專利名稱：通信系統(tǒng)中用于檢測和定性信號的裝置和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明通常是關(guān)于通信系統(tǒng)，特別是在一個通信系統(tǒng)中檢測和定性信號。
在今天的信息時代，家庭，學(xué)校和商業(yè)中使用的個人計算機的數(shù)量連續(xù)的迅速增加并且沒有停止的跡象。個人計算機使用的增長促進了將許多應(yīng)用移到個人計算機上。例如，除了提供標準的計算和網(wǎng)絡(luò)功能以外，今天的個人計算機常常也包括這樣的功能，例如一個調(diào)制解調(diào)器與其它的計算機交換數(shù)據(jù)，一個電話(包括揚聲器電話)，一個電話應(yīng)答系統(tǒng)，一個傳真系統(tǒng)和電話會議和視頻會議系統(tǒng)。這樣個人計算機能夠代替大多數(shù)其它單獨的裝置，常常節(jié)省了費用，簡化了使用并且與單獨的裝置相比較還提供了另外的特性。
無論是作為單獨的的裝置使用還是在個人計算機中一起使用，這些通信應(yīng)用都具有大量的通用元件。特別是，使用一個處理器來控制裝置，使用存儲器來存儲信息，使用一個信號處理器來生成和處理通信所需要的電信號，并且使用接口部件來與通信系統(tǒng)進行接口和提供附加的信號處理能力。當這些通信應(yīng)用是包括在個人計算機中的時候，將兩個或是更多的應(yīng)用集成在一起通常是比較方便的，這樣不需要重復(fù)使用通用元件。這種應(yīng)用集成也減少了提供這種通信應(yīng)用所需的費用。
隨著個人計算機費用的降低和廠商之間競爭的增加，計算機生產(chǎn)者和第三方廠商都在尋找一種能夠提供多種通信應(yīng)用的效能價格比高的方法。一種解決主要以軟件實現(xiàn)所有的應(yīng)用功能(以特定的硬件實現(xiàn)其余的功能)并且將軟件作為一個軟件應(yīng)用在個人計算機的微處理器中運行。根據(jù)現(xiàn)代的微處理器提供的處理資源的數(shù)量，在今天以軟件實現(xiàn)經(jīng)常性的復(fù)雜的信號處理功能是切實可行的。通過去除大多數(shù)的專用硬件并且使用個人計算機的處理和存儲資源，能夠相對便宜地提供通信應(yīng)用。
這種集成的軟件實現(xiàn)的一個問題是通信應(yīng)用必須與其它的應(yīng)用軟件，例如一個字處理器，電子表格程序或是Internet瀏覽器，一起共享個人計算機的處理資源。這樣，軟件實現(xiàn)就消耗了處理資源，否則其它的應(yīng)用軟件就可以使用這些資源。因此當通信應(yīng)用在運行的時候，其它應(yīng)用軟件的性能就會受到影響。這樣，實現(xiàn)通信應(yīng)用使它們使用盡可能少的處理資源就變得重要，并且最好分散處理需求使通信應(yīng)用軟件不會在過分長的時間內(nèi)控制處理資源。
多種通信應(yīng)用中所實現(xiàn)的一種信號處理功能是在聲音，單音(tone)和噪音信號之間進行檢測和區(qū)分。使用包括用于電話會議和視頻會議的聲音激活的自動增益控制(AGC)；用于電話應(yīng)答系統(tǒng)的聲音檢測；揚聲器電話中的通話重疊檢測；DTMF單音檢測用于訪問特殊的服務(wù)例如從電話應(yīng)答系統(tǒng)中檢索消息，訪問語音信箱，和其它小鍵盤控制的服務(wù)；和檢測特定的調(diào)制解調(diào)器和傳真機單音例如撥號音，應(yīng)答音，呼叫進行音和忙音。這些信號處理功能都已經(jīng)被分別實現(xiàn)。當同時運行的時候，這些信號處理功能將消耗大量的處理資源。因此，需要一種裝置和方法，提供有效的聲音，單音和噪聲檢測，減少需要的處理資源的數(shù)量并且分布處理需求。


