仅检 查高频群和低频群中的频点附近幅度的大小，分别在两个频率群中找到幅度最大的频率，即 为要找的频率。
4
数字信号处理
Digital Signal Processing
x.push_back(complex<double>(0.0)); // add 0 to input to get Np elements
} vector <complex<double>> x_inv(Np); // input with inverse order for (int i = 0; i < (int)pow(2, rank); i++) {
4.2 C++实现单个 DTMF 信号的读取和识别
在 C++环境下，首先实现 FFT 函数。 将点数补成 2 的 R 次方，按时间奇偶抽取
X[k] = ������1[������] + ������������������������2[������]
MATLAB电话拨号音的合成与识别
知识就昱力量MATLAB 电话拨号音的合成与识别1. 实验目的1.本实验内容基于对电话通信系统中拨号音合成与识别的仿真实现。
主要涉及到电话拨号音合成的基本原 理及识别的主要方法，利用 MATLAB 软件以及FFT 算法实现对电话通信系统中拨号音的合成与识别。
并进一步利用 MATLAB 中的图形用户界面 GUI 制作简单直观的模拟界面。
使其对电话通信系统拨号音 的合成与识别有个基本的了解。
2. 能够利用矩阵不同的基频合成 0 — 9不同按键的拨号音，并能够对不同的拨号音加以正确的识别，实 现由拨号音解析出电话号码的过程。
进一步利用 GUI 做出简单的图形操作界面。
要求界面清楚，画面简洁，易于理解，操作简单。
从而实现对电话拨号音系统的简单的实验仿真。
2.实验原理 1. DTMF 信号的组成双音多频 DTMF ( Dual Tone Multi-Frequency )信号，是用两个特定的单音频率信号的组合来代表数 字或功能。
在DTMF 电话机中有16个按键，其中10个数字键0 — 9， 6个功能键*、#、A 、D 。
其中12个按键是我们比较熟悉的按键，另外由第4列确定的按键作为保留，作为功能 1209Hz 、 1336Hz 、 1477H:、 1633Hz 高频群。
从低频群和高频群任意各抽出一种频率进行组合, 共有16种组合，代表16种不同的数字键或功能，每个按键唯一地由一组行频和列频组成，如表 示。
V4 Z Z.+DTMF 的组合功能3. 实验步骤1. DTMF 信号的产生合成现在将对上节制作的图形电话拨号面板上的各控件单位的动作和变化进行设置， 即对tu1.m 文件进行编辑。
其主要的功能是使对应的按键，按照表1的对应关系产生相应的拨号音，完成对应行频及列频的叠加输岀。
此外，对于图形界面的需要，还要使按键的号码数字显示在拨号显示窗口中。
键留为今后他用。
根据CCITT 建议，国际上采用 697Hz 、770Hz 、 852Hz 、 941Hz 低频群及■I知识就昱力量鉴于CCITT对DTMF信号规定的指标，这里每个数字信号取1000个采样点模拟按键信号，并且每两个数字之间用100个0来表示间隔来模拟静音。
电话机信号音标准
电话机信号音标准1、铃流：铃流用来呼叫被叫用户。
铃流为25±3Hz正弦波，谐波失真不大于10％，输出电压有效值90正负15V，振铃采用5s断续，即一秒送，4s断，断、续时间偏差不超过±10％。
2、拨号音：用来通知主叫用户可以拨号。
拨号音采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±3dBm，是连续的信号音。
3、回铃音：表示被叫用户处于被振铃状态，采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±3dBm，它是5s断续的信号音，即1s送，4s断，与振铃音一致。
4、忙音：表示本次接续遇到机线忙或被叫用户忙，采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±3dBm，它是0.7断续的信号音，即0.35送，0.35断。
久叫不应90s后送忙音。
5、长途通知音：用于通知正在进行市内通话的用户有长途电话，采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-20±3dBm，它是1.2s不等间隔断续的信号音，即0.2s送，0.2s断，0.2s送，0.6断。
6、空号音：用于通知主叫用户，所呼叫的被叫号码为空号或受限制的号码，采用频率为450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±3dBm，它是1.4s不等间隔断续的信号音，即重复三次0.1s送、0.1s断后，0.4s送，0.4断，步进制电话局遇空号用忙音代替空号音。
