拨号音识别matlab
使用MATLAB进行语音识别的基本原理

使用MATLAB进行语音识别的基本原理语音识别是一种将人类语音转化为计算机可识别文本的技术。
它可以应用在语音识别系统、智能助手等多个领域,具有广泛的应用前景。
而MATLAB是一种功能强大的数学软件工具,提供了丰富的信号处理和模式识别函数,使得它成为进行语音识别的理想选择。
本文将介绍使用MATLAB进行语音识别的基本原理。
一、语音信号预处理在进行语音识别之前,需要对语音信号进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、降低维度以及提取特征等。
其中,常用的预处理技术包括语音信号分帧、加窗、预加重以及语音信号归一化等。
语音信号分帧是将连续的语音信号分成若干短时帧,一般选择帧长为20-40毫秒。
然后对每一帧信号进行加窗操作,常用的窗函数有矩形窗、汉宁窗等,目的是减少频谱泄漏效应。
预加重是为了解决语音信号中的频率能量分布不均的问题。
预加重的思想是在进行傅里叶变换之前对语音信号进行高通滤波,增强高频部分的能量。
语音信号归一化是为了消除语音信号能量的差异性,一般使用均方根归一化或幅度归一化等方法,使得语音信号具有相似的能量特征。
二、特征提取在预处理之后,需要进行特征提取,以便将语音信号转化为计算机可识别的形式。
常用的特征提取方法包括线性预测分析(Linear Predictive Analysis, LPC)、梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients, MFCC)等。
LPC是一种基于线性预测模型的方法,它假设语音信号是由前面的语音样本线性预测后产生的。
LPC通过提取语音信号的倒谱系数以及预测误差,将语音信号转化为一组具有较低维度的特征向量。
MFCC是一种基于梅尔刻度的频谱特征提取方法。
它模拟了人耳对声音的感知机制,通过将频率轴转换为梅尔刻度,进而使用离散余弦变换将频谱分析结果转化为梅尔频率倒谱系数,得到更加稳定和鲁棒的特征。
三、模型训练与分类在特征提取之后,需要进行模型训练与分类。
利用Matlab进行语音增强与语音识别的技术解析

利用Matlab进行语音增强与语音识别的技术解析语音是人类最基本的交流工具之一,准确的语音信号处理可提升语音信号的质量,从而提高语音识别的准确率。
本文将结合Matlab的语音增强与语音识别技术,详细探讨语音增强与语音识别的原理和实现方法。
一、语音增强技术的原理与实现1.1 语音增强的意义与目标语音增强是指通过信号处理技术对语音信号进行去噪、增强,提升语音信号的清晰度和可听性,以改善语音通信质量。
在实际应用中,语音增强技术有助于提高语音识别的准确率,并且在语音通信、语音录音等领域也得到了广泛的应用。
1.2 语音增强的处理流程语音增强的处理流程通常包括预处理、特征提取和信号恢复三个步骤。
预处理阶段主要是对语音信号进行降噪和去除混响等操作,以减少背景噪音对语音分析的干扰。
特征提取阶段是将处理后的语音信号转换为特征向量,常用的特征提取方法包括短时能量、过零率和MFCC等。
最后一步是信号恢复,将特征向量转换回语音信号。
1.3 MatLab在语音增强中的应用MatLab是一种强大的数据处理和可视化工具,它提供了丰富的信号处理函数和工具箱,非常适合语音增强的实现。
例如,MatLab的Noise Reduction Toolbox提供了多种降噪算法,如噪声门限、频域滤波等,可以有效地降低语音背景噪音。
此外,MatLab还提供了多种滤波算法,如自适应滤波、非线性滤波等,可用于去除混响和残余噪声。
二、语音识别技术的原理与实现2.1 语音识别的意义与应用语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程,可以广泛应用于语音助手、语音导航、智能家居等领域。
准确的语音识别可以提高人机交互的效率和便利性。
2.2 语音识别的基本原理语音识别的基本原理是将语音信号转化为特征向量,并通过分类器将特征向量映射到对应的文本或命令。
常用的特征提取方法包括MFCC、倒谱系数、线性预测编码等。
分类器可以采用隐马尔可夫模型(HMM)、神经网络(NN)等算法,以实现对不同语音的分类和识别。
电话拨号音的识别——MATLAB之旅-A01-20150416