圖1是一個檢測器的高電平邏輯流程圖；圖2是示例的更新間隔邏輯的一個高電平邏輯流程圖；圖3是示例的判定間隔邏輯的一個高電平邏輯流程圖；圖4是示例的假設(shè)間隔邏輯的一個高電平邏輯流程圖；圖5表示的是在本發(fā)明的一種實施方式中所使用的一個雙緩沖系統(tǒng)；圖6表示的是雙緩沖系統(tǒng)中存儲的兩個采樣n和n-K。
如上所述，需要一種裝置和方法，提供有效的聲音，單音和噪聲檢測，減少所要求的處理資源的數(shù)量并且在時間上分布處理需求。通過將平均值微分函數(shù)(AMDF)應(yīng)用到離散的周期上來估算音調(diào)隨著時間的變化，本發(fā)明提供了有效的聲音，音調(diào)和噪聲檢測，允許做出一個信號是否是聲音，單音或噪聲信號的假設(shè)。
對于音調(diào)估算(pitch estimation)，AMDF是一種熟知的技術(shù)，在M.J.Ross，H.L.Shaffer，A.Cohen，R.Freudberg，和H.J.Manley等人的“平均值微分函數(shù)音調(diào)抽取器”，IEEE Trans.Acoust.，語音和信號處理卷的ASSP-22，353-362頁，1974年10月對其進行了描述。在這里將其完全包括進來作為參考。主要是，AMDF技術(shù)的基本概念是對于一個真正的周期信號，如果K等于周期，那么兩個信號采樣x(n)和x(n-K)之間的差值將是零。因為由于噪聲的緣故周期的信號可能稍有不同，所以兩個信號采樣x(n)和x(n-K)之間的差值可能不是零，但是在音調(diào)周期K處可能接近零。這樣，通過在兩個信號采樣x(n)和x(n-K)之間的差值接近零的地方，找到值K來估算一個信號的音調(diào)。
本發(fā)明應(yīng)用了AMDF技術(shù)，但不是為了估算一個音調(diào)周期K，而是估算離散的采樣周期上音調(diào)的變化以確定一個信號是否是一個聲音信號，一個單音信號或是一個噪聲信號。本發(fā)明的技術(shù)是基于這樣的前提一個單音信號在它基本的音調(diào)將保持一個相對恒量的量級，一個聲音信號在它的基本音調(diào)將保持一個變化的量級，而一個噪聲信號將沒有可以識別的基本音調(diào)。這樣，在預(yù)定的音調(diào)時間間距K的范圍上分析所接收到的信號，計算出一系列度量，根據(jù)音調(diào)和音調(diào)的變化信號來定性信號。在優(yōu)選的實施方式中，K的范圍為50到140，大約與人類聲音的范圍相對應(yīng)。新的度量允許作出一個信號是否由聲音，單音或噪聲組成的假設(shè)。
優(yōu)選的實施方式的一個特別的優(yōu)點是在時域而不是在頻域上進行信號分析。頻域方式通常是利用快速傅立葉變換(FFT)，它由于要求很多乘法操作所以要求的計算量很大。另一方面，本發(fā)明的時域方式主要是利用加和減操作，這樣計算的復(fù)雜度被大大降低。