7、排队等待音：用于具有排队性能的接续，以通知主叫用户等待应答，采用频率450±25Hz的交流电源，发送电平为-10±3dBm，需要时可用回铃音或用录音通知，不另设专用信号音。
8、证实音：它是由立去台话务员自发自收的信号，用于核实主叫用户号码的正确性，采用频率为950±50Hz的交流电源，发送电平为-20±3dBm，发连续信号音。
电话线信号音标准
电话线信号音标准电话线中的电压是20V。
当有电话呼入时，电话线电压上升至48V，话机便响铃。
当摘机应答时，电话线电压又会下降至10V。
电话线路对电流有一定的限制，进入电缆前就安装了保险丝。
交换设备供出一个个模块出来时都有电，电话线是48V供电，线路上已串接了电阻，每一端大约600欧姆，负载稍微超过，交换机就会认为摘机，这样就会影响通讯。
电话响铃的时候耗电量是最大的，线路设计时已经考虑到正常通话的电流，平均每户48V的直流电不超过20毫安。
在某个用户端长时间取电100mA时就会被监测设备监测到，自动给该用户闭电。
目前使用的程控交换机，直流馈电电压是48V，由于铅蓄电池是浮充工作的，电话机挂机时实际电压约直流50V。
当电话机摘机后，话机直流回路接通，话机中有电流，这时电压降为7-10V，视线路长短、话机不同而异。
话机摘机后的电流不相同，受用户线路、电话机及局内交换设备影响。
一般在20-30mA。
挂机时电流应该在5微安左右。
当铃响时，振铃电压是75V、频率为16-25Hz的交流电压。
原纵横制交换机挂机 60V程控交换机挂机 48V铃流电压 90V普通话机挂机48V,震铃90V,通话8V但值并不准确，会在一定范围内变化。
给出的只是一般值市话局挂机时直流48V.振铃：20HZ，75V以上通话：视线路及话机质量，一般在直流6－12V之间小交换机：直流电压一般两种：24或者48。
振铃和通话时差不多。
根据CCITT（国际电报电话咨询委员会）的规定：电话机每个按键的DTMF信号长度最少为100毫米，其中信号音持续时间为45-55毫秒，其余时间必须为静音间隔。
电话信号音标准及解释
电话信号⾳标准及解释信号（DTMF），电话系统中电话机与之间的⼀种⽤户信令，通常⽤于发送被叫号码。
程控电话的各种信号⾳⽤户在使⽤程控电话的过程中，学会识别电话的各种信号，将有很⼤的帮助。
这些信号⾳主要有：◆拨号⾳——“嗡…”的连续⾳。
◆回铃⾳——“嘟，嘟…”的继续⾳（响1秒，断4秒）。
◆忙⾳——“嘟，嘟，嘟…”短促⾳（响0.35秒，断0.35秒）。
◆长途电话通知⾳——当⽤户在市内电话通话过程中，⼜听到“嘟，嘟”声，跟着⼀⼩段间歇，⼜再“嘟，嘟”，这样的短⾳(响0.2秒,断0.2秒,⾳隙0.6秒)就是“长途电话通知⾳”，告诉⽤户有⼈⼯长途电话要和您通话，请尽快结束市内通话，准备接听长途电话。
这种长途电话通知⾳随着我国长途电话⾃动化的普及也越来越少了。
◆特种拨号⾳——这是⼀种“嘟，嘟…”的⼀短⼀长的声⾳，当⽤户的电话中登记了某种程控电话服务项⽬后，摘机听到的拨号⾳就是这种特种拨号⾳，⽤以提醒该⽤户。
这种拨号⾳不妨碍该⽤户打电话，只要在规定产时间（5秒）内拨号即可。
◆拥塞⾳——这是⼀种“嘟，嘟…”的短⾳（响0.7秒，⾳隔0.7秒）。
拥塞⾳有点像忙⾳，但⽐忙⾳声⾳要长，它表⽰程控交换机因某种原因机线拥塞不通。
◆空号⾳——这是⼀种“嘟，嘟，嘟，嘟…”的三短⼀长的声⾳（短⾳持续0.1秒，间断0.1秒，长⾳持续0.4秒）。
它表⽰⽤户拨叫的电话号码是尚未使⽤的空号。
◆呼叫等待⾳——在⽤户登记了“呼叫等待”服务项⽬后，如果该⽤户正与对⽅通话时，⼜有第三者呼叫该⽤⽤，则该⽤户在受话器中会听到⼀种微弱的信号⾳，这种信号是“嘟…”的短促⾳（响0.4秒，⾳隔0.4秒，再响0.4秒）。
它表⽰有第三者在呼叫，提醒该⽤户是否要与第三者通话。
◆催挂⾳——当⽤户⽤完电话，没有挂机或话机⼿柄没有放好时，程控电话局会发出⼀种由⼩逐渐变⼤的连续⾳（950HZ），提醒该⽤户把话机挂好。
回铃音振铃信号拨号音忙音特性分析
回铃音振铃信号拨号音忙音特性分析回铃音是电话拨号后等待接通时所听到的音频信号，它的主要作用是告知用户通话正在接通的状态。
回铃音的特性分析可以从以下几个方面来进行。
回铃音的频率特性,回铃音通常由两个音调组成，分别为高频音和低频音。
高频音的频率一般在4000Hz左右，而低频音的频率一般在1000Hz左右。
这样的频率特性使得回铃音在传输过程中更容易被识别和辨别。
回铃音的持续时间特性,回铃音的持续时间一般在2-4秒左右，可以根据需要进行调整。
适当的持续时间可以给用户一个明确的接通状态，同时也不会过长以致让用户感到不耐烦。
振铃信号的特性,振铃信号是指在被叫方手机或座机上听到的特定音频信号，用于提醒被叫方有来电。