电话拨号⾳的识别——MATLAB之旅-A01-20150416技术博客对于程序员来说,是很重要的。
《暗时间》的作者刘未鹏,⼤⼆就开始写技术博客,最后其博客访问量超过了百万。
写技术博客好处众多,有两点是突出的。
⼀⽅⾯,写是为了更好的思考,写作是理清思维过程的重要⽅式;另⼀⽅⾯,写作是为了与他⼈更好地交流,⼀个单独个体的思维的局限性只有经过与他⼈思维碰撞的过程才能体现出来,这样⼀个⼈才能进步。
基于上述理由,我今天开始写MATLAB编程相关的技术博客。
MATLAB对⼀个学⼯程的⼈的重要性不必多说,⾃⼰考研的⽅向专业今后主要⼯具也是MATLAB,⾃⼰⼜⽐较喜欢⽤MATLAB写程序,说到这⾥,理由⽅⾯的充分性我想已经说完了。
技术博客要长期坚持,这⼀点是⾄关重要的。
坚持对于⽆论何种成功,都是核⼼因素之⼀。
博客的主要内容主要有:MATLAB笔记,遇到的问题,需要主要的关键点,优秀例程,和⼼得体会。
----------------------------------------------------------------------------------------------传统电话的拨号⾳是有两个不同频率的纯⾳合成的,现在的问题是,如何从⼀串合成的拨号⾳中找到对应的电话号码?⼀个⽐较正常的思路是:第⼀步,先对独⽴的每个合成⾳进⾏处理和分析,找到对应的两个频率,然后得到⼀个对应关系表;第⼆步,对要处理的⼀串拨号⾳进⾏处理,得到时域上的对应频率分布图,通过查表得到拨号⾳代表的数字。
下⾯是m主程序:%% 这⾥的%%是对程序进⾏分块,每块可分步执⾏,快捷键为Ctrl+Enter%problem1clear all;folder='D:\documents\Matlab\DSPLAB\dsp2\'; %folder addressfiles=dir([folder '*.wav']) %dir函数读取folder路径下所有wav结尾的⽂件,并存⼊矩阵filesfor i=1:length(files)file=[folder files(i).name];res(i).file=file;try[y,Fs,bits]=wavread(file); %wav⽂件的读⼊res(i).y=y; %定义结构数组res(i).Fs=Fs;res(i).bits=bits;catchwarning(['No suppot for the format.'])endendfor k=1:11wavplay(res(1,k).y,res(1,k).Fs)end%% problem2for n=1:11A(1,n).y=mean(res(1,n).y,2); %对左右声道进⾏平均,合成单声道A(1,n).y=detrend(A(1,n).y); %去基线,即去直流分量end%% problem3figure(1) %若要单独输出多个图形,⽤figure函数for u1=1:5subplot(5,1,u1),plot(A(1,u1).y) %注意结构数组的数据调⽤,在workspace⾥可以理清其结构xlabel('t')ylabel('A')endfigure(2)cs=1;for u2=6:10subplot(5,1,cs),plot(A(1,u2).y)xlabel('t')ylabel('A')cs=cs+1;endfigure(3) %这⼀段是画短时傅⾥叶变换频谱图的通⽤程序for h=1:10fs=Fs;N=length(A(1,h).y); %numhn=0:N-1;t=n/fs;x=A(1,h).y; %numhy1=fft(x,N);mag=abs(y1);f=n*fs/N;subplot(5,2,h),plot(f,mag);xlim([650,1500])xlabel('Frenquency/Hz');ylabel('Amp');grid on;end%% probblem4&5figure(4)plot(A(1,11).y)xlabel('t')ylabel('A')%% problem6A(1,11).y=downsample(A(1,11).y,10); %降采样处理%% problem7fs1=Fs/10;figure(5)spectrogram(A(1,11).y,1024,1020,1024,fs1) %画出时频分布图,注意spectrogram函数的参数xlim([680 1500])%% problem8phonenumber='188********'%%problem9Phonenumber_s_master='JiaYiMin'通过%problem3中的步骤,figure3中,可以得出拨号⾳对于频率表。
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。
Matlab在语音识别中的应用技巧

Matlab在语音识别中的应用技巧一、引言语音识别是人工智能领域中的重要研究方向之一。
它的目标是使计算机能够听懂人类的语音并进行相应的处理。
如今,语音识别已广泛应用于语音助手、智能客服、语音翻译等领域,给人们的生活带来了很大的便利。
在语音识别的研究中,Matlab作为一种强大的计算工具,发挥着重要的作用。
本文将介绍一些Matlab在语音识别中的应用技巧。
二、语音信号的预处理在进行语音识别之前,首先需要对语音信号进行预处理。
预处理的目标是提取语音特征,并减少噪声的干扰。
Matlab提供了许多函数和工具箱来实现这些功能。
以下是一些常用的预处理技巧:1. 语音信号的分帧和加窗语音信号通常是一个连续的信号,在进行处理之前需要将其分成若干个帧,并对每个帧应用一个窗函数。
这样可以使语音信号在时间上局部化,并减少频谱泄漏。
2. 预加重预加重是对分帧后的每个帧进行加权处理,目的是强调高频部分,减少低频部分的能量。
这样可以提高语音信号的辨识度。
3. 噪声抑制在语音信号中常常存在各种噪声,如环境噪声、机器噪声等。
为提高语音识别的准确性,需要对噪声进行抑制处理。
Matlab提供了一些强大的降噪算法,如Spectral Subtraction、Wiener Filtering等。
三、语音特征提取语音特征提取是语音识别的核心步骤之一。
它的目标是从语音信号中提取能够区分不同语音的特征。
以下是一些常用的语音特征提取技巧:1. 短时能量短时能量是指语音信号每个帧的能量大小。
它可以用来检测语音的起止位置,并判断是否为有声音的帧。
2. 短时过零率短时过零率是指语音信号每个帧中过零点的个数。
它可以用来检测语音的浊音与清音,以及语音的发音速度。
3. 倒谱系数(MFCC)MFCC是一种非常常用的语音特征提取方法。
它通过对语音信号的梅尔频谱进行离散余弦变换得到,具有较好的鲁棒性和可区分性。
四、语音识别算法语音识别算法是进行语音识别的核心部分。
如何在Matlab中进行语音识别与处理

