[发明专利]一种非合作语音通信接收数据无用时间段识别方法在审
申请号: | 201710588115.0 | 申请日: | 2017-07-17 |
公开(公告)号: | CN107507630A | 公开(公告)日: | 2017-12-22 |
发明(设计)人: | 詹毅 | 申请(专利权)人: | 嘉兴开泽电子设备有限公司 |
主分类号: | G10L25/87 | 分类号: | G10L25/87;G10L25/78;G10L25/84;G10L19/26 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 314000 浙江省嘉兴市秀洲区高照街道桃园路*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明涉及到一种对接收到的无线电语音通信信号和信息的处理方法,属于通信和信息技术领域。特别是涉及一种对无线电语音通信经过解调后进行语音数据检测、分段和识别,识别出噪声和干扰等无用信号时间段的一种方法。本项发明基于统计数学、统计聚类分析和模糊信号处理的原理,提出一种针对非合作无线电语音通信接收解调后非语音段识别统一架构集成处理方法,提出一种发现突发瞬态干扰的检测方法,提出一种发现来自其它电台突发同频串音干扰的检测方法,提出一种不依赖于信号功率强度和过零率的语音信号和噪声信号段检测和识别方法,提出一种发现并识别电台故障数据的方法,最后,通过集成识别模拟语音数据和其它数字调制数据的方法。 | ||
搜索关键词: | 一种 合作 语音 通信 接收 数据 无用 时间段 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种非合作无线电语音接收数据无用信号段识别方法,包括下列步骤:步骤一,对数据进行预处理,用通频带100Hz~8KHz的带通滤波器对数据进行滤波,步骤二,将预处理后的数据分段,按3s间隔将数据分为若干不重叠的数据段,段时间总长度离散值为Ntotal,步骤三,信号幅度突变识别和持续区间标识,对步骤二的每一段信号,计算信号幅度统计分布,并进行有无幅度突变的识别和持续时间标识,包括以下分步骤:(1)信号幅度突变特征参数计算方法,(a)对本段每个信号样本点,设其离散时间编号为n0,取其邻域(n0‑N0,...,n0+N0),其中,(‑N0,...,N0)对应的数据时间长度约为4ms,计算采集数据绝对值最大序列yabsmax(n0)=max{|y(n)|,n=n0‑N0,...,n0+N0},(b)对采集数据绝对值最大序列{yabsmax(n0)}的幅度计算10等分间隔的直方图,(2)对数据按照幅度跳变进行时间区域划分,(a)对直方图进行聚类分析,按下面判据判断是否存在幅度突变,对直方图中不算两个端点的中间部分求最小值,有以下几种情况:(i)如果最小值不存在,则本段数据不存在幅度跳变;(ii)如果中间有一个最小值,计算最小值和段总数据数Ntotal的比,如果此比值小于5%的阈值,则存幅度跳变,否则,认为不存在幅度突变;如果存在两个最小值,计算每个最小值和段总数据数Ntotal的比,如果比值小于5%的阈值,则存在幅度跳变,否则,认为不存在幅度突变,以此类推,最多有4个最小值,可以判断出能够确认有幅度跳变,以及幅度跳变的级数,(b)根据直方图幅度跳变级数,结合模糊原理对数据段所属幅度各级时间段进行划分,按下面分步骤进行,(i)幅度跳变门限的确定,对属于k级幅度跳变集的最小值对应的横坐标幅度作为门限,按横坐标从大的跳变值点到小跳变值点顺序,分别对以横坐标幅度值为数据分段的门限,分别求大于各门限的yabsmax(n0)数据集其中,是对应到k级跳变大于1次门限的数据集;(ii)对数据集进行去除毛刺和融合联通处理,以获得完整的连续时间段,选15ms作为连续时间段间隔的判断阈值,选2ms作为判断时间毛刺的阈值,对持续时间不超过2ms,且据此左右15ms内数据没有相邻超过此门限的数据点,判断为孤立的毛刺,对于每个中的数据点,如果其在15ms邻域内含有超过此门限的数据点则之间相邻的都是属于同一个幅度聚类;(iii)进一步,对于一个最小值的横坐标值,比较其左右的直方图值,如果差别在±15%以内,取按幅度划分门限为最小值对应的横坐标幅度值,相邻幅度平均值,直方图频度小相差相邻横坐标幅度值,分别再进行从(i)到(ii)的步骤,比较幅度跳变时间区域的划分结果,和前面结果做融合处理,得到稳健可靠的区域分段结果,步骤四,对于FM语音信号数据,对步骤三划分的每个分段区域开展进一步判断非语音信号段的类型,(1)如果对应的原始数据产生了饱和,则本时间段判断为饱和噪声,(2)如果对应的原始数据没有饱和,对yabsmax(n)进行方差分析,方差小于门限阈值0.01的判断为白噪声,否则为信号数据,(3)进一步,判断是FM话音还是FSK信号,使用已有的成熟识别方法完成识别,步骤五,对于AM话音信号,对步骤三划分的每一段信号识别是否有失谐信号段,(1)对每个信号样本点,设其离散时间编号为n0,取其邻域(n0‑N0,...,n0+N0),其中,(‑N0,...,N0)对应的数据时间长度约为4ms,分别计算采集数据最大值序列ymax(n0)=max{y(n),n=n0‑N0,...,n0+N0},最小值序列ymin(n0)=min{y(n),n=n0‑N0,...,n0+N0}和中值序列ymedian(n0)=median{y(n),n=n0‑N0,...,n0+N0},(2)按0.1门限阈值挑选负幅度跳变点,(3)识别跳变点是孤立点还是右侧连续点,排除孤立点,对右侧连续点的曲线做平滑,对三个序列计算到下一个跳变点的曲线,结束时间是右侧相邻的幅度跳变起始时间,得到失谐的第一个过程时间区间,其中,要去除中间的孤立干扰点,失谐现象的第二个暂态过程时间区间由步骤三幅度跳变区间获得,失谐现象的第三个暂态过程是邻接第二过程有更高幅度的跳变,也由步骤三幅度跳变区间获得,出现完整的三个阶段,判断出现失谐现象,并获得失谐的时间段,步骤六,对于AM话音信号,对步骤三划分的每一段信号其它时间分段区域开展进一步判断判断非语音信号段的类型,(1)如果对应的信号分段产生了饱和,则判断为饱和噪声,(2)如果对应的原始数据没有饱和,对yabsmax(n)进行方差分析,方差小于门限阈值0.01的判断为白噪声,否则为信号数据,(3)进一步,判断是AM话音还是PSK、ASK等信号,使用已有的成熟识别方法完成识别。
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