振铃信号通常由周期性的音频波形构成，频率一般在20Hz到20kHz之间。
振铃信号的特性可以根据用户的喜好和环境的需求进行调整。
忙音的特性,忙音是指在用户拨打电话时，对方正忙或不接听时所听到的音频信号。
忙音通常由稳定的音频波形组成，可以是一个固定的频率或频率组合。
忙音的特性可以根据不同的运营商和地区的需求进行调整。
回铃音、振铃信号和忙音在电话通信中起到了非常重要的作用。
通过对它们的特性进行分析和调整，可以提高用户的通话体验，使得通信更加顺畅和高效。
数字信号处理实验报告--电话拨号音合成与识别
大连理工大学实验报告学院（系）：专业：班级：姓名：学号：组：___实验时间：实验室：实验台：指导教师签字：成绩：实验二电话拨号音合成与识别一、实验结果与分析数字拨号音频谱分析（代码与频谱）：n=[1:410];fs=8192;d1=sin(2*pi*697/fs*n)+sin(2*pi*1209/fs*n); D1=fft(d1); t1=(0:length(d1)-1)*fs/length(d1)-fs/2; figure(1);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘1’的频谱'); d1=sin(2*pi*697/fs*n)+sin(2*pi*1336/fs*n); D1=fft(d1); figure(2);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘2’的频谱'); d1=sin(2*pi*697/fs*n)+sin(2*pi*1477/fs*n); D1=fft(d1); figure(3);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘3’的频谱'); d1=sin(2*pi*770/fs*n)+sin(2*pi*1209/fs*n); D1=fft(d1); figure(4);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘4’的频谱'); d1=sin(2*pi*770/fs*n)+sin(2*pi*1336/fs*n); D1=fft(d1); figure(5);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘5’的频谱'); d1=sin(2*pi*770/fs*n)+sin(2*pi*1477/fs*n); D1=fft(d1); figure(6);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘6’的频谱'); d1=sin(2*pi*852/fs*n)+sin(2*pi*1209/fs*n); D1=fft(d1); figure(7);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘7’的频谱'); d1=sin(2*pi*852/fs*n)+sin(2*pi*1336/fs*n); D1=fft(d1); figure(8);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘8’的频谱'); d1=sin(2*pi*852/fs*n)+sin(2*pi*1477/fs*n); D1=fft(d1);figure(9);plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘9’的频谱');d1=sin(2*pi*941/fs*n)+sin(2*pi*1209/fs*n); D1=fft(d1); figure(10); plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘*’的频谱');d1=sin(2*pi*941/fs*n)+sin(2*pi*1336/fs*n); D1=fft(d1); figure(11); plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘0’的频谱');d1=sin(2*pi*941/fs*n)+sin(2*pi*1477/fs*n); D1=fft(d1); figure(12); plot(t1,fftshift(abs(D1)));title('按键‘#’的频谱');频谱图如下：-2000-1500-1000-0050100150200250按键‘1’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘2’的频谱-2000-1500-1000-0 