如何在Matlab中进行语音识别与处理引言语音识别与处理是计算机科学领域中一项重要的技术,它旨在帮助计算机理解人类语言,并能够对语音进行分析与处理。
Matlab作为一种流行的科学计算软件,提供了强大的语音处理功能,为开发语音识别算法提供了便捷的工具和环境。
本文将介绍如何在Matlab中进行语音识别与处理的基本方法和步骤。
一、语音数据的获取和处理1.语音数据的获取在进行语音识别与处理之前,我们首先需要获取语音数据。
语音数据可以通过麦克风或外部录音设备进行采集,也可以从公共数据库或其他可用资源中获得。
Matlab提供了一系列的函数和工具箱,方便读取和处理不同格式的音频文件,如WAV、MP3等。
2.语音数据的预处理获取到语音数据后,我们需要对其进行预处理。
这包括去除噪声、降低采样率、抽取语音特征等操作。
Matlab提供了丰富的音频信号处理函数和算法,例如消噪滤波、谱分析、时频分析等,可用于对语音信号进行预处理和特征提取。
二、语音信号的特征提取1.短时能量和过零率短时能量和过零率是最常用的语音特征之一。
短时能量表示语音信号在短时间内的能量大小,过零率表示语音信号在短时间内过零的次数。
Matlab提供了一系列函数用于计算短时能量和过零率,如enframe、frame2sample等。
2.梅尔频率倒谱系数(MFCC)MFCC是一种常用的语音特征提取方法,它使用了梅尔滤波器组对频谱进行映射,并通过离散余弦变换(DCT)将频谱转换为倒谱系数。
Matlab提供了mfcc函数用于计算MFCC特征,并可通过调整滤波器组的参数来优化特征提取效果。
3.线性预测编码(LPC)LPC是一种基于线性预测模型的语音分析方法,它通过对语音信号进行线性预测来估计语音信号的参数。
Matlab提供了lpc函数用于计算LPC系数,并可通过解线性方程组来估计语音信号的预测残差。
三、语音识别算法的开发与实现1.基于模板匹配的识别算法模板匹配是一种简单而有效的语音识别方法,它通过比较输入语音信号和事先存储的模板语音信号进行匹配,找出最相似的模板。
matlab语音识别系统(源代码)最新版

具体实现过程如下:
1.取提取出来的所有帧的特征矢量的型心(均值)作为第一个码字矢量Bio
2.将当前的码本Bm根据以下规则分裂,形成2m个码字。
BmBm(l)
Bm Bra(1 )
(4)
其中m从1变化到当前的码本的码字数,e是分裂时的参数,本文e =0.01
3.根据得到的码本把所有的训练序列(特征矢量)进行分类,然后按照下面两
Xa (k) X (n) e s 0 k N 1 (1)
nl
其中式中x(n)为输入的语音信号,N表示傅立叶变换的点数。
2•再求频谱幅度的平方,得到能量谱。
3.
器组。
我们定义一个有M个滤波器的滤波器组(滤波器的个数和临界带的个数相近),采用的滤 波器为三角滤波器,
4.计算每个滤波器组输出的对数能量。
XI
mat I ab语音识别系统(源代 码)
最新版
冃录
一、设计任务及要求
二、语音识别的简单介绍
语者识别的概念
特征参数的提取
用矢量量化聚类法生成码本
2.1
2.2
2.3
.4
3.2
代码说明
3.2.1
函数mfcc■-
3.2.2
函数disteu
3.2.3
函数vqlbg
3.2.4函数test-
3.2.5函数testDB
k = 16;%number of centroids required
for i = l:n%对数据库中的代码形成码本
file=sprintfC%ss%d. wav*, traindir, i) ; disp(file);
[s, fs] = wavread(file):v二mfee(s, fs): %
使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南

使用Matlab进行实时语音处理与语音识别的实践指南实时语音处理与语音识别是人工智能领域一个重要而复杂的研究方向。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件,提供了丰富的工具箱和函数库,为语音处理与语音识别的研究和实践提供了极大的便利。
本文将介绍如何使用Matlab进行实时语音处理与语音识别并给出一些实践指南。
一、Matlab的语音处理工具箱Matlab的语音处理工具箱(Speech Processing Toolbox)是Matlab中专门用于语音信号的处理和分析的工具箱。
它提供了一系列函数和工具,包括语音信号的录制和播放、声音特征提取、声音增强和去噪、语音识别等。
在进行实时语音处理与语音识别之前,我们需要先安装并激活语音处理工具箱。
二、实时语音处理的基本步骤实时语音处理通常由以下几个基本步骤组成:声音录制、语音信号分帧、对每帧信号进行加窗处理、进行傅里叶变换得到频谱信息、对频谱信息进行处理和特征提取、进行语音识别。
1. 声音录制Matlab提供了`audiorecorder`函数来实现声音的录制功能。
下面是一个简单的示例代码:```fs = 44100; % 采样率nBits = 16; % 采样精度nChannels = 1; % 声道数recorder = audiorecorder(fs, nBits, nChannels);record(recorder);pause(5); % 录制5秒stop(recorder);y = getaudiodata(recorder); % 获取录音数据```2. 语音信号分帧语音信号在进行处理之前需要进行分帧处理,将连续的语音信号分成若干个小的时间窗口。
分帧的目的是提取局部语音特征,常用的窗口函数包括矩形窗、汉明窗等。
Matlab提供了`buffer`函数用于分帧处理。
示例代码如下:```frameSize = 256; % 窗口大小overlap = 128; % 帧之间的重叠部分frames = buffer(y, frameSize, overlap);```3. 加窗处理加窗处理是对每一帧信号进行加窗操作,以减少频谱泄漏。
Matlab中的语音识别技术简介