在一種優(yōu)選的實施方式中，以軟件方式實現(xiàn)的一個檢測器被用來估算信號和確定是否信號包括聲音，單音或是噪聲。在一種優(yōu)選的實施方式中，以2毫秒的間隔調(diào)用檢測器并且在每第十三個間隔基于前面的十二個間隔中所作的計算來判定是否存在一個聲音，單音或噪聲信號。為了方便，作出判定的這13個間隔稱為“檢測周期”，將檢測周期的前12個間隔稱為“更新間隔”，檢測周期的第十三個間隔稱為“判定間隔”。間隔時長和每個檢測周期中間隔的數(shù)量都是優(yōu)選的值，在測試中已經(jīng)證明表現(xiàn)的非常好。
圖1中示出了檢測器的一個高電平邏輯流程圖。在步驟102，當對于檢測周期“i”種的一個間隔“m”調(diào)用檢測器邏輯的時候，在步驟104判定檢測器是否在檢測周期的前12個更新間隔中(m小于或是等于12)或在檢測周期的判定間隔中(m等于13)。如果檢測器在檢測周期的前12個更新間隔中，那么邏輯繼續(xù)在步驟106中執(zhí)行更新間隔邏輯，然后在步驟199中終止對于該間隔的處理。如果檢測器在檢測周期的判定間隔中，那么邏輯繼續(xù)在步驟108中執(zhí)行判定間隔邏輯，然后在步驟199中終止對于間隔的處理。
當檢測器運行的時候，信號處理硬件采樣和緩沖所接收到的信號。直接從線路(即非AGC校準的)采樣輸入采樣，并且標記為16位的整數(shù)，范圍為+/-32,767。在優(yōu)選的實施方式中，采用圖5中所示的一個雙緩沖系統(tǒng)來存儲輸入采樣。兩個緩沖器是相臨的并且每個都存儲X個輸入采樣(X＞140)。兩個緩沖器初始時填充的是零。每個輸入采樣Sn都存儲在每個緩沖器的一個等效空位(equivalent slot)中。這樣所存儲的采樣就間隔了X個空位(slot)。將每個緩沖器都作為一個循環(huán)的緩沖器，這是由于每個空位在每X個采樣后都用一個新的采樣重寫。
在每個更新間隔m期間，更新間隔邏輯是在輸入采樣的緩沖器上進行工作的。在優(yōu)選的實施方式中，間隔m是2毫秒，采樣速率是8KHz，這樣更新間隔邏輯在每個更新間隔m是工作在16個輸入采樣之上的。對于每個音調(diào)周期K，檢測器計算間隔m上的一個局部的AMDF值。對于每個音調(diào)周期K，局部的AMDF值A(chǔ)MDF16m(K)等于AMDF16m(K)= n=116|x(n)-x(n-K)|]]>
其中x(n)是來自緩沖器的采樣n，x(n-K)是一個前面的采樣，它是采樣n前的第K個采樣。如圖6所示，雙緩沖系統(tǒng)(上述的)存儲了充足數(shù)量的以前的采樣，這樣對于所有的K值都能夠計算出AMDF16m(K)。
對于每個值K，檢測器保持一個全局的AMDF值A(chǔ)MDK(K)，它是12個更新間隔上的局部AMDF值的運行和AMDF(K)＝AMDF(K)+AMDF16m(K)對于間隔M，檢測器也確定在所有音調(diào)周期K上的最小的局部AMDF值MinAMDF16mMinAMDF16m＝min[AMDF16m(K)]注意到對于以前技術(shù)中的AMDF音調(diào)估測技術(shù)，MinAMDF16M最小處的K值表示在間隔m上所估算的音調(diào)，盡管K的特定值與本發(fā)明無關(guān)。
最后，檢測器保持最小的AMDF值的一個平均差值A(chǔ)vgDiffAMDF，它是間隔m的最小本地AMDF值與前一個間隔(m-1)的最小本地AMDF值之間差值的運行和。
AvgDiffAMDF＝AvgDiffAMDF+|MinAMDF16m-MinAMDF16m-1|當在一個檢測周期中對于第一個更新間隔計算AvdDiffAMDF的時候，繼續(xù)前一個檢測周期(i-1)的最后一個更新間隔的最小局部AMDF值，并且作為MinAMDF16m-1的值。