50100150200250按键‘3’的频谱-2000-1500-1000-0 50100150200250按键‘4’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘5’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘6’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘7’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘8’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘9’的频谱-2000-1500-1000-0 050100150200250按键‘*’的频谱-2000-1500-1000-0050100150200250按键‘0’的频谱温馨推荐您可前往百度文库小程序享受更优阅读体验不去了立即体验-2000-1500-1000-0050100150200250按键‘#’的频谱图形电话拨号面板的制作：首先是框架的搭建：利用callback 在.m 文件中对各个模块进行代码的编辑（下面列出主要部分）：1、数字0~9的显示与发声（以数字‘7’为例）：% --- Executes on button press in pushbutton7.function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton7 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)n0=strcat(get(handles.numshow,'string'),'7'); % 获取数字号码set(handles.numshow,'string',n0); % 显示号码n=[1:handles.DTMFnum]; % 每个数字410 个采样点表示d0=sin(2*pi*852/handles.fs*n)+sin(2*pi*1209/handles.fs*n); % 对应行频列频叠加space=zeros(1,handles.DTMFnum); %400 个0 模拟静音信号phone=[handles.NUM,d0];handles.NUM=[phone,space]; % 存储连续的拨号音信号guidata(hObject, handles);wavplay(d0,8192);2、删除键‘*’的代码：% --- Executes on button press in pushbutton11.function pushbutton11_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton11 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)n=[1:1000];num=get(handles.numshow,'string');l=length(num);n11=strrep(num,num,num(1:l-1));d11=sin(0.7217*n)+sin(0.9273*n);set(handles.numshow,'string',n11);L=length(handles.NUM);handles.NUM=handles.NUM(1:L-820);guidata(hObject, handles);wavplay(d11,8192);3、确认键‘#’的代码：% --- Executes on button press in pushbutton12.function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to pushbutton12 (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB% handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)n0=strcat(get(handles.numshow,'string'),'#'); % 获取数字号码set(handles.numshow,'string',n0); % 显示号码n=[1:handles.DTMFnum]; % 每个数字410 个采样点表示d0=sin(2*pi*941/handles.fs*n)+sin(2*pi*1477/handles.fs*n); % 