Matlab中的语音识别技术简介语音识别是一门应用广泛的领域,它涉及到将人类语音信号转化为机器可以理解和处理的形式。
随着人工智能技术的发展,语音识别技术在日常生活中的应用越来越普遍,比如智能语音助手、车载语音导航等。
本文将介绍在Matlab中实现语音识别的基本原理和技术方法。
1. 语音信号的数字化在计算机中处理语音信号之前,首先需要将模拟语音信号转化为数字形式。
这一步骤称为模拟到数字转换(A/D Conversion)。
Matlab提供了丰富的信号处理工具箱,可以实现将语音信号进行采样和量化,生成数字化的语音信号。
2. 预处理在进行语音识别之前,通常需要对语音信号进行预处理,以提高后续处理的准确性和效果。
预处理包括去噪、降噪、语音信号增强等步骤。
Matlab中提供了多种预处理算法和函数,例如经典的Wiener滤波器、语音增强算法等,可以有效地提高语音识别的结果。
3. 特征提取语音信号是一种时间序列信号,而机器学习算法通常要求输入的特征是固定长度的向量。
因此,在进行语音识别之前,需要将语音信号转化为特征向量。
常用的特征提取方法包括短时能量、倒谱系数、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等。
在Matlab中,我们可以使用信号处理工具箱提供的函数来提取这些特征。
4. 建立模型在特征提取之后,通常需要建立一个模型来对语音信号进行分类。
常见的模型包括高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)等。
这些模型通常需要通过训练数据来学习模型的参数。
Matlab中提供了强大的统计建模和机器学习工具箱,可以方便地建立和训练这些模型。
5. 识别与解码在模型建立和训练完成之后,可以使用已经训练好的模型对新的语音信号进行识别和解码。
基于模型的语音识别通常包括前向算法、后向算法、维特比算法等。
这些算法可以在Matlab中进行实现,进行语音信号的解码。
6. 性能评估在进行语音识别任务时,通常需要对算法的性能进行评估。
常见的性能评估指标包括准确率、召回率、F值等。
使用Matlab进行语音识别的方法

使用Matlab进行语音识别的方法引言语音识别是人工智能领域的一个重要研究方向,它在现代社会中应用广泛,包括语音助手、语音指令、语音识别系统等。
而Matlab作为一款强大的数据处理和分析软件,也提供了丰富的工具和算法用于语音识别。
本文将介绍如何使用Matlab进行语音识别,包括特征提取、模型训练与识别等方面的方法和步骤。
一、波形预处理在进行语音识别之前,首先需要对语音波形进行预处理。
常见的预处理方法包括端点检测、语音分段、降噪等。
其中,端点检测是指识别语音信号开始和结束的时间点,语音分段是指将语音信号切分成较小的语音片段,而降噪则是为了去除环境噪声对语音信号的干扰。
在Matlab中,可以使用信号处理工具箱提供的函数来实现这些预处理步骤。
比如,使用`detectSpeech`函数进行端点检测,使用`vad`函数进行语音分段,使用`wiener`函数进行降噪。
同时,也可以结合其他信号处理算法进行更复杂的处理,比如基于频谱的方法和小波变换方法等。
二、特征提取特征提取是语音识别中的关键步骤,目的是从语音信号中提取出具有鉴别能力的特征。
常用的特征包括MFCC(Mel频率倒谱系数)、PLP(Perceptual Linear Predictive)系数和LPCC(Linear Prediction Cepstral Coefficients)等。
在Matlab中,可以使用音频处理工具箱提供的函数来提取这些特征。
比如,使用`mfcc`函数来计算MFCC系数,使用`lpc`函数来计算LPCC系数等。
同时,也可以根据具体任务的需求选择合适的特征提取算法和参数设置,以提高语音识别的准确性和鲁棒性。
三、建立模型建立模型是语音识别的核心步骤,它是为了将特征与语音类别建立映射关系。
常见的模型包括隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)等。
在Matlab中进行声音处理和语音识别的技术

在Matlab中进行声音处理和语音识别的技术Matlab在声音处理和语音识别技术方面是一款强大的工具。
它提供了丰富的函数和工具箱,可以帮助我们实现各种音频处理任务,包括音频滤波、语音分割、音频特征提取和语音识别等。
首先,我们需要加载音频文件并对其进行预处理。
在Matlab中,我们可以使用audioread函数来读取音频文件,并可以使用audiowrite函数将处理后的音频保存到文件中。
除此之外,Matlab还提供了一系列音频滤波器函数,如lowpass、highpass和bandpass等,可以帮助我们滤除不需要的频率成分。
接下来,我们可以使用Matlab的信号处理工具箱来实现语音分割任务。
语音分割是将语音信号分成不同的有意义的部分,通常是以语音的边界为准。
在Matlab中,我们可以使用端点检测算法来实现语音分割。
常用的端点检测算法包括能量门限法、短时能量熵法和短时过零率法等。
这些算法可以帮助我们找到语音信号的起始点和结束点。
一旦我们完成了语音分割,我们可以开始进行音频特征提取。
音频特征是从语音信号中提取的一组数字表示,用于描述语音的特征。
常用的音频特征包括短时能量、短时过零率、梅尔频率倒谱系数(MFCC)等。
Matlab提供了一系列函数来计算这些特征,如energy、zerocross和mfcc等。
这些特征可以帮助我们理解语音信号的内容和特点。
在得到音频的特征表示后,我们可以使用这些特征来进行语音识别任务。
语音识别是将语音信号转化为文本或命令的过程。
在Matlab中,我们可以使用隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)来实现语音识别。
Matlab提供了一系列函数来训练和使用这些模型,如hmmtrain、gmmtrain和hmmviterbi等。
这些模型可以根据训练数据学习语音信号的概率分布,并将输入的语音信号与训练数据进行匹配,识别出最有可能的文本或命令。
此外,Matlab还支持其他高级语音处理和语音识别算法,如深度学习神经网络(DNN)和长短时记忆网络(LSTM)等。
Matlab中的语音识别算法

