提取语音通话中的DTMF信号，用什么算法比较省资源？

只看该作者 · 2017-10-9 20:44

语音信号中插播一个DTMF信号，人听起来区别很明显，但FFT后发现区别不是很明显。
是否可以针对DTMF的频率做一下过滤？

用什么算法比较好？是否可以不使用浮点运算？

只看该作者 · 2017-10-10 11:08

搜了一圈，常用的方案是使用 goertzel 算法识别音调。
抽空对比一下原理和效果。

只看该作者 · 2017-10-10 16:05

N点DFT计算出来的是能量在N/2+1个连续频带的分布，[频率分辨率] = [采样频率] / [DFT点数]，8个DTMF单频的最小间隔为770-697=7 3Hz，按这个可计算所需的DFT点数。由于DTMF信号的能量只分布8个频带附近，而DFT计算了N/2+1个频带，因此DFT有很多计算是白干了，所以费时费资源。

而每次Goertzel计算出来的其实只是DFT的N/2+1个频带中的一个频带处的能量，8个DTMF需要计算8次Goertzel，还是比DFT省力，也比FFT省力，还无需受DFT和FFT的固定的每个频带中心频率的掣肘。因此通常都采用Goertzel法。

FFT本身就是滤波器，只要设计好频率分辨率，减小频谱泄漏的影响，应该是可以直接在噪音环境下分辨DTMF的。

下图为用FFT识别DTMF的例子，示波器的采样频率=48kHz, 频谱分析仪FFT点数=4096，因此频率分辨率为48000/4096=11.718Hz。为了减小频谱泄漏的影响，窗函数选为Kaiser 6，例子中用信号发生器的DTMF面板按下了“8”键，然后示波器采集此信号来分析。可见经过FFT分析识**，频率1 = 1.336kHz, 频率2 = 852 Hz, 非常精准，最后DTMF的识别结果为“8”。

下图则在上面的例子中加入了幅度与DTMF信号幅度相当的白噪声，其他参数完全相同。由频谱图可见两个谱峰仍然傲立与其它噪音电平之上。当然判别DTMF的时候，只需要判断697Hz~1633Hz之间的信号，其他地方就算噪音很高，也不影响最后判别。

用Goertzel法同样需要增加点数来提高频率分辨率，以提高抗噪能力。

只看该作者 · 2017-10-11 10:08

学习了

4万 · 2017-10-12 20:43

软件识别DTMF有专门的算法，不能用FFT，具体信息在网上搜吧。

只看该作者 · 2017-10-16 14:43

本帖最后由 nethopper 于 2017-10-16 14:44 编辑

以前遇到过电话行骗的，就是通过种种方式，录到对方按双音频电话按键的声音，然后用音频分析软件（通用软件一般都是普通FFT）来分析出密码、电话号码之类的东东，所以在用带双音频声音的电话键盘要小心。还有企图分析点阵式打印机的声音来预猜中奖号什么的...

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