对应行频列频叠加guidata(hObject, handles);wavplay(d0,8192);4、清空键‘Reset’的代码：% --- Executes on button press in btFW.function btFW_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to btFW (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA) handles.NUM=[];set(handles.numshow,'string',[]); % 显示号码set(handles.numRec,'string',[]); % 显示号码guidata(hObject, handles);5、显示键的代码：% --- Executes on button press in btRec.function btRec_Callback(hObject, eventdata, handles)% hObject handle to btRec (see GCBO)% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDA TA)L=length(handles.NUM);n=L/handles.DTMFsum;number='';for i=1:nj=(i-1)*handles.DTMFsum+1;d=handles.NUM(j:j+(handles.DTMFnum-1)); % 截取出每个数字f=fft(d,8192); % 以N=2048 作FFT 变换a=abs(f);p=a.*a/handles.fs; % 计算功率谱% p=a.*a/10000; % 计算功率谱num(1)=find(p(1:1000)==max(p(1:1000))); % 找行频num(2)=1000+find(p(1000:1700)==max(p(1000:1700))); % 找列频if (num(1) < 730)row=1; % 确定行数elseif (num(1) < 810)row=2;elseif (num(1) < 900)row=3;elserow=4;endif (num(2) < 1260) column=1; % 确定列数elseif (num(2) < 1400) column=2;elsecolumn=3;endz=[row,column]; % 确定数字if z==[4,2]tel=0;elseif z==[1,1]tel=1;elseif z==[1,2]tel=2;elseif z==[1,3]tel=3;elseif z==[2,1]tel=4;elseif z==[2,2]tel=5;elseif z==[2,3]tel=6;elseif z==[3,1]tel=7;elseif z==[3,2]tel=8;elseif z==[3,3]tel=9;endt(i)=tel;c=strcat(number,int2str(tel)); number=c;i=i+1;endset(handles.numRec,'string',number); % 显示号码GUI界面的操作：（1）初始化界面（2）输入数字后的界面（3）按‘*’后删除一位（4）按‘#’后确认键（5）按下显示键显示出来（6）按下Reset键清空二、讨论、建议、质疑做本实验分两部分，第一部分是做图形化（GUI）界面的设计，第二部分是做电话信号的频谱分析。
数字音频信号处理中的声音识别算法
数字音频信号处理中的声音识别算法数字音频信号处理是一门当代技术中非常重要的学科之一，它在我们的日常生活中发挥着巨大的作用。
其中，声音识别算法是数字音频信号处理中的一项重要技术。
声音识别算法可以将语音信号转化为文字或者对特定声音进行识别，广泛应用于语音识别、语音合成、语音控制等领域。
本文将以声音识别算法为主题，探讨数字音频信号处理中的声音识别算法的原理和应用。
声音识别算法基于数字信号处理技术，通过对声音信号的采集、预处理和特征提取等步骤，将声音信号中的信息转化为可供计算机处理的数字数据。
首先，对声音信号进行采集，通常使用麦克风等设备将声音信号转化为模拟电信号，再通过模数转换将其转化为数字信号。
然后，对数字信号进行预处理，主要包括音频格式转换、降噪、增强等操作，以提高声音信号的质量和减少干扰。
预处理之后，需要对声音信号进行特征提取，常用的特征包括频谱特征、时域特征和声学特征等。
特征提取是声音识别算法的核心步骤，它能够从声音信号中提取出与识别目标相关的信息，为后续的分类和识别提供基础。