Matlab中的语音识别算法引言:语音识别是对人类语言进行自动识别和理解的技术,旨在将语音信号转化为文本或其他形式的可理解信息。
随着科技的不断发展,语音识别技术在人工智能、智能音箱、无线通信等领域得到广泛应用。
在语音识别算法中,Matlab作为一个功能强大且易于使用的编程工具,提供了多种算法和函数,为语音识别的研究和实现提供了便捷的支持。
一、语音特征提取语音信号在识别前需要进行特征提取,以减少数据量和保留关键信息。
Matlab提供了多种方法来提取语音特征,其中最常用的是倒谱系数和MFCC(Mel频率倒谱系数)。
1. 倒谱系数(Cepstral Coefficients)倒谱系数是语音信号的谱包络特征。
在Matlab中,倒谱系数的计算可以通过对语音信号进行窗函数切片、进行傅里叶变换、取对数谱、进行倒谱变换得到。
这些过程都可以使用Matlab的信号处理工具箱中的函数轻松实现。
2. MFCC(Mel频率倒谱系数)MFCC是一种基于人耳听觉模型的语音特征提取方法。
它通过将声音信号转换为频谱图,并将频谱数据通过Mel滤波器组进行加权,再进行对数变换和离散余弦变换得到。
Matlab中可以使用音频处理工具箱中的函数来实现MFCC特征提取,例如melSpectrogram和mfcc函数。
二、语音识别算法语音识别算法是通过对语音信号进行处理和分析,利用模式匹配和统计学习的方法来区分不同的语音信息。
在Matlab中,可以使用一些经典的语音识别算法来实现,例如隐马尔可夫模型(HMM)和深度学习算法。
1. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)隐马尔可夫模型是一种常用的语音识别算法,它利用状态转移概率和输出概率来描述语音信号的特征变化和语音单元之间的关系。
在Matlab中,可以使用HMM工具箱中的函数来构建和训练隐马尔可夫模型,并通过Viterbi算法进行语音识别。
2. 深度学习算法深度学习算法是近年来在语音识别领域取得突破的一种方法。
GUI编程之拨号盘按键音识别的学习与实现

GUI编程之拨号盘按键⾳识别的学习与实现⼯具软件:matlab7.1主要内容:模拟拨号盘按键⾳并识别步骤:拨号盘按键⾳合成(1-9,*、#)⾳频信号--根据⾳频信号得出对应表--通过对应表得出之后输⼊的号码主要思想:统计所有特征,与新的数据对⽐即可得出结果ps:个⼈觉得识别的本质是特征对⽐,主要⽅法为提取特征然后对⽐。
过程难点:1.对于单独输⼊号码的拼接--strcat对应每⼀个按键的响应/回调函数内添加如下⽰例global NUM;NUM = strcat(NUM,'1');%按键1内2.指定axes绘制频谱图在axes内绘制频谱图还是显⽰图⽚通过ploth绘制时,注意与subplot的区别,plot允许指定axes,⽽subplot只能允许⾃动多图绘制,不接受指定。
3.⽂件的读取与删除程序中合成的信号都保存为wav格式的⾳频⽂件,需要⽤到保存、读取和删除操作matlab的函数功能⾮常强⼤,常⽤操作可以通过⼀⾏代码实现保存for i=1:1:size(phonenumber,2)global i;wavwrite(zsignal,fs,32,[num2str(i) '.wav']);for循环可以实现对多个信号⽂件在保存时⾃动编号,编号⼀般由0开始读取[y,Fs,bits]=wavread([num2str(i) '.wav']);访问当前路径下全部wav格式⽂件dirs=dir('.wav');删除delete('.wav');实现过程1.拨号盘按键⾳合成(1-9,、#)⾳频信号并绘制频谱图%产⽣声⾳信号的函数function [num10signal]=call10number(phonenumber,handles)warning('off');global signal;N=204;n=0:N-1;fs=8192;F_c=[697;770;852;941]ones(1,3);F_c=F_c';F_c=F_c( ';F_r=[1209;1336;1477]ones(1,4);F_r=F_r( ';F=2pi/fs[F_c;F_r];num10signal=[];for i=1:1:size(phonenumber,2),signal=[];switch phonenumber(1,i),case {'1','2','3','4','5','6','7','8','9'}signal=cos(F(:,str2num(phonenumber(1,i)))n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];case ''signal=cos(F(:,10)n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];case '#'signal=cos(F(:,12)n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];case '0'signal=cos(F(:,11)n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];otherwise disp('Unknown digit')endsignal=signal';num10signal=[num10signal' signal']';sound(signal,fs);zsignal = real(signal);zsignal=zsignal/max(abs(zsignal));global i;wavwrite(zsignal,fs,32,[num2str(i) '.wav']);[y,Fs,bits]=wavread([num2str(i) '.wav']);i=i+1;y=mean(y,2);y=detrend(y);axes(handles.axes2);plot(y)title('原波形');xlabel('t')ylabel('A')axes(handles.axes3);fs=Fs;N=length(y);n=0:N-1;t=n/fs;x=y;y1=fft(x,N);mag=abs(y1);f=n*fs/N;plot(f,mag);xlim([650,1500])title('傅⾥叶变换后的波形');xlabel('Frenquency/Hz');ylabel('Amp');grid on;end2.根据每个信号得到全部按键模拟信号的特征对应表3.测试,模拟按键信号识别全部代码窗⼝1代码如下:function varargout = phone(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @phone_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @phone_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});endfunction phone_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) global NUM;NUM = '';global i;i=0;handles.output = hObject;guidata(hObject, handles);function varargout = phone_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;%产⽣声⾳信号的函数function [num10signal]=call10number(phonenumber,handles) warning('off');global signal;N=204;n=0:N-1;fs=8192;F_c=[697;770;852;941]ones(1,3);F_c=F_c';F_c=F_c( ';F_r=[1209;1336;1477]ones(1,4);F_r=F_r( ';F=2pi/fs[F_c;F_r];num10signal=[];for i=1:1:size(phonenumber,2),signal=[];switch phonenumber(1,i),case {'1','2','3','4','5','6','7','8','9'}signal=cos(F(:,str2num(phonenumber(1,i)))n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];case ''signal=cos(F(:,10)n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];case '#'signal=cos(F(:,12)n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];case '0'signal=cos(F(:,11)n);signal=sum(signal);signal=[signal zeros(size(signal))];otherwise disp('Unknown digit')endsignal=signal';num10signal=[num10signal' signal']';sound(signal,fs);zsignal = real(signal);zsignal=zsignal/max(abs(zsignal));global i;wavwrite(zsignal,fs,32,[num2str(i) '.wav']);[y,Fs,bits]=wavread([num2str(i) '.wav']);i=i+1;y=mean(y,2);y=detrend(y);axes(handles.axes2);plot(y)title('原波形');xlabel('t')ylabel('A')axes(handles.axes3);fs=Fs;N=length(y);n=0:N-1;t=n/fs;x=y;y1=fft(x,N);mag=abs(y1);f=n fs/N;plot(f,mag);xlim([650,1500])title('傅⾥叶变换后的波形');xlabel('Frenquency/Hz');ylabel('Amp');grid on;endfunction pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) global NUM;NUM = strcat(NUM,'1');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('1',handles);function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) global NUM;NUM = strcat(NUM,'2');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('2',handles);function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'3');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('3',handles);function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'4');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('4',handles);function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'5');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('5',handles);function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'6');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('6',handles);function pushbutton7_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'7');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('7',handles);function pushbutton8_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'8');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('8',handles);function pushbutton9_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'9');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('9',handles);function pushbutton10_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('',handles);function pushbutton0_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'0');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('0',handles);function pushbutton12_Callback(hObject, eventdata, handles)global NUM;NUM = strcat(NUM,'#');set(handles.edit1,'string',NUM);call10number('#',handles);function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction checkbox1_Callback(hObject, eventdata, handles)isChecked = get(hObject,'Value');if isCheckedset(handles.text1, 'string', '2015117326');set(handles.text2, 'string', '2015117324');elseset(handles.text1, 'string', '');set(handles.text2, 'string', '');endfunction pushbutton13_Callback(hObject, eventdata, handles)close(phone);function pushbutton14_Callback(hObject, eventdata, handles)button=questdlg('要退出吗?','提醒','是的','不了','不了');if button=='是的'clc,clear,close all;end窗⼝2代码如下:function varargout = phone2(varargin)gui_Singleton = 1;gui_State = struct('gui_Name', mfilename, ...'gui_Singleton', gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @phone2_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn', @phone2_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn', [] , ...'gui_Callback', []);if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});endif nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});endfunction phone2_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)global NUM;set(handles.num,'Visible','off');set(handles.num, 'string', NUM);handles.output = hObject;guidata(hObject, handles);function varargout = phone2_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)varargout{1} = handles.output;function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)xecutes during object creation, after setting all properties.function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor')) set(hObject,'BackgroundColor','white');endfunction axes12_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)imshow(imread('对应表.png'));function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles)figure(2)dirs=dir('.wav');%读取当前⽬录下所有的wav格式⽂件dircell=struct2cell(dirs)';%结构体转换成元胞类型,让该⽂件按列排列fname=dircell(:,1);%第⼀列是⽂件名fnumber=length(fname);%求取表格⾏数,即⽂件个数cs=1;for N=1:1:fnumberfilename=char(fname(N,1))%将cell转换成string[Y,Fs,bits]=wavread(filename);sound(Y)y=mean(Y,2);y=detrend(Y);fs=Fs;N=length(Y);n=0:N-1;t=n/fs;x=Y;y1=fft(x,N);mag=abs(y1);f=n fs/N;subplot(6,2,cs),plot(f,mag);xlim([650,1500])%title('傅⾥叶变换后的波形');xlabel('频率/Hz');ylabel('幅值');grid on;cs=cs+1;pause(0.2)endset(handles.num,'Visible','on');function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) delete('*.wav');close all;clc;phone;function checkbox1_Callback(hObject, eventdata, handles) isChecked = get(hObject,'Value');if isCheckedset(handles.text2, 'string', '2015117326');set(handles.text3, 'string', '2015117324');elseset(handles.text2, 'string', '');set(handles.text3, 'string', '');end。
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。
使用Matlab进行语音识别与识别率优化的方法与案例

