多功能呼叫分机
专利汇可以提供多功能呼叫分机专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种多功能呼叫分机，包括主控芯片，还包括各自分别与主控芯片相连接的麦克 风 、扬声器以及接收模 块 ，所述主控芯片还通过一级缓存连接有判别模块，所述判别模块通过二级缓存连接有发送模块；所述判别模块基于FPGA芯片，所述FPGA芯片内搭建有用于判别无效语音数据 片段 的BP神经网络。本发明根据语音数据片段的特征信息判别出无效语音数据片段，而后将无效语音数据片段替换为体积极小的空白音数据后再由二级缓存通过发送模块传输至主机，压缩了传输语音数据的大小，降低了呼叫分机对带宽的需求。，下面是多功能呼叫分机专利的具体信息内容。
1.多功能呼叫分机，包括主控芯片，还包括各自分别与主控芯片相连接的麦克风、扬声器以及接收模块，其特征在于：所述主控芯片还通过一级缓存连接有判别模块，所述判别模块通过二级缓存连接有发送模块；
所述判别模块基于FPGA芯片，所述FPGA芯片内搭建有用于判别无效语音数据片段的BP神经网络，所述BP神经网络判别无效语音数据片段的方法步骤为：
(A)主控芯片将麦克风收录的语音转化为语音数据，将该语音数据中50Hz以下及
1200Hz以上的频段全部滤除，再将滤除后的语音数据以3s为单位分割为语音数据序列并将该语音数据序列存放在一级缓存中；
主控芯片从一级缓存中依次读取语音数据序列中的元素，分别作如下处理：
(A-1)记该元素的整体平均分贝值为x1，整体码率为x2；
(A-2)对该元素进行频域分析，以50Hz为起点，计算每过50Hz分贝值的变化率，记录第一个变化率大于0.1dB/Hz的频率值为x3、第一个变化率小于-0.1dB/Hz的频率值为x4；若未找到符合条件的x3，则将x3设定为50Hz，若未找到符合条件的x4，则将x4设定为1200Hz；
(A-3)计算x3至x4频段的平均分贝值为x5；
(A-4)将x1、x2、x3、x4和x5作为一组输入数据存储至一级缓存中；
(B)将一级缓存中的各组输入数据依次传送至判别模块的BP神经网络中进行判别；
该BP神经网络沿输入至输出方向依次设置有输入层、预处理层、中间层和输出层；
所述输入层包括用于输入x1的输入单元一、用于输入x2的输入单元二、用于输入x3的输入单元三、用于输入x4的输入单元四和用于输入x5的输入单元五；
所述预处理层包括预处理单元一、预处理单元二、预处理单元三和预处理单元四；
所述中间层包括中间单元一、中间单元二和中间单元三；
所述输出层包括输出单元；
所述输入层、预处理层、中间层和输出层分别为BP神经网络的第1层、第2层、第3层和第
4层；
所述输入单元一、输入单元二、输入单元三、输入单元四和输入单元五分别为第1层的第1单元、第2单元、第3单元、第4单元和第5单元；
所述预处理单元一、预处理单元二、预处理单元三和预处理单元四分别为第2层的第1单元、第2单元、第3单元和第4单元；
所述中间单元一、中间单元二和中间单元三分别为第3层的第1单元、第2单元和第3单元；
所述输出单元为第4层的第1单元；
设第l层第i单元的输出值为 偏置项为 激活函数为fi(l)(·)，第l层的单元总
数为n(l)，第l层第j单元的输出值 传递至第l+1层第i单元时的权值为
则对于第1层：
对于第2至4层：
设 和 恒为0；
BP神经网络根据输入的数据判断出该元素是否为无效语音数据片段，若为无效语音数据片段则将该元素替换为空白音数据；
(C)判别模块将替换处理过的语音数据序列传送至二级缓存中。
2.如权利要求1所述的多功能呼叫分机，其特征在于：所述预处理层各单元的激活函数为：
3.如权利要求1所述的多功能呼叫分机，其特征在于：所述中间层和输出层各单元的激活函数为：
fi(l)(x)＝max(0，x-0.2)。
4.如权利要求1所述的多功能呼叫分机，其特征在于BP神经网络的训练方法为：在背景噪声频率为20Hz、80Hz、150Hz、200Hz、360Hz、500Hz、750Hz、1000Hz、1500Hz、2000Hz且各自均无人声的环境中分别录制100条时长30s的无效样本语音数据共计1000条无效样本语言数据，并在背景噪声频率为20Hz、80Hz、150Hz、200Hz、360Hz、500Hz、750Hz、1000Hz、1500Hz、