圖2中所示的是表示示例的更新間隔邏輯的一個高電平邏輯流程圖。當在步驟202中調(diào)用該邏輯的時候，對于每個K值，邏輯更新全局的AMDF值A(chǔ)MDF(K)和AvdDiffAMDF，它們是從間隔到間隔繼續(xù)的游動和。這樣對于在步驟204中以等于50的音調(diào)周期K開始的每個音調(diào)周期K，邏輯執(zhí)行一個循環(huán)，它包括在步驟206計算局部的AMDF值A(chǔ)MDF16m(K)，在步驟208更新全局AMDF值A(chǔ)MDF(K)，并且在步驟212中檢測是否局部的AMDF值A(chǔ)MDF16m(K)小于當前的最小局部AMDF值MinAMDF16m，并且如果AMDF16m(K)小于MinAMDF16m，在步驟212中將AMDF16m(K)存為MinAMDF16m。邏輯然后在步驟214將K加1并且循環(huán)回步驟206，如果K小于或是等于140(步驟216中為YES)，為下一個K值執(zhí)行循環(huán)。當對于所有音調(diào)周期K都已完成了循環(huán)的時候(在步驟216中為NO)，繼續(xù)邏輯以在步驟218中更新游動和AvgDiffAMDF。步驟220中將間隔m加1使成為下一個間隔，在步驟299中結(jié)束更新間隔邏輯。
當檢測器邏輯在判定間隔中的時候，檢測器邏輯執(zhí)行判定間距邏輯。在優(yōu)選的實施方式中，對于判定間隔，在16個輸入采樣上不進行任何處理。判定間隔邏輯在更新間隔期間使用所計算的度量，以形成一個假設(shè)，是否在檢測周期i中存在著一個聲音，單音或是噪聲信號。在12個更新間隔之后，對于每一個K值全局的AMDF等于AMDF(K)= m=112AMDF16m(K)]]>檢測器首先在所有的音調(diào)周期K上找到全局的AMDF值中最小的一個AMDFminAMDFmin＝min[AMDF(K)]檢測器然后計算在所有的音調(diào)周期K上的局部AMDF值的一個和AMDFsumAMDFsum= K=50140AMDF(K)]]>檢測器計算一個第一個度量AMDFnorm，它是在音調(diào)范圍上AMDF的最小值與在音調(diào)范圍上平均的AMDF值之間的比AMDFnorm＝AMDFmin/AMDFsum
檢測器計算一個第二個度量AvgDiffAMDFnorm，它度量在更新間隔上最小的AMDF的平均變化AvgDiffAMDFnorm＝AvgDiffAMDF/AMDFsum注意到通過使用全局AMDF值A(chǔ)MDFsum的和作為除數(shù)，而不是計算全局AMDF值的一個平均值，保存了處理資源。也注意到只在AMDFsum是非零的的情況下計算AMDFnorm和AvgDiffAMDFnorm以避免除零的錯誤。
在計算了兩個度量AMDFnorm和AvgDiffAMDFnorm之后，檢測器執(zhí)行它的假設(shè)邏輯，目的是判定在檢測周期中是否存在一個聲音，單音或噪聲信號。假設(shè)邏輯所應(yīng)用的通用原則(盡管不是優(yōu)選的實施方式，但是下面也將對其進行詳細的描述)是一個大值的AMDFnorm是一個噪聲信號，一個小值的AMDFnorm是一個非噪聲(即聲音或單音)信號，盡管AMDFnorm不足以單獨的確定是否一個非噪聲信號是一個聲音信號或是一個單音信號。這樣，如果AMDFnorm是小的，那么使用AvgDiffAMDFnorm來確定非噪聲信號是否是一個聲音信號或是一個單音信號。一個大值的AvgDiffAMDFnorm是一個聲音信號，而一個小值的AvgDiffAMDFnorm是一個單音信號。
