能用來區分語音和**訊號的音訊特徵有很多種，如感覺特性、能量、功率譜和mel頻標倒譜(mfcc)係數,能量、平均過零率、基頻和功率譜峰值等。以下介紹一種基於子帶音調個數比與頻譜傾斜度相結合的區分方法。
一、基本原理
不同型別的音訊，其音調分量在各個子帶的分布有所不同。語音的音調分量絕大部分分布在低頻處，而**的音調分量在各個子帶的分布則相對較均勻。利用該特性可區分**與語音頻號。
由於某些敲打式的突變**訊號，其音調分布特性較接近於語音的音調分布特性。因此僅用子帶音調分量區分準確度不高。為解決這一問題，引入頻譜傾斜度特徵。一般來說，語音與**的平均頻譜傾斜度主要分布在[0.650，0.995]的範圍內，但對於一些敲打式的突變**訊號，其頻譜傾斜度的值很小，小於0.650。另外，有些**頻譜傾斜度的值可達到很高，大於0.995。該特性能較好的區分子帶音調分量不能區分的突變**訊號。
二、方法實現
2.1子帶音調個數比
對訊號進行分幀處理，幀長為n。用漢明窗對每幀輸入時域訊號進行加窗，然後對加窗訊號進行fft變換，並計算其功率密度譜x(k)，x(k)也稱為頻譜係數。由於fft是關於n12對稱的n/2，因此只需計算前n/2個頻譜。
將頻域劃分為4個子帶sbi，分別為 [0，n/16]，[n/16，n/8]，[n/8，n/4]和[n/4，n/2]。當頻譜係數x(k)符合x(k-1)
計算每個子帶的音調個數nti(i=0，1，…，3)與幀的總音調個數ntsum的比值，即子帶音調個數比rti。取當前幀子帶音調個數比與前面l幀(l=20，取1s較合理)的子帶音調個數比的平均值作為當前幀的子帶音調個數比（平滑處理）。語音與**在sb0和sb2的音調分布區別較大，因此可採用rt0與rt2對語音和**進行區分。
2.2 頻譜傾斜度及判斷方法
頻譜傾斜度(st)是估計語音頻號第乙個自相關係數的歸一化值st=r(1)／r(0)，其中，r(j)為自相關係數。與子帶音調個數比類似，以20幀為例，計算當前幀與前19幀的st均值作為當前幀的st值。
結合子帶音調個數比和頻譜傾斜度對輸入音訊訊號進行分類。當同時符合rt0>0．62，rt<0.08，st >0.65．而且st<0.995這4個條件時，把當前幀判別為語音；否則，判別 為**。
分類結果有時會出現單幀誤判的情況，即所謂的「毛刺」現象。平滑技術可有效去除這種「毛刺」。平滑的簡單實現方法是：若前乙個資料塊的訊號型別與後乙個資料塊的訊號型別相同。而與當前幀的訊號型別不同時，使當前幀的訊號型別判決為與前乙個資料塊的訊號型別相同。實驗證明，在分類演算法中採用平滑技術可有效去除一些「毛刺」現象，使分類更平滑。
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