2000Hz且各自均具有人声的环境中分别录制100条时长30s的有效样本语音数据共计1000条有效样本语音数据；将1000条无效样本语言数据和1000条有效样本语音数据共计2000条样本语音数据各自分别以3s为单位分割为语音数据序列，将所有语音数据序列的20000个元素进行乱序排列构成样本序列，依次读取样本序列中的元素：对于每一元素，记该元素的整体平均分贝值为x1，整体码率为x2，对该元素进行频域分析，以50Hz为起点，计算每过50Hz分贝值的变化率，记录第一个变化率大于0.1dB/Hz的频率值为x3、第一个变化率小于-
0.1dB/Hz的频率值为x4，若未找到符合条件的x3，则将x3设定为50Hz，若未找到符合条件的x4，则将x4设定为1200Hz，计算x3至x4频段的平均分贝数为x5，将x1、x2、x3、x4和x5作为一组训练样本输入数据；将20000组训练样本输入数据结合各元素原所对应的有效/无效期待结果对BP神经网络训练，训练时保持 和 恒为0。
5.如权利要求1至4任一所述的多功能呼叫分机，其特征在于：所述主控芯片还连接有FM模块。
6.如权利要求1至4任一所述的多功能呼叫分机，其特征在于：所述主控芯片还连接有显示屏。
7.如权利要求1至4任一所述的多功能呼叫分机，其特征在于：所述主控芯片还连接有存储模块。
多功能呼叫分机
技术领域
背景技术
发明内容
100条时长30s的无效样本语音数据，并在背景噪声频率为20Hz、80Hz、150Hz、200Hz、360Hz、
500Hz、 750Hz、1000Hz、1500Hz、2000Hz且各自均具有人声的环境中分别录制100条时长30s的有效样本语音数据；将2000条样本语音数据各自分别以3s为单位分割为语音数据序列，将所有语音数据序列的 20000个元素进行乱序排列构成样本序列，依次读取样本序列中的元素：对于每一元素，记该元素的整体平均分贝值为x1,整体码率为 x2，对该元素进行频域分析，以50Hz为起点，计算每过50Hz分贝值的变化率，记录第一个变化率大于0.1dB/Hz的频率值为x3、第一个变化率小于-0.1dB/Hz的频率值为x4，若未找到符合条件的x3，则将 x3设定为50Hz，若未找到符合条件的x4，则将x4设定为1200Hz，计算x3至x4频段的平均分贝数为x5，将x1、x2、x3、x4和x5作为一组训练样本输入数据；将20000组训练样本输入数据结合各元素原所对应的有效/无效期待结果对BP神经网络训练，训练时保持
和 恒为0。
具体实施方式
30s的无效样本语音数据，并在背景噪声频率为20Hz、80Hz、150Hz、200Hz、360Hz、500Hz、
750Hz、1000Hz、1500Hz、2000Hz且各自均具有人声的环境中分别录制100条时长30s的有效样本语音数据；取样时，应尽可能的选择不同的环境，并安排声线相互不同的人员参与人声的录制；将2000条样本语音数据各自分别以3s为单位分割为语音数据序列，将所有语音数据序列的20000个元素进行乱序排列构成样本序列，依次读取样本序列中的元素：对于每一元素，记该元素的整体平均分贝值为x1,整体码率为x2，对该元素进行频域分析，以50Hz为起点，计算每过 50Hz分贝值的变化率，记录第一个变化率大于0.1dB/Hz的频率值为 x3、第一个变化率小于-0.1dB/Hz的频率值为x4，若未找到符合条件的x3，则将x3设定为50Hz，若未找到符合条件的x4，则将x4设定为 1200Hz，计算x3至x4频段的平均分贝数为x5，将x1、x2、x3、x4和x5作为一组训练样本输入数据；将20000组训练样本输入数据结合各元素原所对应的有效/无效期待结果对BP神经网络训练，训练时保持
和 恒为0。
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