圖3中的高電平邏輯流程圖示出了一個示例性的判定間隔邏輯。當在步驟302中調(diào)用該邏輯的時候，繼續(xù)邏輯以在步驟304中找到AMDFmin，然后在步驟306中計算AMDFsum。邏輯然后在步驟308中計算AMDFnorm并在步驟310中計算AvgDiffAMDFnorm度量。一旦計算了兩個度量，邏輯在步驟312中執(zhí)行假設(shè)邏輯以確定檢測周期i中是否存在一個聲音，單音或噪聲信號。在步驟314中，對于下一個檢測周期將間隔m設(shè)定回一，然后在步驟399終止判定間隔邏輯。
實際上，已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在某些情況下上述的通用假設(shè)邏輯可能會帶來不準確的判定。特別是，因為兩個度量代表在時間上的平均值，從一種類型的信號到另一種信號的立即變化可能不能夠在度量上立即反映出來。因此，假設(shè)邏輯使用度量和歷史數(shù)據(jù)(即以前的檢測周期中的數(shù)據(jù))和正確的閾值來進行判定。
假設(shè)邏輯應(yīng)用了一系列規(guī)則，它們基于所觀察的信號的特性。所觀察的第一條特性是一旦檢測到一個噪聲或是單音信號，如果信號保持是一個噪聲或是一個單音信號，則度量很可能會固定在特定的范圍之內(nèi)，因此可以將檢測連續(xù)的噪聲或是單音信號的標準制定的不那么嚴格。觀察到的第二條特性是，當從噪聲轉(zhuǎn)換為單音的時候，AvgDiffAMDFnorm達到了一個峰值并且緩慢地衰減為一個表示單音的值。因此，為了在噪聲轉(zhuǎn)換之后增加單音檢測的速度，在檢測到這樣一個峰值之后將單音檢測閾值增加。第三條觀察到的特性是當從單音轉(zhuǎn)移到噪聲的時候，兩個度量緩慢的移動到它們各自的噪聲電平并且因此被誤解為聲音。因此，對于單音結(jié)束之后的兩個檢測間隔假設(shè)邏輯將阻止將信號定性為聲音。
圖4中是一個高電平邏輯流程圖，示出了示例性的假設(shè)邏輯。當步驟402中調(diào)用邏輯的時候，繼續(xù)邏輯在步驟404中判定是否信號是一個噪聲信號。如果大量的條件中任何數(shù)量的條件是正確的，在步驟404，將信號定性為噪聲并且邏輯繼續(xù)到步驟410。首先，如果AMDFsum等于零，那么將信號定性為噪聲。這種情況代表了完全無聲的檢測。第二，如果對于當前的檢測周期i，AMDFnorm大于一個閾值N，表示一個大值的AMDFnorm，那么將信號定性為是噪聲。最后，如果在前一個檢測周期(i-1)中檢測到的信號是噪聲并且AMDFnorm大于一個閾值N2N，它比起N，N2N不那么嚴格，將信號定性為是噪聲。這個條件應(yīng)用了從上述所觀察的第一條特性得出的規(guī)則，特別是檢測后續(xù)噪聲信號的閾值也可以制定的不那么苛刻。
如果在步驟404中沒有將信號定性為是噪聲，那么邏輯繼續(xù)在步驟406中判定是否信號是一個單音信號。在步驟406，如果大量的條件中任何數(shù)量的條件是真的，那么將信號定性為單音，并且邏輯繼續(xù)到步驟414。首先，如果對于當前的檢測周期i，AvgDiffAMDFnorm小于一個閾值T，那么將信號定性為單音。閾值T是一個相對嚴格的閾值，用于初始時檢測一個單音信號。第二，如果前一個檢測周期(i-1)中檢測的信號是單音并且當前的檢測周期中的AvgDiffAMDFnorm小于一個閾值T2T，那么將信號定性為單音。這個條件應(yīng)用了從上述觀察的第一條特性得出的規(guī)則，特別是可以將檢測后續(xù)單音信號的閾值制定的不那么嚴格。最后，如果在前一個檢測周期(i-1)中檢測的信號是噪聲并且前一個檢測周期(i-1)的AvgDiffAMDFnorm大于一個閾值HI(即上述的峰值)并且當前的檢測周期i的AvgDiffAMDFnorm小于一個閾值N2N，那么將信號定性為單音。這個條件應(yīng)用了從上述觀察的第二條特性中得出的規(guī)則。