在特征提取完成后，声音识别算法可以通过分类器对声音信号进行识别。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）、隐马尔可夫模型（HMM）等。
这些分类器通过学习已知样本数据集，建立模型，并利用模型对未知声音信号进行分类和识别。
分类器的选择取决于应用场景和识别精度要求。
例如，在语音识别领域，基于HMM的声音识别方法在很多实际应用中取得了不错的效果。
声音识别算法在现实生活中应用广泛。
其中，最为人熟知的便是语音识别技术。
语音识别技术可以将人类的语音信息转化为文字，为人们在输入和交互上提供了新的方式。
比如，我们可以通过语音助手向智能手机下达指令，无需使用键盘进行输入。
此外，语音识别技术还被广泛应用于语音翻译、智能家居控制、机器人交互等领域，为人们提供更加便捷和智能化的用户体验。
除了语音识别，声音识别算法还用于声音的特征分析和识别。
电话音频信号的计算机识别
上述脉 冲个 数 是各 信号 的理 论值 ，在 检测 时必须
考虑 一些干扰 信号 的存在 。
３ 接 口 电 路 的 设 计
摘
要
针 对 屯话 机 中 对 多 组 电话 号 码 白动拨 号 的要 求 ， 用 单 片氍 型 计 算 机 自动 识 剐 电话 音 翦信 号 ． 析 了识 别 采 分
原 理 ，设 计 了接 口电蹿 和 软 件 ，取 得 了很 好 的 诅 剐 效 果 ．解 决 了 电话 机 设计 中实现 这一 功 能 的 一 十技 术 堆 题 。 关键 词 电话 机 单 片计 算机 自动 拨 号
（ ５ ± ２ ） ＊２ １ ９ ５ － ２ ４０ ５ ． ＝ ４－５ ＿ ｋ
Ｔ１ ｏ ２ ｏｐ ： Ｔ１ ｏ ｏ ｐｌ
记 数 于程 序 如 下
Ｔ ｏ ｔ ０： Ｍ ＯＶ ｃｕＯ Ｍ ０Ｖ Ｓ ＥＴＢ ＣＬ Ｒ ＣＬＲ Ｍ ０Ｖ Ｍ ０Ｖ Ｓ ＥＴＢ Ｍ ＯＶ
柳 革命
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（ ｅＴ ｌ ｏ Ｔｈ ｅｅ ｍｍ ｕ ｉａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇ［ ｓ ｔ ｔ ｆ ｈ ｒＦ ｒ ｅＥｎ ｉｅ ｒ ｃ ｎｃ ｄ ａ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｎ ｎ ｄ ｕ ｅｏ ｅ Ａｉ ￣ ｃ ｇｎ ｅ ｉ Ｕ ｎｖ ｒｉｙ ｔ ￣ ｉｅｓｔ ．Ｘｉ ｎ，７ ０ ７ ） ＇ ａ １ ０ ７
１ ０
维普资讯
语音识别 概念
语音识别是一种将语音信号转换为文本或命令的技术。
它是一项能够将人类语音转化为可处理和理解的文本形式的自然语言处理技术。
语音识别技术在语音助手、语音转写、电话自动语音识别（ASR）等领域广泛应用。
语音识别的基本概念包括以下几个方面：1.声音输入：语音识别系统接收来自麦克风或声音传感器的声音输入。
在音频信号输入之前，通常需要进行预处理，如降噪、增强和语音段的分割。
2.语音特征提取：从声音输入中提取有用的语音特征。
常见的特征包括音频频谱、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
3.声学模型：声学模型是用于对声音特征与对应的语音单元（音素、音节或单词）之间的关系进行建模的统计模型。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如循环神经网络或卷积神经网络）。
4.语言模型：语言模型描述语言中单词或短语之间的概率关系。
它用于在识别过程中提高句子级别的准确性，并对可能的识别结果进行排序。
语言模型可以基于统计方法或基于神经网络的方法。
5.解码器：解码器将语音特征序列与声学模型和语言模型进行匹配，从而识别出最有可能的文本结果。
解码器通常采用动态规划算法，如维特比算法，从候选词汇中选择出最合适的匹配。
6.输出结果：根据解码器的结果，将语音识别的文本结果输出为可读的文本形式。
需要注意的是，语音识别技术在实际应用中面临一些常见的挑战，如环境噪音、口音和语音变化等。
为了提高准确性，语音识别系统通常需要在大规模的训练数据上进行模型训练，并进行持续优化和改进。
总的来说，语音识别是一种将语音转化为文本的技术，它包括声音输入、语音特征提取、声学模型、语言模型、解码器和输出结果等关键概念。
这项技术在实现人机交互、语音转写和自动语音识别等方面具有重要的应用价值。
电话按键音的识别
一、 实验目的1. 本实验的容基于对通信系统中拨号音的识别仿真实验。
主要涉及到拨号音识别的基本原理和识别的主要法。
利用matlab 软件以及fft 算法实现对通信系统中拨号音的识别。
并进一步利用matlab 中的图形用户界面制作简单直观的模拟界面，使其对拨号音的识别有个基本的了解。