使用Matlab进行语音识别与识别率优化的方法与案例引言:语音识别技术是人工智能领域的重要研究方向之一。
它的应用非常广泛,包括语音助手、智能家居、车载导航等。
本文将介绍使用Matlab进行语音识别的基本原理,以及如何优化识别率。
一、语音识别基本原理语音识别的基本原理是将人类的语音信号转化为文字信息。
这涉及到信号处理、特征提取和模式匹配等技术。
1.1 语音信号处理语音信号是一种时间变化的连续信号,首先需要将其离散化,即将连续信号转化为离散信号。
常用的方法是使用采样定理,对语音信号进行采样。
1.2 特征提取从语音信号中提取有效特征是语音识别的关键。
常用的特征提取方法包括MFCC(Mel频率倒谱系数)、PLP(Perceptual Linear Prediction)等。
这些方法可以提取信号的频谱特性,并且能够将高维的语音信号降维。
1.3 模式匹配模式匹配是将提取到的语音特征与已知的模型进行比较,找出最匹配的模型。
常用的模式匹配算法包括隐马尔可夫模型(HMM)、支持向量机(SVM)等。
这些算法可以根据提取的特征进行判别,并给出最终的识别结果。
二、使用Matlab进行语音识别Matlab是一种强大的科学计算软件,也提供了丰富的语音处理工具包。
下面将介绍使用Matlab进行语音识别的基本流程。
2.1 数据预处理首先需要将语音信号进行预处理,包括去除噪声、音频切割等。
Matlab提供了丰富的音频处理函数,如resample、deNoise等,可以方便地进行预处理操作。
2.2 特征提取接下来需要提取语音信号的特征。
在Matlab中,可以使用声学参数提取工具箱进行MFCC和PLP等特征的提取。
这些工具箱提供了丰富的函数和工具,可以方便地对语音信号进行特征提取。
2.3 模式匹配特征提取后,需要进行模式匹配。
Matlab中可以使用HMM工具箱进行隐马尔可夫模型的训练和匹配。
HMM工具箱提供了EM算法用于模型参数的学习,以及Viterbi算法用于模型匹配。
如何利用Matlab进行语音识别与语音合成