如果在步驟406中沒有將信號定性為單音，那么邏輯繼續(xù)到步驟408，以應(yīng)用從上述觀察的第三條特性中得出的規(guī)則，特別是對于在一個單音結(jié)束之后的兩個檢測間隔，防止假設(shè)邏輯將信號定性為聲音。在步驟408，將信號定性為噪聲，并且如果在前兩個檢測周期(i-1)和(i-2)中的任何一個中檢測的信號是單音，邏輯繼續(xù)到步驟410；否則，將信號定性為聲音，邏輯繼續(xù)到步驟412。
如上所述，度量是平均值，盡管計算度量時無需在進行平均的元素數(shù)量上進行標準化。代替的是，正確的定標(scale)閾值以考慮用來進行平均的元素的數(shù)量。這個定標技術(shù)通過避免除法操作而減少了計算度量的計算復(fù)雜性，這樣減少了檢測器所消耗的處理資源。
將閾值N和N2N應(yīng)用到AMDFnorm，AMDFnorm只是在范圍K上的平均。這樣，用用于平均的元素數(shù)量來除閾值N和N2N。在優(yōu)選的實施方式中，閾值N等于0.65/90，并且閾值N2N等于0.5/90。
將閾值T，T2T，N2T和HI應(yīng)用到AvgDiffAMDFnorm，AvgDiffAMDFnorm是在范圍K和12個間隔上的平均。這樣，用間隔的數(shù)量12來乘，并且用用于平均的元素數(shù)量來除 閾值T，T2T，N2T和H1。在優(yōu)選的實施方式中，閾值T等于0.0015*12/90，閾值T2T等于0.003*12/90，閾值N2T等于0.009*12/90，閾值HI等于0.015*12/90。
值得注意的是在上面描述了閾值，好象度量是對90個元素進行平均的。實際上，是在91個元素上進行平均度量的(50到140，包括邊界)。這個因子選擇錯誤并未影響假設(shè)邏輯的輸出結(jié)果，因為是閾值的絕對值來確定輸出結(jié)果。通過實驗來獲得絕對的閾值，并且是基于信號特性的實際觀察。
雖然在優(yōu)選的實施方式中將每個檢測周期的處理分配在13個間隔中，對于一個熟練的技術(shù)人員，顯然可以存儲每一個更新間隔的輸入采樣，并且把所有的計算都推遲到判定間隔。對于一個熟練的技術(shù)人員，顯然還可以將在每個更新間隔中所做的一些或全部中間計算都推遲到判定間隔。
對于一個熟練的技術(shù)人員，顯然能夠?qū)z測周期減短為12個間隔，并且在后續(xù)的檢測周期(i+1)的第一個間隔期間，檢測周期i的判定間隔邏輯進行計算。
對于一個熟練的技術(shù)人員很清楚知道對于不同的間隔時長，采樣速率和音調(diào)頻率范圍，如何改變更新間隔邏輯和判定間隔邏輯。
也以可以以其它特定的形式實現(xiàn)本發(fā)明，而不背離發(fā)明的本質(zhì)或是本質(zhì)的特性。上述的實施方式從各方面來都只是舉例而并不是局限于此。
權(quán)利要求