2. 能够利用矩阵不同的基频合成0-9不同按键的拨号音，并能够对不同的拨号音加以正确的识别。
进一步画出简单的图形，从而实现对拨号音系统的简单的实验仿真。
3.了解学习DTMF （双音多频）相关知识，知道双音多频的信号是用两个特定的单音频率信号的组合来代表数字或功能。
二、实验仪器安装有MATLAB 软件的计算机一台。
三、实验原理1. DTMF （双音多频） （1） 基本概念拨号有两种，脉冲和音频，所谓音频也成双音多频（DTMF ）信号的拨号式即是拨号时每按一个键，有两个音频频率叠加成一个双音频信号，十六个按键由八个音频频率区分。
（2） 编制规则具体DTMF 编制规则如表1所示个高频。
用户每按一个键就发送一个高频和低频的正弦信号组合。
2. 按键音识别MATLAB 中audioread 函数可以实现多种音频信号的读取，调用形式为[y,fs]=audioread(filename)其中y 为所读取的音频数据； 而fs 为采样频率；调用的filename 为指定载入的音频文件名称。
用fft 频谱分析公式/2/w T fs f fs π=Ω=Ω= (1)2/w N k π=⋅ (2)由公式（1）和（2）可得：/f fs k N =* (3)四．实验容本实验要实现拨号音(DTMF)信号的检测的识别，可以通过直接计算傅里叶变换时的输入信号组成的频率。
这里采用FFT 算法对信号进行解码分析。
首先对接收到的数字信号作FFT 分析。
计算出其频幅谱，继而得到功率谱，组成输入信号的频率必定对应功率谱的峰值。
对于连续的双音多频(DTMF)信号。
语音识别的四个过程
语音识别是将人类语音信号转化为文本形式的技术过程。
这个过程一般包括以下四个主要过程：
1.语音信号的获取：这一步骤涉及到采集、录制或捕获语音信号。
语音信号可以通过麦克风、电话或其他音频设备来获取。
这个阶段的关键是获得清晰、准确的语音输入。
2.前端处理（预处理）：获取到语音信号后，需要对其进行前端处理，以提取对后续识别步骤有用的特征。
这可能包括：分帧：将长时间的语音信号划分为短帧，通常每帧持续时间为10到30毫秒。
窗函数：对每一帧的语音信号应用窗函数，以减少频谱泄漏。
梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取：将每一帧的频谱信息转换为MFCC，这是语音识别中常用的特征表示。
语音端点检测：确定语音信号的起始和结束点，去除非语音部分。
3.特征表示：在前端处理后，语音信号被表示为一系列特征向量。
这些特征向量通常包括MFCC、能量、语音速度等。
这一阶段的目标是将语音信号的信息以一种有助于分类和识别的方式进行表示。
4.模型训练与识别：在特征表示的基础上，使用机器学习模型进行训练和识别。
常见的模型包括：隐马尔可夫模型（HMM）：用于建模语音信号和文本之间的映射关系。
深度学习模型（如循环神经网络或卷积神经网络）：在近年来，深度学习模型取得了语音识别领域的显著进展，取代了传统的HMM方法。
训练过程涉及使用已标注的语音数据集进行模型的学习，而识别过程则是将新的语音信号映射到相应的文本序列。
这四个过程共同构成了语音识别的整体流程，使得计算机能够理解和转换语音输入为可
处理的文本输出。
随着深度学习技术的不断发展，语音识别的性能和准确度得到了显著提升。
语音识别技术的原理与应用
语音识别技术的原理与应用一、引言语音识别技术是一门重要的人工智能技术，在实际应用中具有广泛的场景，比如智能家居、智能客服、语音助手等。
本文将详细介绍语音识别技术的原理和应用，以期让读者更好地理解这一技术。
二、语音识别技术的原理1.声波信号的获取语音识别技术首先需要获取声波信号，一般采用麦克风来获取信号。
而麦克风则将声音转化为电信号，再通过声卡转化为数字信号。
麦克风一般有不同的类型，包括光电式、电容式、磁电式等。
不同的麦克风类型对应不同的应用场景，如光电式适用于室内环境、电容式适用于静电噪音较多的环境、磁电式适用于静电噪音较少的环境。
2.信号的预处理在获取声波信号后，还需要进行预处理，以消除噪声等因素的干扰。
预处理主要包括滤波、降噪等步骤。
滤波的目的是将高频和低频信号分离开来，以方便后续处理。
常用的滤波方法有高通滤波与低通滤波。
降噪的目的则是消除噪声，使得识别结果更加准确。
降噪方法有很多，如谱减法、声学模型法等。
3.信号的特征提取信号的特征提取是语音识别技术中最重要的一步，它将声波信号转化为数学特征矢量。
常用的特征提取方法有MFCC(梅尔频率倒谱系数)、LPC(线性预测编码)等。
这些方法都可以提取声音的重要特征，如声音的频率、语调、音素等。
4.模型训练由于语音信号的多样性，训练一个高效准确的语音识别模型需要大量的数据和算法。