如何利用Matlab进行语音识别与语音合成引言:语音识别与语音合成是现代人工智能技术中的重要应用领域之一。
随着人们对自然语言处理和人机交互的需求越来越高,语音识别与语音合成在智能手机、智能助理和自动驾驶等方面发挥着重要作用。
本文将介绍如何利用Matlab进行语音识别与语音合成,以帮助读者进一步了解和应用该技术。
一、语音信号的数字化语音信号是一种连续的模拟信号,无法直接在计算机上处理。
因此,首先需要将语音信号进行数字化处理,使其能够在计算机上进行分析和处理。
在Matlab中,可以使用“audioread”函数将语音信号从音频文件中读取出来,并得到其数字化表示。
例如,以下代码展示了如何读取一个.wav格式的音频文件:```matlab[sample, fs] = audioread('example.wav');```其中,sample表示读取到的音频信号数据,fs表示音频信号的采样率。
二、语音信号的特征提取为了进行语音识别或语音合成任务,需要从语音信号中提取出特征,以代表语音信号的关键信息。
一种常用的语音特征提取方法是使用短时傅里叶变换(STFT)。
在Matlab中,可以使用“spectrogram”函数对语音信号进行短时傅里叶变换,并得到其频谱表示。
例如,以下代码展示了如何对一个语音信号进行短时傅里叶变换:```matlabspectrogram(sample, hann(256), 128, 1024, fs, 'yaxis');```其中,sample为待处理的语音信号,hann(256)表示窗口函数,128表示帧移长度,1024表示帧长,fs表示采样率。
通过该代码,可以绘制出语音信号的频谱图。
除了频谱图,还可以从语音信号中提取出其他一些特征,如MFCC(Mel频率倒谱系数)、短时能量、短时过零率等。
这些特征可以用于后续的语音识别或语音合成任务。
三、语音识别语音识别是将语音信号转换为相应文本的过程,常用于语音助手、语音搜索和语音控制等方面。
MATLAB电话拨号音的合成与识别

MATLAB电话拨号音的合成与识别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 、B 、C 、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,作为功能键留为今后他用。
根据CCITT 建议,国际上采用697Hz 、770Hz 、852Hz 、94lHz 低频群及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1 所示。
(文章来自:/forestlong/blog/item/dd33911a24b5fbf 3ae5133ee.html转载请注明出处。
)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。
基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别研究

