[发明专利]一种单音信号检测方法

说明书

本发明公开了一种单音信号检测方法，包括以下步骤：S1：对当前语音信号进行采集，采用音频编解码芯片wm8960对语音信号进行采集，并对采集的语音信号通过MATLAB转换为数字信号输出；S2：对预处理后的数字信号进行端点检测，采用Verilog HDL（硬件描述语言）对数字信号端点进行检测；S3：对输出的数字信号进行预处理，数字信号特征提取，采用MFCC声学特征提取；S4：对提取的特征进行陷阱滤波检测和ADC信噪比的计算；S5：对检测结果进行处理并输出。本发明通过对语音进行采集和特征进行提取，并将语音的特征输入至陷阱滤波模块中，通过陷阱滤波模块处理后与原始音频数据进行比较，能够快速的识别是否含有单音信号，确保了单音检测的准确性，提高了单音信号检测效率。

技术领域

本发明涉及一种检测方法，特别涉及一种单音信号检测方法，属于信号检测技术领域。

背景技术

单音就是单独的一个音，可以是任何的一个乐音。单音是相对于和声来说的，和声就是在一个突出主音的情况下加入和谐的音程构成一个和声音程。

目前为了检测判断多个信号中具体为哪个信号对设备的影响，需要对单音信号进行检测实现对目标的跟踪，但是目前的单音信号在检测的过程中容易造成单音检测错误，从而导致目标跟踪错误，影响检测效率，因此需要设计一种单音信号检测方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种单音信号检测方法，以解决上述背景技术中提出的目前单音信号在检测的过程中容易造成单音检测错误，从而导致目标跟踪错误，影响检测效率的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：包括以下步骤：

S1：对当前语音信号进行采集，采用音频编解码芯片wm8960对语音信号进行采集，并对采集的语音信号通过MATLAB转换为数字信号输出；

S2：对预处理后的数字信号进行端点检测，采用Verilog HDL（硬件描述语言）对数字信号端点进行检测；

S3：对输出的数字信号进行预处理，数字信号特征提取，采用MFCC声学特征提取；

S4：对提取的特征进行陷阱滤波检测和ADC信噪比的计算；

S5：对检测结果进行处理并输出。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中的预处理包括预加重、分帧和加窗处理；

预加重：将信号频率频谱平坦，对整个频带的ADC信噪比求频谱；

分帧：采用DSPBuilder描述，再转换成HDL；

加窗：将每一帧乘以汉明窗，以增加帧左端和右端的连续性，假设分帧后的信号为S(n), n=0,1,…,N-1, N为帧的大小，那么乘上汉明窗后S’（n）=S（n）*W（n），W（n）=W（n,a）=（1-a）-a*cos[2πn/n-1],a=0.46。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S3中MFCC声学特征提取包括以下步骤：

第一步：对预处理的数据信号通过傅里叶变换，得对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱，并对语音信号的频谱取模平方得到语音信号的功率谱；

第二步：将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，对频谱进行平滑化，并消除谐波的作用，突显原先语音的共振峰；

第三步：计算每个滤波器组输出的对数能量。

第四步：经离散余弦变换（DCT）得到MFCC系数；

第五步：动态查分参数的提取，获取语音的动态特性。

作为本发明的一种优选技术方案，所述步骤S2中的端点检测采用VAD 算法进行检测，所述VAD 算法包括阈值VAD、分类器VAD和模型VAD；

阈值VAD：提取频域（MFCC）特征，通过合理的设置门限，达到区分语音和非语音的目的；

分类器VAD：将语音检测视作语音/非语音的两分类问题，进而用机器学习的方法训练分类器；