常用的模型有隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)等。
在训练模型时，需要对数据进行标注，将语音数据与对应的文字标注关联起来，提高识别的准确率。
5.识别过程在识别过程中，语音信号首先经过上述的信号预处理和特征提取，然后模型对提取出的特征进行匹配，识别出哪些特征对应于哪些单词或短语，最终形成识别结果。
三、语音识别技术的应用1.智能家居语音识别技术在智能家居领域中得到了广泛的应用，用户只需通过语音命令就可以操控家中的各种设备，如灯光、窗帘、温度等。
而且，智能家居可以与智能音箱，如Amazon Echo、Google Home等结合使用，以更为方便的方式完成各种日常操作。
针对诈骗电话的语音识别算法
针对诈骗电话的语音识别算法在这个信息化的时代，人们的生活中总是离不开各种各样的通讯设备，而通讯的方式也变得多种多样，包括电话、微信、QQ、短信等。
但是，随着通讯方式越来越多，也出现了越来越多的诈骗电话。
诈骗电话给人们的生活带来了诸多的不便甚至损失，因此研究如何识别诈骗电话就变得尤为重要。
识别诈骗电话的方式有很多种，比如人工识别和语音识别。
人工识别的方式虽然可靠，但是效率低下，而且需要耗费大量的人力物力。
因此，研究语音识别技术成为了一种更加高效的选择。
语音识别技术是指通过计算机对话音进行分析和识别，将口语音转换为文字的技术。
通过声音的特征和语音的模式来判断是否是诈骗电话。
目前，语音识别技术在智能家居、语音助手等领域已经有了广泛的应用。
而针对诈骗电话的语音识别算法也逐渐被研究者关注。
常用的语音识别方法主要分为MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficient，梅尔频率倒谱系数）和神经网络等。
MFCC是一种将语音信号转化为似频率特征序列的算法，其优点是计算量小，识别率相对较高。
通过MFCC的计算得到的语音信号可以判断出语音的特征和模式，从而进行分类，并识别出是否是诈骗电话。
此外，基于MFCC算法的语音识别系统还可以实现语音合成、语音识别等其他功能。
该算法通常应用于小型系统，并且优化效果良好。
除MFCC之外，神经网络也是一种常用的语音识别算法。
它对语音的特征提取和模式匹配能力更强，而且可处理多种流行的噪声和变形。
神经网络在语音信号分类和特征提取方面的巨大优势使其成为构建具有高准确性的司骗电话识别系统的理想选择。
在神经网络中，卷积神经网络（CNN）可以处理大规模的语音数据，同时具有一定的自适应性和鲁棒性，可以在不同的噪音环境下工作。
因此，卷积神经网络是目前研究语音识别算法的热门方向之一。
虽然针对诈骗电话的语音识别算法已经有了很大的进步和成果，但是还存在许多问题需要解决。
比如，有些诈骗电话可以采用恶意软件攻击、欺骗用户进行操作，这就需要更高级的语音识别算法进行识别和判断。
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电话信号音的识别
电话信号音也叫进程音，虽然它并不是为设备通信设计的信令，但在电话增值产品中，特别是自动电话产品中起到了非常重要的作用。
如果没有这一单元，就只能采取延时方式处理线路状态和语音的播放，设备就是个傻瓜蛋，可能用户已经挂了机，这边还在没完没了的放语音；可能用户不在服务区，这边已经确认呼叫成功；可能对方占线，这边以为已经通了。
等等。
如果一个设备没有信号音识别，只采取延时方式控制，拿到邮电部计量检测中心就根本过不了。
目前国内的几种电话信号音识别手段我们作了如下的对比：
1。
使用MT8880芯片内的CALL模式，只是个滤波器，连鉴频都没有，当信号频率在320-510Hz（实际测试范围更宽）时，IRQ端输出被限幅的方波，后面的MCU要做的工作太多，而且根本没有对付DTMF和语音干扰的硬件手段。
2。
使用HT9020B：这是一款电话进程音专用芯片，但遗憾的是它只检测频率包络，并不识别具体信号音的类型，通过我们实验发现，当输入240-720Hz(-30dBm）正弦波信号时，其ENV端都会输出高电平，除非是理想状态的只有信号音没有其他DTMF和语音的情况，否则，没法用。
从某种意义上说它甚至不如MT8880，因为后面的MCU根本就没机会再作二次判断了。
3。
使用CR6230：这是一款厚膜电路，SIP11脚单列封装。
它完整的解决了信号音的频率识别和信号音类型识别，只有在输入频率带宽在430Hz-480Hz时才有效（符合邮电部抖动规范）。
对拨号音、回铃音、忙音催挂音的区分识别率达到几乎100%，对DTMF和话音具有屏蔽作用，可以有效避免误识误判，各种信号音的识别结果通过引脚直接输出电平状态，后面的MCU只要读取电平就可以，好比读个开关状态，根本不用再做任何处理。
详细的CR6230资料可以在网页里下载：。