【摘 要】
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该文给出了一个信号分类器,将PSTN上的信号分为话音、传真、高速Modem、DTMF和单音信号,再分别交由DCME处理,以提高DCME在话带数据业务量较大时的倍增增益.分类器基于统计模
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该文给出了一个信号分类器,将PSTN上的信号分为话音、传真、高速Modem、DTMF和单音信号,再分别交由DCME处理,以提高DCME在话带数据业务量较大时的倍增增益.分类器基于统计模式识别的方法给出.通过对特征参数集合的搜索,选取了可分性最佳的特征参数组合.分类器设计采用统计最优的贝叶斯决策.在帧长为32ms时,话音的识别率是97.91％,三类传真的识别率是99.36％,高速Modem的识别率是97.08％.该文还讨论了加性高斯白噪声和类别先验概率估计误差对分类器性能的影响.仿真结果表明,分类器具有较强的抵御加性高斯白噪声的能力,对先验概率估计的少量误差也不敏感.
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