1.一種用于在一個檢測周期i上定性一個信號的方法，檢測周期i具有多個間隔，每個間隔具有預(yù)定數(shù)量的輸入采樣，該方法包括步驟對于在間隔上預(yù)定范圍中的每個音調(diào)頻率K，確定一個平均值微分函數(shù)(AMDF)；確定間隔上的平均微分差值A(chǔ)MDF，等于在每一個間隔m中的第一個最小AMDF值和每一個間隔(m-1)的一個第二個最小AMDF值之間的差值的和；確定間隔上的一個最小AMDF值；確定間隔上的AMDF值的一個和；計算一個第一個度量，等于在間隔上最小的AMDF值除以間隔上AMDF值的和；計算一個第二個度量，等于在間隔上平均差值A(chǔ)MDF除以間隔上AMDF值的和；利用所述的第一個度量和第二個度量以確定是否信號是噪聲信號，單音信號和聲音信號中的一個。
2.一種用于在一個檢測周期i上定性一個信號的裝置，檢測周期i具有多個間隔，每個間隔具有預(yù)定數(shù)量的輸入采樣，該裝置包括用于在間隔上對于預(yù)定范圍中的每個音調(diào)頻率K，確定一個平均值微分函數(shù)(AMDF)的邏輯；用于確定間隔上的平均差值A(chǔ)MDF的邏輯，它等于在每一個間隔m中的第一個最小AMDF值和對于每一個間隔(m-1)的一個第二個最小AMDF值之間的差值的和；用于確定間隔上的一個最小AMDF值的邏輯；用于確定間隔上的AMDF值的一個的邏輯和；用于計算一個第一個度量，等于在間隔上最小的AMDF值除以間隔上的AMDF值的和的邏輯；用于計算一個第二個度量，等于在間隔上平均差值A(chǔ)MDF除以間隔上AMDF值的和的邏輯；用于利用所述的第一個度量和第二個度量以確定是否信號是噪聲信號，單音信號和聲音信號中的一個的邏輯。
3.一種包括一個計算機可用的介質(zhì)內(nèi)的裝置，具有用于在一個檢測周期i上定性一個信號的計算機可讀的程序代碼模塊，檢測周期i具有多個間隔，每個間隔具有預(yù)定數(shù)量的輸入采樣，計算機可讀的程序代碼模塊包括計算機可讀的程序代碼模塊，用于對于間隔上預(yù)定范圍內(nèi)的每個音調(diào)頻率K，確定一個平均值微分函數(shù)(AMDF)；計算機可讀的程序代碼模塊，用于確定間隔上的平均差值A(chǔ)MDF值，它等于在每一個間隔m中的第一個最小AMDF值和對于每一個間隔(m-1)的一個第二個最小AMDF值之間的差值的和；計算機可讀的程序代碼模塊，用于確定間隔上的一個最小AMDF值；計算機可讀的程序代碼模塊，用于確定間隔上的一個AMDF值的和；計算機可讀的程序代碼模塊，用于計算一個第一個度量，等于間隔上最小的AMDF值除以間隔上AMDF值的和；計算機可讀的程序代碼模塊，用于計算一個第二個度量，等于間隔上平均差值A(chǔ)MDF除以間隔上AMDF值的和；計算機可讀的程序代碼模塊，用于利用所述的第一個度量和第二個度量以確定是否信號是噪聲信號，單音信號和聲音信號中的一個。
全文摘要
一種用于在一個通信系統(tǒng)中檢測和定性信號的裝置和方法,提供了有效的聲音,單音和噪聲檢測,減少了所消耗的處理資源并且在時間上分布處理需求。本發(fā)明通過在離散的周期上應(yīng)用平均值微分函數(shù)來提供這種有效的聲音(412),單音(414)和噪聲(410)檢測,以估算時間上音調(diào)的變化,允許做一個信號是否是一個聲音,單音或是噪聲信號的假設(shè)。計算兩個新的度量來定性信號,音調(diào)和音調(diào)上的變化。應(yīng)用基于規(guī)則的邏輯以檢測在信號類型之間的變換。
文檔編號G10L11/00GK1247621SQ98802504
公開日2000年3月15日 申請日期1998年11月13日 優(yōu)先權(quán)日1997年12月12日
發(fā)明者薩提斯·安南塞耶, 埃里克·戴維·伊利亞斯 申請人:摩托羅拉公司