基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别
研究
李永田;秦世文;李玉成;王明建;董诗洋
【期刊名称】《电子制作》
【年(卷),期】2024(32)3
【摘要】为了提高使用手机的安全性,以及防止手机银行密码的失窃,本文对基于Matlab平台系统仿真的Goertzel算法的听拨号音识别技术进行了深入的研究。
Goertzel算法是估计双音多频(Dual Tone Multi-Frequency,DTMF)信号功率谱
最经典、最实用的方法,DTMF拨号系统具有频域分析方便、抗干扰能力强等优点。
该算法只估计DTMF信号两个特定频率点上的功率谱,即可从键盘上频率阵列的对应关系反推出按键值。
【总页数】5页(P101-105)
【作者】李永田;秦世文;李玉成;王明建;董诗洋
【作者单位】空军工程大学航空机务士官学校
【正文语种】中文
【中图分类】TN9
【相关文献】
1.CTCS-3级列控系统仿真平台中轨道电路占用识别算法的研究
2.基于Matlab平台人脸识别仿真过程的探究
3.2FSK系统仿真模拟——基于matlab仿真平台的
simulink模块仿真应用4.基于MATLAB 7.0的人脸识别仿真系统研究5.基于Matlab的车牌识别系统仿真研究
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尝试六电话拨号音的合成与辨认1.尝试目标本尝试基于对电话通讯体系中拨号音合成与识此外仿真实现,首要涉及到电话拨号音合成的根基道理及识此外首要要领,操作 MATLAB 软件以及 FFT 算法实现对电话通讯体系中拨号音的合成与辨认。
并进一步操作 MATLAB 中的图形用户界面 GUI 建造简朴直观的模仿界面。
使其对电话通讯体系拨号音的合成与辨认有个根基的相识。
可以或许操作矩阵差异的基频合成 0 - 9 差异按键的拨号音,并可以或许对差异的拨号音加以正确的辨认,实现由拨号音理会出电话号码的进程。
进一步操作 GUI 做出简朴的图形操纵界面。
要求界面清晰,画面简捷,易于领略,操纵简朴。
从而实现对电话拨号音体系的简朴的尝试仿真。
2.尝试道理双音多频 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成果。
在 DTMF 电话机中有 16 个按键,个中 10 个数字键 0 — 9 , 6 个成果键 * 、 # 、 A 、 B 、C 、 D 。
个中 12 个按键是我们较量认识的按键,其它由第 4 列确定的按键作为保存,作为成果键留为此后他用。
按照 CCITT 提议,国际上回收 697Hz 、 770Hz 、 852Hz 、 94lHz 低频群及 1209Hz 、1336Hz 、 1477Hz 、 1633Hz 高频群。
从低频群和高频群恣意各抽出一种频率举办组合,共有 16 种组合,代表 16 种差异的数字键或成果,每个按键独一地由一组行频和列频构成,如表 1 所示。
表 1 : DTMF 的组合成果3.尝试内容(1).图形电话拨号面板的建造操作 GUI 图形用户界面计划器材建造电话拨号面板,把 DTMF 信号和电话机的键盘矩阵对应起来。
个中选用我们认识的 10 个数字键 0 — 9 , 2 个成果键“ * ”、“#”,另四个键省略。
凭证图 1 电话机键盘矩阵的分列方法建造四行三列的按键控件。
每个按键可用( Push Button )添加。
然后,为了更直观的反应对应的按键号码,可以配置一个编辑框,用于动态的表现拨号号码,模仿现实电话的拨号表现窗口。
编辑框可用( Edit Text )添加。
其它,为了图形电话拨号面板的简捷雅观,可以添加空缺地区作为配景,并用静态文本框建造笔墨信息。
配景可用( Frame )添加,静态文本框可用( Static Text )添加。
最终操作 GUI 图形用户界面计划器材天生的图形电话拨号面板用于拨号音的合成发生部门,如下图所示。
这里将其生涯为tu1.fig文件。
(2). DTMF 信号的发生合成此刻将对上节建造的图形电话拨号面板上的各控件单元的举措和变革举办配置,即对 tu1.m 文件举办编辑。
其首要的成果是使对应的按键,凭证表 1 的对应相关发生响应的拨号音,完成对应行频及列频的叠加输出。
另外,对付图形界面的必要,还要使按键的号码数字表现在拨号表现窗口中。
鉴于 CCITT 对 DTMF 信号划定的指标,这里每个数字信号取 1000 个采样点模仿按键信号,而且每两个数字之间用 100 个 0 来暗示隔断来模仿静音。
以便区别持续的两个按键信号。
隔断的静音信号也是在按键时发生的。
以按键 0 为例,简朴先容拨号音发生的进程: % 按键 0 的相应函数function varargout = pushbutton0_Callback(h, eventdata, handles, varargin)n=[1:1000]; % 每个数字 1000 个采样点暗示d0=sin(0.7217*n)+sin(1.0247*n); % 对应行频列频叠加n0=strcat(get(handles.edit1,'string'),'0'); % 获取数字号码set(handles.edit1,'string',n0); % 表现号码space=zeros(1,100); %100 个 0 模仿静音信号global NUMphone=[NUM,d0];NUM=[phone,space]; % 存储持续的拨号音信号wavplay(d0,8192); % 发生拨号音措施表明: NUM 为界说的全局变量,用于存储持续的拨号音( DTMF )信号,包罗数字信号音以及静音信号。
d0=sin(0.7217*n)+sin(1.0247*n) 中的行频与列频是由表 1 中 0 键对应的 ,计较得出,已知声音取样频率,则取样后,。
对付保存的两个成果键“ * ”“#”,凭证现行键盘式拨号电话的风俗,将“ * ”作为删除键,“#”作为确认键。
“ * ”删除键的浸染是将前面拨错的号码删除退回,示意为将表现窗口已经表现的错误号码退回一位数字,而且将持续拨号音信号的存储单位 NUM 中退回一位拨号音信号和静音信号。
删除可以举办持续的操纵。
“#”确认键的浸染是将前面拨过的号码举办确认保存,意味着此时持续拨号音信号的存储单位 NUM 中的信号即为最后用于识此外持续拨号音 DTMF 信号,并在表现窗口中表现“#”号作为标志。
% 删除键的相应函数function varargout = pushbuttonback_Callback(h, eventdata, handles, varargin)n=[1:1000];num=get(handles.edit1,'string');l=length(num);n11=strrep(num,num,num(1:l-1)); %去掉末端号码在面板上的表现d11=sin(0.7217*n)+sin(0.9273*n);set(handles.edit1,'string',n11);global NUML=length(NUM);NUM=NUM(1:L-1100); %删除末端号码在拨号音信号中的存储wavplay(d11,8192);(3).DTMF 信号的检测辨认要实现电话拨号音( DTMF )信号的检测辨认,可以通过直接计较付里叶调动获得输入信号的构成频率。
这里回收 FFT 算法对信号举办解码说明。
起首对吸取到的数字信号作 FFT 说明,计较出其幅频谱,进而获得功率谱,构成输入信号的频率一定对应功率谱的峰值。
对付持续的双音多频( DTMF )信号,必要把有用的数字拨号信号从静音隔断信号中支解提取出来,然后再用 FFT 算法对信号举办解码说明。
MATLAB 实现信号音的辨认如下: % 信号音辨认---------------------------------------------------------------- function varargout = pushbuttonNUM_Callback(h, eventdata, handles, varargin)global NUMwavplay(NUM,8192);L=length(NUM);n=L/1100;number='';for i=1:nj=(i-1)*1100+1;d=NUM(j:j+999); % 截取出每个数字f=fft(d,2048); % 以 N=2048 作 FFT 调动a=abs(f);p=a.*a/10000; % 计较功率谱num(1)=find(p(1:250)==max(p(1:250))); % 找行频num(2)=300+find(p(300:380)==max(p(300:380))); % 找列频if (num(1) < 180) row=1; % 确定行数elseif (num(1) < 200) row=2;elseif (num(1) < 220) row=3;else row=4;endif (num(2) < 320) column=1; % 确定列数elseif (num(2) < 340) column=2;else column=3;endz=[row,column]; % 确定命字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.edit3,'string',number);措施表明:确定行频和列频的数值范畴是通过计较得出的:已知输入信号的取样频率,而做FFT的N=2048,则频谱判别率为,由此可算出频谱图上恣意点对应的频率。
譬喻,数字8的高、低端频率为,则在谱图上对应的点。
4.尝试内容尝试陈诉要求:(1) 简述尝试目标及道理。
(2) 打印出一个数字拨号音的频谱图,加以说明声名,并表明DTMF 信号的检测识此外道理。
(3) 总结尝试得出首要结论。